Durante años, la tecnología dejó lugar para quienes aprendían por su cuenta, rompían cosas, leían documentación y construían criterio fuera de los caminos formales. Con la IA y el vibe coding, esa frontera se vuelve más borrosa: cada vez más personas pueden crear prototipos sin saber programar en profundidad. El desafío no es defender el diploma ni romantizar al autodidacta, sino entender qué tipo de aprendizaje nos permite tocar los problemas con las manos y no quedarnos solo con lo que parece conocimiento.
Un ingeniero de Google contó cómo logró construir en tres meses un proyecto que venía postergando hacía ocho años. La IA fue clave para destrabarlo, pero también lo llevó a tirar un mes entero de trabajo y empezar de nuevo. Al mismo tiempo, varias empresas empiezan a medir productividad por tokens consumidos, como si quemar más IA fuera igual a trabajar mejor. El problema no es la IA: el problema es olvidar que el software necesita criterio, arquitectura, contexto y alguien que se haga cargo de las decisiones difíciles.
Hoy el Pentágono formalizó lo que venía amenazando desde la semana pasada: designó a Anthropic como ‘supply chain risk’, una etiqueta que históricamente se reservaba para empresas de países adversarios, nunca para una empresa estadounidense. Lo que en apariencia es una disputa político-militar sobre IA tiene una dimensión más cercana y más incómoda: muchos equipos técnicos construyeron dependencias sobre modelos de Anthropic sin haber pensado siquiera una vez en este tipo de escenario. Y el problema no es Anthropic en particular: es que empezamos a mapear una categoría de riesgo que casi no existía hace tres años.
Febrero de 2026 llegó con otra explosión de herramientas: agentes de coding, un nuevo cliente para trabajar con IA, actualizaciones que en otro año hubieran sido la noticia del trimestre. Pero debajo del ruido hay una habilidad que casi nunca se enseña y que pocas veces se nombra: la de decir que no. No por miedo a lo nuevo, sino porque elegir qué entra en nuestra atención y en la de nuestro equipo es, quizás, uno de los actos de liderazgo técnico más difíciles y más valiosos que existe.
Arranca 2026 y los números son contundentes: la mayoría de los proyectos agénticos no llega a producción, y los analistas coinciden en que el problema no es la tecnología sino la forma en que la usamos. Lo curioso es que esto ya lo habíamos pensado acá, en un blog de reflexión, hace más de un año. No para decir ’te lo dije’, sino para preguntarnos algo más útil: si el camino se veía venir, ¿cómo lo torcemos para aprovechar de verdad lo que estos agentes pueden dar?
Si 2024 fue el año en que la IA dejó de ser novedad y empezó a pedir madurez, 2025 fue el año en que se volvió plural: muchos modelos, muchos orígenes, muchas geografías, muchos precios. Y esa abundancia cambió el problema. Cuando hay tanto para elegir, el diferencial deja de ser el acceso a la mejor herramienta y pasa a ser el criterio para usarla. Un balance del año mirando el mundo, y mirándonos a nosotros desde el sur.
En cuestión de semanas, AWS y Cloudflare se cayeron y arrastraron con ellos a buena parte de internet. Me apoyé en un análisis con IA para entender de verdad qué falló en cada caso, y debajo de los detalles técnicos encontré el mismo patrón que ya había visto con CrowdStrike: no fueron ataques, fueron cambios pequeños que se propagaron sin freno por sistemas que asumíamos sólidos. La lección no es sobre DNS ni sobre archivos de configuración. Es sobre cuánto dependemos de cuán poco, y sobre lo poco que aprendemos entre un apagón y el siguiente.
La deuda técnica no se elimina, se administra. Y administrarla bien es parte del oficio de cualquiera que lidere tecnología. Quiero pensarla en sus tres formas —la que se ve, la que se esconde y la que heredamos— y en la conversación más difícil de todas: explicarle al negocio por qué a veces hay que frenar para pagar algo que no se ve.
El software moderno se construye sobre una montaña de confianza implícita: confiamos en miles de paquetes que nunca leímos, escritos por gente que no conocemos. Esa confianza es lo que nos permite avanzar rápido, y también lo que un atacante puede convertir en arma. Lo que pasó en npm este mes no es solo un problema de seguridad: es un recordatorio incómodo sobre las dependencias que aceptamos sin pensar.
Vivimos enamorados del programador 10x, esa figura que produce como diez. Pero después de muchos años liderando equipos, aprendí que el rendimiento de un equipo no es la suma de los rendimientos individuales, y que muchas veces la persona más valiosa no es la que más código escribe. Apoyándome en algunas ideas de CEO Excellence, quiero discutir por qué el foco debería correrse de qué hace cada uno hacia cómo trabajamos juntos.