El doble clic #16 — Semana del 2 de marzo
Bienvenido a la 16ª edición de “El doble clic”. Esta es una sección en la que profundizo en lo más interesante que he leído, visto o escuchado durante la semana. Cinco piezas que merecen tu atención — artículos, charlas, podcasts o noticias — para que las disfrutes en menos de cinco minutos, con tu taza de café en la mano. ¡Arrancamos!
🇪🇸 (10’) Emilio Carrión alerta sobre un trade-off poco discutido: la IA acelera la escritura de código, pero aumenta la opacidad operativa. Cada línea aceptada sin una comprensión profunda reduce el modelo mental del sistema y encarece la depuración. No es código “malo”; es código que nadie entiende del todo y esa opacidad se acumula como una nueva deuda técnica. Defiende que la ventaja ya no está solo en producir más, sino en saber operar a ciegas: construir modelos mentales rápidos, diagnosticar bajo incertidumbre y documentar las decisiones que la IA no explica.
🇬🇧 (6’) Eduardo Ferro nos cuenta cómo ha pasado de acumular reglas en CLAUDE.md a encapsular su experiencia en “skills” reutilizables para Claude Code, activables bajo demanda y sin saturar el contexto. A partir del trabajo de Lada Kesseler con skill-factory y augmented-coding-patterns, amplía el repositorio con 11 nuevas habilidades centradas en el rigor del testing. Lo que nos deja Eduardo me lleva a preguntarme: si ya repites estos principios a nuestros equipos, ¿por qué no “enseñárselos” a la IA?
🚀 El ofertón: la oferta de trabajo que más me ha llamado la atención esta semana
Ashby, un SaaS de reclutamiento con clientes como Notion, Shopify o Snowflake y que crece >100 % YoY, busca un Staff Platform Engineer/SRE para llevar su infraestructura al siguiente nivel. Trabajarás en AWS con TypeScript, Postgres y Kubernetes, diseñando el “paved road” para que los equipos de producto desplieguen de forma rápida y segura.
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🇬🇧 (5’) Galo Navarro nos lanza una reflexión sobre cómo las code reviews ya no escalan en un contexto de producción acelerada por IA: las Pull Requests se acumulan y el modelo artesanal deja de encajar en una “fábrica” industrial de software con agentes. Defiende que los objetivos — transferencia de conocimiento, consistencia y ownership— siguen siendo críticos, pero requieren nuevas infraestructuras. Una lectura muy interesante.
🇬🇧 (9’) Pratik Rasam y Ralph Sylvain, del equipo de Spotify, cuentan cómo dejaron de añadir parches con IA para abordar un problema estructural en Publicidad: la fragmentación de la planificación entre canales. Su solución fue una capa de decisión unificada con arquitectura multiagente que entiende objetivos en lenguaje natural, orquesta APIs como herramientas y genera planes optimizados en segundos a partir de datos históricos. Han conseguido menos complejidad, decisiones coherentes y un giro claro hacia APIs para agentes, testing conductual y observabilidad centrada en el porqué de cada decisión.
🇬🇧 (4’) Aleix Morgadas defiende que la estrategia de ingeniería no puede separarse de su ejecución: dividir “decidir” y “hacer” rompe el feedback loop y fomenta la microgestión o equipos desalineados. Propone apoyarse en equipos ad hoc, formados por las personas adecuadas según el contexto, con autoridad, conocimiento de negocio y comunicación rápida, que diseñen y ejecuten la estrategia de forma conjunta. Un artículo muy interesante para los engineering managers que están planteando su estrategia técnica.
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