Lo que nos dejó el primer Qualitas Day Meetup

Con inteligencia artificial, una idea puede convertirse en software que funciona en mucho menos tiempo que antes. Este fue el punto de partida en la conversación del primer Qualitas Day Meetup, realizado el pasado 19 de agosto en las instalaciones de BDO en Bogotá.

Lo que más nos interesó desde Qualitas fue lo segundo que salió esa noche y fue que varios de los invitados, cada uno desde su propia experiencia, coincidieron en que hoy dedican más tiempo en alistar una iniciativa, en obtener los datos, en el gobierno, en el proceso, en entender el problema, que en construirla.

Como lo prometimos, Diego Molina, ingeniero de Sauce Labs y líder del proyecto Selenium, abrió la noche con una historia propia, contando como invirtió horas construyendo un flujo de trabajo con un asistente de IA que, al final, no sirvió para nada. De ahí sacó una idea que terminó atravesando las tres rondas del panel: gobernanza e innovación, planeación estratégica y velocidad. Antes de automatizar algo, vale la pena entender bien qué problema se está intentando resolver.

No fue una sucesión de discursos. Las respuestas de uno alimentaban la pregunta para el siguiente, y más de una vez dos panelistas terminaron completando la idea del otro, a veces desde ángulos que no coincidían del todo.

Uno de los ejes de la conversación fue la democratización de escribir software con lenguaje natural. Hoy alguien de negocio, sin programar, puede convertir una idea en una aplicación funcional. Los panelistas hablaron de lo que implica educar a toda la organización frente a eso, quién responde por lo que se construye cuando quien lo construye no pasó por un equipo de tecnología.

En la ronda sobre planeación estratégica surgió una pregunta que se quedó sin resolver, y que probablemente fue la más incómoda de las que se discutieron esa noche: qué pasa con los horizontes de innovación, lo que sostiene el negocio hoy, lo que lo hará crecer, lo que todavía es apuesta. ¿Cuándo algo que se pensaba para dentro de varios años puede aparecer en un trimestre? No hubo una respuesta cerrada. Sí quedó claro que algunas decisiones de arquitectura, inversión o proveedores comprometen a la organización por años, mientras la tecnología a su alrededor cambia mucho más rápido. Vale la pena decidir, desde el principio, cuáles de esas decisiones deberían diseñarse para poder revisarse y cuáles no.

Para nosotros en Qualitas, esa fue una de las discusiones más importantes de la noche, porque toca directamente lo que hacemos. Si los equipos de desarrollo pueden producir más código y más cambios en menos tiempo, responder simplemente con más pruebas se quedarán cortos. La pregunta que nos interesa tiene que ver con qué evidencia necesita una organización para decidir si una iniciativa puede escalar, para saber si está resolviendo el problema correcto, y para entender si lo que ya está en producción se sigue comportando como se esperaba.

Camilo Castro, que trabajó en calidad en Tinder y en Globant sobre aplicaciones fintech y de streaming a escala global, llevó la conversación hacia otro punto que vale la pena seguir explorando, manifestó:

No todo lo que hay que saber sobre una solución se puede descubrir antes de que llegue a producción. Qué observar cuando el software ya está operando, y qué señales conviene medir, empieza a pesar tanto como las pruebas que se hacen antes de liberar.

A la mesa se sumaron Alejandro Cortés Molina, director de TI en BDO Interaméricas, que trajo la mirada de gobierno de TI en organizaciones con operación en varios países; Ramiro Martínez, con más de veinticinco años en arquitectura de infraestructura y transformación tecnológica, buena parte de ese tiempo en banca y servicios financieros, hoy en IBM; y Diana Carolina Molina, gerente de Innovación y Estrategia en Bancamía, que puso sobre la mesa la pregunta de cómo convertir un piloto de IA en algo que el negocio pueda sostener más allá del entusiasmo inicial.

En la ronda sobre velocidad retomó una idea que ya había aparecido antes, dicha de maneras distintas. Las pruebas no deberían pensarse como un freno. Si el ritmo de construcción se aceleró, sostener ese ritmo sin perder el control depende, en buena parte, de que la calidad deje de ser el último paso antes de liberar y empiece a acompañar la iniciativa desde que es apenas una idea.

Nos quedamos con una pregunta que nos parece más útil que la que traíamos al llegar: si cada vez podemos construir más rápido con IA, ¿cómo generamos, a la misma velocidad, la evidencia que necesitamos para confiar, para escalar y para decidir? En Qualitas llevamos más de una década trabajando en calidad de software, y esta conversación nos toca de cerca. La IA está cambiando qué tan rápido se construye y quién puede construir. Eso también nos obliga, a quienes trabajamos en calidad, a revisar qué estamos asegurando en realidad