Bienvenido a mi diario de aprendizaje

Bienvenido. Este blog nace como mi diario de aprendizaje: un lugar donde iré dejando por escrito lo que voy aprendiendo, con la idea de que con el tiempo se convierta en mi base de conocimiento personal en abierto.

Llevo más de una década construyendo software backend, automatizando procesos y manteniendo sistemas críticos en producción. En todo ese tiempo he aprendido muchísimo, pero casi nada quedó escrito. Quiero corregir eso, y quiero hacerlo en público, porque explicar algo es la mejor manera de comprobar que de verdad lo has entendido.

Y no se me ocurre mejor momento para empezar.

Un momento único

La inteligencia artificial generativa está poniendo patas arriba la forma en que se desarrollaba código hasta ahora. No es una exageración de marketing, es algo que cualquiera que trabaje en esto nota cada semana en su propio flujo de trabajo.

Los datos acompañan a la sensación. A comienzos de 2026, cerca de la mitad del código nuevo ya lo genera una IA. Y la siguiente ola ya está aquí: hemos pasado de asistentes que autocompletan líneas a agentes que investigan, ejecutan, iteran y verifican tareas completas. Gartner estima que el 60 % de los despliegues de IA empresarial incluirán capacidades agénticas a finales de 2026.

Dicho esto, conviene mantener un escepticismo sano. Un ensayo controlado de METR encontró que, en bases de código que conocían bien, algunos desarrolladores experimentados eran incluso más lentos usando IA de lo que ellos mismos percibían. La herramienta no sustituye al criterio: lo amplifica cuando existe y lo deja en evidencia cuando falta. Precisamente por eso merece la pena aprender a usarla bien, y de ese aprendizaje va buena parte de este blog.

De implementadores a ingenieros

Durante años, gran parte de nuestro trabajo consistió en traducir a código decisiones que ya estaban tomadas. Éramos, sobre todo, implementadores: gente que convertía especificaciones en sintaxis.

Cuando la máquina teclea, el valor sube de nivel. Nuestro trabajo empieza a parecerse a lo que siempre debió ser la ingeniería: entender el problema de verdad, diseñar la arquitectura, evaluar los compromisos, decidir qué construir y por qué, verificar que lo construido funciona y optimizar lo que de verdad importa. Pasamos de teclear a supervisar y orquestar, de ejecutar tareas a tomar decisiones de más alto nivel.

Y hay otro efecto igual de importante: recuperamos tiempo. Tiempo para las tareas que también son ingeniería y que siempre quedaban para luego: medir, documentar, simplificar, automatizar, enseñar a otros. La IA no nos quita el oficio, nos devuelve la parte del oficio que las prisas nos habían robado.

Más allá del software

El software es solo el primer sector en transformarse, porque es el único que se transforma a sí mismo. Pero la ola no se detiene ahí.

En sanidad, el 63 % de los profesionales ya usa IA de forma activa, sobre todo para reducir carga administrativa y acelerar diagnósticos. En la industria, la combinación de sensores y visión artificial está reduciendo paradas de máquina y llevando el control de calidad a niveles que la inspección humana no alcanza. En el sector legal, modelos especializados redactan y analizan contratos que antes consumían horas de trabajo junior.

La pauta se repite en todos los casos: primero caen las tareas repetitivas, después se rediseñan los flujos completos. Quien entienda pronto esa transición jugará con ventaja, da igual el sector.

Qué encontrarás aquí

Escribiré sobre lo que trabajo y sobre lo que aprendo, con la IA como hilo conductor de casi todo:

1. Ingeniería en la era de los agentes: cómo diseño, superviso y verifico lo que construyen los modelos, en lugar de teclearlo yo línea a línea.
2. Backend y sistemas en producción: rendimiento, fiabilidad y las decisiones aburridas que evitan incidentes de madrugada, ahora con la IA metida en el flujo de trabajo.
3. Automatización de procesos: qué merece la pena automatizar, qué no, y cómo saberlo, tanto con modelos como sin ellos.
4. Prompting, agentes y herramientas: cómo iterar bien, cómo juzgar lo que devuelve un modelo, y las trampas que solo se descubren usándolos en serio.

Sin calendario fijo y sin relleno: publicaré cuando tenga algo que de verdad valga la pena compartir. Si algo de esto te resuena, bienvenido a bordo. Nos leemos pronto.