Recientemente, observé a un CTO codificar una aplicación web interesante durante el fin de semana, obtener soporte entusiasta de la C-suite la semana siguiente y luego asumir que la preparación para la producción seguiría con un solo desarrollador antes de fin de mes.
El cálculo después de dos o cuatro meses fue recibido con sorpresa. Los huecos no son artesanos; Esta es la realidad de una excelente prestación técnica: refuerzo de la calidad y la seguridad, observabilidad, cumplimiento, gobernanza de datos, rendimiento y preparación operativa.
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Líder de ingeniería para Reino Unido e Irlanda, Slalom.
La frase “no necesitamos ingenieros” está normalizando la creencia de que las herramientas de inteligencia artificial pueden reemplazar a un equipo técnico por completo, en lugar de simplemente producir resultados más sólidos.
Estamos escuchando que algunas juntas directivas realmente insisten en que no necesitarán ningún equipo de ingeniería en seis meses, y algunas empresas despiden ingenieros para reasignar recursos a funciones y productos centrados en la IA.
Pero esto ignora el elemento humano del rol y, en última instancia, ralentizará a las organizaciones cuando se den cuenta de que los sistemas que han codificado en vibración ya han fallado o lo harán pronto.
Este artículo analiza por qué el software listo para producción todavía necesita el apoyo de los equipos de ingeniería a pesar del auge de Vibe Coding; de hecho, el desarrollo acelerado por IA es un arte técnico profundo en sí mismo.
El papel que juega la IA en la aceleración
No hay duda de que la IA está cambiando la forma en que creamos software. Lo estamos implementando en todo el espectro (desde experimentos rápidos hasta programas de varios equipos y años) y lo estamos incorporando en todo el SDLC (ciclo de vida de desarrollo de software). No solo un ingeniero en IDE (Entorno de desarrollo integrado), sino también en creación de registros y trabajos pendientes, UX y arquitectura, código y pruebas, implementación y operaciones.
Los efectos son concretos: ciclos acelerados, equipos más ágiles, señales de calidad más fuertes y mejor documentación. Este cambio se está produciendo a escala y las empresas están obteniendo ganancias mensurables en rendimiento, confiabilidad y tiempo de obtención de valor. Por lo tanto, vemos plazos de entrega más cortos y la necesidad de un equipo más pequeño de ingenieros de software.
‘Vibe Coding’, definido como el ensamblaje rápido de prototipos con LLM y herramientas sin código/código bajo, optimizado para una demostración persuasiva, se está adoptando hoy en día en toda la industria, así como en el tiempo libre de las personas. La facilidad con la que esto se puede hacer alimenta la narrativa de que los equipos de ingeniería se están volviendo opcionales.
La ingeniería basada en IA puede comprimir los cronogramas y reducir el tamaño de los equipos, pero no elimina la necesidad de expertos ni el tiempo calendario necesario para cumplir con los requisitos de preparación para la producción. De hecho, es un oficio técnico completamente profundo en sí mismo.
Desempaquetado-preparación de producción
La preparación para la producción significa cosas diferentes para cada organización, pero en términos generales, una lista de verificación de preparación para la producción debe considerar lo siguiente:
– Calidad de extremo a extremo
– Seguridad, privacidad y cumplimiento
– Fiabilidad, resiliencia y recuperación ante desastres
– Observabilidad
– Rendimiento y escalabilidad
– Accesibilidad
– Mantenibilidad
En las industrias reguladas, la auditabilidad, la gobernanza y la trazabilidad de extremo a extremo, además de lo anterior, son aspectos en juego y cada cambio debe estar fundamentado.
No son características opcionales ni el pulido final: son el producto terminado. Si estos requisitos no se definen, prueban y automatizan en el código fuente, los canales y los runbooks, las empresas tienen un prototipo, no un sistema.
IA y ganancias de habilidades
Entre las empresas que están a la vanguardia de la adopción, hemos visto evidencia clara de que la IA está mejorando el SDLC de un extremo a otro. Adopción rápida y refinamiento del trabajo pendiente, opciones de arquitectura nítidas, exploración rápida de UX, generación de código y pruebas increíbles y documentación valiosa en vivo.
El resultado son plazos de entrega más cortos y un mayor rendimiento. Además de esto, es cierto que los equipos más pequeños pueden enviar más con señales más claras porque hay un mayor enfoque en la calidad. También hay cambios en la cadencia: en lugar de realizar sprints de dos semanas, los equipos avanzan hacia una entrega continua basada en el flujo con indicadores de funciones, canarios de lanzamiento y monitoreo profundo.
Con este cambio, la ingeniería de calidad se ha convertido en una especialidad de primera clase porque necesitamos expertos especializados que puedan crear pruebas basadas en riesgos, pruebas basadas en seguridad, seguridad por defecto, pruebas de rendimiento y resiliencia, y evaluaciones para validar nuestras indicaciones y resultados del modelo.
Si bien los CTO y los emprendedores ambiciosos ven la codificación por vibración como una forma de tomar atajos y equipos enteros rápidamente, en realidad, la IA eleva el listón de la excelencia en ingeniería, no lo baja. Los fundamentos son más importantes que nunca, como DRY (Don’t Repite Yourself) y principios sólidos de ingeniería de software, arquitectura limpia con interfaces limpias y procesos de construcción, prueba e implementación totalmente automatizados.
Mantenerse al día con Root-to-Live
Están llegando las barreras tradicionales para vivir. Sin embargo, el resto de la empresa y el vecindario no pueden seguir el ritmo de los ingenieros. Los ciclos clásicos de UAT (Pruebas de aceptación de usuario) y SIT (Pruebas de integración de sistemas) son lentos y, en muchos casos, los equipos de operaciones no están configurados para soportar el cambio intradiario y no es un pequeño esfuerzo llegar allí.
Entonces, ¿qué se puede hacer si escucha fragmentos de codificación de vibraciones de líderes o clientes? Para alinear la velocidad con la seguridad, existe un manual de tres carriles que ayuda a los equipos a guiar la construcción con IA:
1. Prueba para comprobar la viabilidad (día)
2. Establecer pilotos (semanas) y SLO iniciales (objetivos de nivel de servicio), canales de implementación, escaneos de seguridad y observabilidad para solidificar la arquitectura.
3. Producción para satisfacer los estándares empresariales (múltiples sprints)
Los equipos pueden definir expectativas listas para producción y automatizar la recopilación de evidencia para que las puertas de lanzamiento se basen en datos. Por ejemplo, el uso de métricas DORA (tiempo de entrega, frecuencia de implementación, cambio en la tasa de fallas y tiempo promedio de recuperación) ayudará a administrar el flujo y la confiabilidad a medida que avanza la construcción.
Es importante restablecer las expectativas comerciales generales y recordar que un prototipo es una señal, no un cronograma. Celebre la velocidad que brindan las herramientas de inteligencia artificial, pero evite comprometerse con fechas de producción fuera de una demostración.
Luego, asegúrese de que haya espacio para financiar facilitadores que hagan que la velocidad sea más segura. Las empresas deben continuar capacitándose o contratando ingeniería de calidad, ingeniería de plataformas,
Habilidades de DevSecOps y SRE (Site Reliability Engineering). Los equipos de mejora de habilidades en IA respaldan la ingeniería, la UAT basada en riesgos y la entrega basada en flujo antes de incorporar seguridad, cumplimiento, legal, soporte y financiamiento, brindando el soporte necesario para cambios pequeños y frecuentes.
Acelere con IA, pero mantenga una alta calidad
La IA es un verdadero acelerador, que potencialmente acorta drásticamente los tiempos de construcción, pero la preparación para la producción aún se logra a través de la calidad, la seguridad, las operaciones y la gobernanza. El camino a seguir no es lento, es una reestructuración en torno a carriles despejados con controles automáticos en cada puerta: progresar en velocidad y seguridad juntos.
Las empresas aún deben recordar invertir en las disciplinas de ingeniería de plataformas, SRE, DevSecOps e ingeniería de calidad. Adoptar este enfoque le ayudará a implementar la confiabilidad rápidamente, de modo que la fortaleza de una demostración se convierta en la confiabilidad de un producto. Construya rápido y termine de manera responsable.
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