Feliz Martes, fellow dev 👋

La IA está haciendo que escribir código sea cada vez más rápido y barato.

Pero esto NO significa que el Software Engineer vaya a dejar de ser necesario.

Significa que el valor se está desplazando hacia otras habilidades 👇

Entender qué construir, tomar buenas decisiones técnicas, priorizar y, sobre todo, ser capaz de llevar un producto hasta producción.

Esta fue precisamente una de las conclusiones más interesantes de mi última conversación con uno de los equipos de #TheStartupExperience™️...

El Equipo BoPiq, formado por Achraf, Azahara e Imanol (los 3 de España 🇪🇸).

Estas fueron las conclusiones que pude obtener de nuestra charla 👇

1️⃣ Antes de programar, entiende el problema

En una entrevista de Systems Design...

Uno de los errores más comunes es lanzarse directamente a hablar de bases de datos, microservicios, AWS o Tech Stack.

Pero el diseño empieza mucho antes.

¿Quién utilizará el producto?

¿Cuántos usuarios habrá?

¿Qué patrones de tráfico esperamos?

¿Qué ocurre si falla una subida?

¿Qué datos necesitamos almacenar?

En su caso, dado que querían construir una aplicación para completar retos mediante fotografías durante bodas y eventos, descubrimos rápidamente un requisito crítico:

El tráfico no sería constante.

Podrían producirse picos donde decenas de personas intentasen subir imágenes prácticamente al mismo tiempo.

Ese contexto condiciona decisiones posteriores como utilizar colas para procesar imágenes de forma asíncrona, generar thumbnails, almacenar los archivos en Object Storage y actualizar el leaderboard en tiempo real.

Primero entiendes el comportamiento del sistema.

Solo después, eliges la arquitectura.

2️⃣ El pragmatismo sigue siendo un superpoder

El equipo tenía seis semanas y un objetivo muy concreto:

Terminar un MVP que pudiese empezar a recibir feedback real.

No querían experimentar con cinco frameworks nuevos.

No necesitaban una arquitectura preparada para 50 millones de usuarios.

Utilizaron tecnologías que ya dominaban, redujeron el scope y dejaron fuera features que no eran imprescindibles.

Esto parece obvio, pero existe una tendencia entre Developers a caer en la sobreingeniería:

Microservicios, arquitecturas distribuidas o infraestructura compleja para productos que todavía no tienen usuarios.

Un buen Software Engineer NO construye la arquitectura más sofisticada.

👉 Construye la solución más sencilla capaz de resolver correctamente el problema actual.

3️⃣ Con IA, implementar será la parte fácil

Aquí está el cambio importante.

Con herramientas de IA podemos generar endpoints, componentes, tests o refactors muchísimo más rápido.

Pero la IA no decide automáticamente si una feature merece tres semanas de desarrollo, si existe una forma más sencilla de resolverla o si realmente aporta valor al usuario.

Y tampoco elimina tu responsabilidad.

Si Claude, Copilot o cualquier otra herramienta genera código y tú lo despliegas, ese código sigue siendo tu responsabilidad.

"Lo hizo la IA" NO puede convertirse en una excusa para dejar de entender lo que ocurre dentro de nuestra codebase.

Usar AI-Assisted Engineering no consiste simplemente en generar más código.

Consiste en saber dirigir estas herramientas, revisar críticamente sus decisiones y detectar cuándo están introduciendo complejidad innecesaria.

4️⃣ La habilidad diferencial será el OWNERSHIP

Hay una habilidad que considero especialmente valiosa en esta nueva etapa:

Ser capaz de terminar cosas.

No me refiero a cerrar un ticket.

Me refiero a coger una necesidad, convertirla en requisitos, diseñar una solución, implementarla, revisar los edge cases, desplegarla, escuchar a los usuarios y mejorarla.

Eso es ownership.

Porque un producto no termina cuando el código compila.

Hay UX, observabilidad, privacidad, costes, feedback de usuarios, requisitos legales, mantenimiento y decenas de pequeños detalles que separan un prototipo de un producto real.

Y precisamente ahora que generar el esqueleto de una funcionalidad es cada vez más fácil, saber cerrar ese último 20% será todavía más valioso.

💡 Mi conclusión

Considero que estamos entrando en una etapa donde ser simplemente "la persona que escribe código" será cada vez menos diferencial.

Por eso, fellow dev, no centres todo tu desarrollo profesional únicamente en aprender otro framework.

Trabaja también:

• Systems Design
• Product Thinking
• AI Literacy
• Comunicación
• Priorización
• y ownership.

Construye proyectos reales.

Termínalos.

Ponlos delante de usuarios.

Aprende a tomar decisiones cuando existen restricciones de tiempo, dinero y recursos.

La IA puede ayudarte a implementar muchísimo más rápido.

Pero el criterio para decidir qué construir, cómo hacerlo y responsabilizarte del resultado sigue siendo tuyo.

Y ahí es donde creo que estará una parte enorme del valor de los mejores Software Engineers durante los próximos años.

Y si quieres ver la charla que tuve en DIRECTO con Azahara, Imanol y Achraf...

(además de la Mock Interview de Systems Design que hicieron en tiempo real...)

​Recuerda que puedes verlas aquí​

-Patri