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En este episodio nos metemos de lleno, Bernat farrero, fundador y CEO de Factorial, César Migueláñez, fundador y CEO de Latitude, e Ilya Zayats, CTO de Factorial, en el futuro del desarrollo de software con inteligencia artificial, explorando cómo los agentes de IA están cambiando la forma en la que construimos productos. Hablamos de la transición desde sistemas totalmente deterministas hacia software no determinista, del auge de los workflows basados en agentes y de por qué cada vez tiene más sentido confiar tareas complejas a modelos que orquestan procesos mejor que humanos o developers tradicionales.
A lo largo de la conversación analizamos herramientas como Claude Code, Cursor, Codex y otros entornos de desarrollo asistidos por IA, comparando sus diferencias en interfaz, experiencia de usuario y gestión del contexto. También profundizamos en conceptos clave como observabilidad, evaluación de agentes, optimización de prompts, gestión del contexto y sistemas multiagente, explicando por qué empezar simple (con un solo prompt) suele ser más efectivo que diseñar arquitecturas complejas desde el inicio.
Además, compartimos experiencias reales usando IA en producción: desde modificar aplicaciones complejas sin tocar apenas código, hasta democratizar el desarrollo para perfiles no técnicos como diseñadores o managers. Reflexionamos sobre el verdadero cuello de botella del software moderno ,entender el problema y no escribir el código, el impacto de la IA en los equipos de producto y por qué, en un mundo donde todos construyen lo mismo, los más lentos pueden acabar ganando.
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Índice
00:00:00 – Tráiler del episodio
00:01:18 – Inicio de la tertulia y presentación
00:03:30 – Workflows vs agentes: ¿por qué confiar más en la IA que en humanos?
00:07:20 – El fin del software determinista y el cambio de paradigma
00:12:10 – Productos de IA en producción: evaluación, errores y responsabilidad
00:17:30 – Infraestructura para IA: por qué el código ya no es suficiente
00:33:40 – Cursor, Claude Code y Codex: diferencias reales
00:39:20 – Experiencias reales usando IA para cambiar productos en producción
00:45:10 – Entender el problema vs escribir la solución
00:50:30 – Multiagentes, enjambres y orquestación de tareas complejas
00:56:40 – Gestión del contexto: el verdadero cuello de botella
01:02:30 – ¿Tiene sentido empezar con sistemas multiagente?
01:08:20 – Colaboración humano–IA y el futuro del trabajo técnico
01:26:10 – Competencia, velocidad y por qué los más lentos pueden ganar
01:32:00 – Reflexiones finales sobre IA, software y aprendizaje
01:35:00 – Cierre del episodio
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