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Este artículo comparte los cambios en el modo de trabajar del equipo Claude Code, perteneciente a la empresa de IA Anthropic (una organización nativa de IA). En el pasado, los procesos de ingeniería de software se centraban en el alto costo de escribir código; sin embargo, en la era de la IA, escribir código ya no es un cuello de botella. El problema ahora radica en las etapas de verificación, revisión y seguridad. Por lo tanto, el equipo ha reestructurado sus métodos de planificación, hábitos de automatización, procesos de revisión de código y distribución de roles, eliminando procesos ineficaces para que los humanos se concentren en juicios creativos y decisiones clave, mientras que la IA se encarga del trabajo repetitivo y de ejecutar detalles.
1. Métodos de planificación: De “dibujar un plano detallado” a “construir prototipos para probar”
Antes de iniciar un proyecto, era necesario escribir documentos de diseño extensos y realizar múltiples reuniones de revisión debido al alto costo de desarrollo y al miedo a cometer errores. Pero el equipo Claude ha descubierto que la IA es mucho más rápida en la creación de código, por lo que un plan de seis meses puede quedar obsoleto en solo tres meses. Ahora utilizan un método de “planificación instantánea” (JIT):
- Eliminación de rituales innecesarios: En lugar de crear documentos de diseño complejos, elaboran prototipos rápidamente para que los usuarios internos los prueben inmediatamente.
- Verificación anticipada: Debido a que los errores en el código generado por la IA son de tipo diferente, han adelantado las etapas de prueba y feedback para hacer ajustes mientras se utiliza el prototipo.
- En lugar de discutir, construir prototipos: Si dos personas tienen opiniones diferentes sobre un plan, la IA puede crear dos prototipos en 10 minutos; esto es diez veces más eficiente que discutir durante horas.
En resumen: En lugar de diseñar una casa basándose en 100 páginas de dibujos, ahora construyen una versión simplificada para ver los problemas y hacer ajustes rápidamente.
2. Automatización: Cuando se repite tres veces, la IA se encarga del trabajo
Cada miembro del equipo Claude pregunta instintivamente si algo puede automatizarse:
- Comienzan con cosas pequeñas: Por ejemplo, Fiona solía resumir los comentarios de los clientes manualmente todos los días; ahora utiliza la IA para que esta tarea sea automática, así no tiene que revisar mensajes mientras toma café.
- Inversión del costo: Antes, la automatización requería scripts complejos y solo era viable para tareas frecuentes y de gran importancia; ahora, con la IA, el costo de automatización es casi nulo si el trabajo se repite más de tres veces.
- Construyendo gradualmente: No es necesario crear un sistema de automatización completo desde el principio; resolver una tarea pequeña cada día puede cambiar completamente el modo de trabajar en un mes.
Es como organizar las facturas manualmente todos los días: ahora, la IA identifica automáticamente los datos de los recibos y completa los formularios, liberando tiempo para tareas más valiosas.
3. Revisión de código: La IA se encarga del trabajo pesado, los humanos toman las decisiones clave
Dado que la IA genera código rápidamente, ¿cómo pueden los humanos seguir el ritmo de revisión? El equipo Claude sigue el principio de “confiar pero verificar”:
- La IA se encarga del trabajo básico: Revisiones de estilo, detección de errores y pruebas ocupan entre el 60% y el 70% del tiempo de revisión; estos trabajos se delegan a la IA.
- Los humanos se ocupan de las decisiones clave: Asuntos legales, seguridad (como el manejo de datos de los usuarios) y calidad del producto (si las funciones cumplen con las necesidades de los usuarios); estas tareas son esenciales y no pueden ser reemplazadas por la IA.
- Ajuste dinámico de los límites: A medida que los modelos de IA mejoran, algunas tareas que antes requerían intervención humana podrían ser asumidas por ella; es necesario reevaluar constantemente qué debe hacer el equipo humano.
Es como un profesor que corrige exámenes: la IA se encarga de las preguntas fáciles (respuestas seleccionadas, llenar huecos), mientras que el profesor se dedica a las preguntas más complejas (redacción y lógica).
4. Distribución de roles en el equipo: Los límites son difusos; se busca talento basado en “calidad” y no en velocidad de tecleado
La IA ha derribado las barreras entre funciones:
- Roles mixtos: Los gerentes también escriben código, y los ingenieros pueden crear contenido de diseño (por ejemplo, después de corregir errores, la IA genera el texto para los usuarios y los humanos lo modifican antes de publicarlo).
- Criterios de selección de personal: No se evalúa cuántas líneas de código se escriben en una hora, sino dos habilidades clave:
- Constructores creativos: Saben qué hacer y pueden crear prototipos rápidamente con la IA (la creatividad es escasa, mientras que la velocidad de tecleado no lo es).
- Expertos en sistemas: Pueden detectar errores sutiles que la IA puede pasar por alto.
En resumen: La IA puede ser el “ejecutor”, pero las decisiones sobre qué hacer y cómo hacerlo bien dependen de los humanos; esto es lo que se entiende por “calidad”.
5. Impulsar el cambio: Eliminar procesos ineficaces para mantener una estructura ágil
En la era de la IA, los viejos procesos pueden convertirse en formalismos. El equipo Claude adopta medidas como:
- Gestión ágil: Los gerentes comienzan trabajando en primera línea y apoyan la movilidad flexible del equipo (por ejemplo, quien es bueno para una función específica se incorpora al grupo correspondiente).
- Priorizar la IA: Dejan que la IA haga lo que pueda; así, los humanos pueden dedicarse a tareas más difíciles.
- Eliminación proactiva de procesos inútiles: Si un proceso no es efectivo (como reuniones semanales que nadie sigue atentamente), se elimina directamente.
Muchos procesos obsoletos en las empresas (reuniones semanales innecesarias, aprobaciones redundantes) se mantienen por inercia; alguien debe tomar la iniciativa para cambiarlos.
Conclusión: Una organización nativa de IA no es solo comprar herramientas, sino reestructurar todo
La experiencia del equipo Claude demuestra que una organización nativa de IA no consiste en proporcionar cuentas de IA a los empleados, sino en rediseñar todos los aspectos del trabajo, desde la planificación hasta la selección de personal. Incluso los equipos más avanzados están explorando cómo utilizar al máximo la IA (por ejemplo, si necesitan equipos dedicados a iOS/Android o dónde establecer los límites de la automatización total). La lógica básica es clara: usar la IA para reemplazar tareas repetitivas y permitir que los humanos se centren en juicios creativos.
Como dijo Fiona: “Encuentra tu flujo de trabajo más complejo y pregúntate si realmente sigue teniendo sentido”.
Este análisis explica de manera sencilla cómo la IA afecta a las organizaciones, mostrando que no es solo una herramienta, sino un catalizador para cambiar los métodos de trabajo.