El dilema que frena tu productividad con IA
Enero fue intenso. Metimos muchas horas de gimnlAsio (sí, como el gym pero peor 😅) y nos dimos cuenta de algo: ganar velocidad con IA es fácil. Lo difícil es no perder la precisión en el camino.
Las conversaciones que nos dejaron pensando
1. Arquitecturas perfectas que no sirven para nada
Hace unos años, Marcos trabajaba en una fábrica de autos. Le contaba a Nico: —Está todo mal. —¿Qué está mal?
La fábrica producía un auto cada 60 segundos. Sin parar. Sin problemas. —Pero para deployar X cosa, tenés que cambiar esto acá y después allá...Tenía razón desde el punto de vista de arquitectura. Pero para el negocio, funcionaba perfecto.
Moraleja: La arquitectura perfecta es hermosa, pero si tu aplicación no resuelve un problema real, no importa cuán bien esté diseñada. El negocio tiene que estar por encima de las decisiones técnicas.
2. El artículo del mes: "¿Qué pasa cuando ganamos velocidad?"
Este mes publicamos sobre el impacto real de la IA en equipos de desarrollo. La hipótesis era clara: automatizar, acelerar, elevar productividad.
Los resultados: menos tiempo de código, menos bloqueos.
Pero: investigaciones recientes de ResearchGate (2025) sobre el uso de Copilot muestran que, si bien la productividad vuela, puede haber consecuencias no deseadas en la motivación del equipo si no hay una estructura clara.
Como dijo uno de nuestros devs: "Cualquiera puede usar IA para generar código, pero escribir buen software todavía requiere criterio técnico, experiencia y conciencia de impacto."
¿Quién puede realmente escribir buen código con IA? Depende de tres factores: perfil del dev, madurez organizacional y tipo de tarea. Descargalo acá:
3. IA: trabajo, criterio y comunicación. No magia.
”Esto NO es un posteo más de IA”.
Nico fue el primero en fogonearse, pero terminamos incorporándola 100% a mitad de 2025. Y sí, es una herramienta que funciona, PERO no a todos les funciona igual.
McKinsey lo tiene claro: aunque el 88% de las empresas ya usa IA, la brecha entre el "potencial" y el impacto real sigue siendo enorme. ¿Por qué? Por falta de industrialización.
Hubo que aprender a usarla: estudiarla, entenderla, disponer de tiempo y recursos del equipo, generar procesos. No es apretar un botón y listo.
Para cerrar esa brecha, diseñamos nuestro "Framework Invisible": la guía que usamos en Incubator para que la IA no sea un deseo, sino un proyecto con planos, capas de seguridad y calidad técnica. Ya sabemos que se los pasamos en el newsletter anterior, pero realmente creemos que les va a ser muy últil.
📌 Seguí a Incubator para más reflexiones sobre el futuro del desarrollo de software.Y obviamente, si querés que charlemos de tus proyectos > Agenda una reunión.
¡Nos leemos el mes que viene!
Nico & Marcos