|
Cuando hablamos de IA en equipos de tecnología, muchas cosas se mezclan. Pero hay una distinción que ayuda mucho a dar más claridad. La IA está haciendo dos cosas diferentes al mismo tiempo: amplification (aumentar la productividad) y augmentation (aumentar la capacidad). Amplification es cuando la IA mejora la productividad de quienes ya están en el equipo. Escribes código más rápido, resuelves tareas repetitivas y ahorras tiempo. Pero sigue siendo el mismo equipo, haciendo el mismo trabajo, solo que más rápido. Augmentation es cuando empiezas a tratar a los agentes como capacidad adicional. Como si fueran “nuevos empleados” ejecutando trabajo. Ejecutando tasks, haciendo correcciones, generando código, operando de forma más autónoma. Aquí, no solo estás acelerando al equipo. Estás expandiendo la capacidad del equipo. Amplification se mide mirando a los humanos: ¿cuánto tiempo ahorramos? ¿cuánto aumentó el throughput? Augmentation se mide mirando a los agentes: ¿cuánto trabajo hacen? ¿cuánto cuestan? ¿cuál es el equivalente humano de eso? Ambos son importantes. Pero son problemas diferentes. Y muchas empresas están mezclando los dos. Midiendo la productividad de developers por el uso de IA o intentando escalar agentes sin tener una base para hacerlo. El resultado suele ser confuso. Esta distinción también ayuda a explicar otro punto importante: los cuellos de botella cambian. Acelerar a las personas mejora partes del proceso, pero no siempre resuelve el principal cuello de botella. Cuando agregas agentes, el cuello de botella muchas veces pasa a ser humano. Usando solo la escritura de código como ejemplo: empiezas a generar más código, más rápido, pero el equipo sigue necesitando revisar, validar y tomar decisiones. Y, muchas veces, esa parte no escala a la misma velocidad. El resultado: el cuello de botella deja de ser producir y pasa a ser procesar. Si los agentes producen más rápido de lo que el equipo puede absorber, no resolviste el problema. Solo lo moviste de lugar. La IA no es solo una herramienta de productividad, sino también un cambio de capacidad. Y entender esta diferencia hace una gran diferencia en las decisiones que tomas. |
About me: I have been working in startups since 2004. I spent 10 years at Apontador/MapLink and was part of Creditas (fintech last valued at $4.8bi) from its early days. Initially, as an Advisor, I hired the first software engineers for Creditas. As the business developed, I joined the project full-time as VP. I scaled the technology team to 150 people and later led international expansion and new product initiatives. I left in 2022 and, after a sabbatical, started working as an independent consultant in 2023.
Quando falamos de IA em times de tecnologia, muita coisa se mistura. Mas tem uma distinção que ajuda muito a dar mais clareza. IA está fazendo duas coisas diferentes ao mesmo tempo: amplification (aumentar produtividade) e augmentation (aumentar capacidade). Amplification é quando IA melhora a produtividade de quem já está no time. Você escreve código mais rápido, resolve tarefas repetitivas e ganha tempo. Mas continua sendo o mesmo time, fazendo o mesmo trabalho, só que mais rápido....
He visto mucha discusión sobre cómo la IA va a hacer a los equipos más productivos. Mi visión es más simple: no mejora equipos. Amplifica lo que ya existe. Si tu equipo ya tiene buenos estándares, claridad de arquitectura, buenas prácticas y disciplina, la IA acelera todo eso. Si tu equipo es desorganizado, no tiene estándares claros, no define bien los problemas y toma decisiones inconsistentes, la IA también acelera eso.Y muchas veces, de forma más peligrosa. Antes, un equipo desorganizado...
Tenho visto muita discussão sobre como IA vai tornar times mais produtivos.Minha visão é mais simples: ela não melhora times. Ela amplifica o que já existe.Se seu time já tem bons padrões, clareza de arquitetura, boas práticas e disciplina, IA acelera tudo isso.Se seu time é desorganizado, não tem padrões claros, não define bem problemas e toma decisões inconsistentes, IA também acelera isso.E, muitas vezes, de forma mais perigosa.Antes, um time desorganizado tinha um limitador natural: a...