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Cómo la IA y tus Datos Rescatan a las Ciudades de la Crisis Climática

Fernando — Wed, 04 Mar 2026 23:32:05 +0000

Cómo la IA y tus Datos Rescatan a las Ciudades de la Crisis Climática

Fernando Wed, 03/04/2026 - 17:32

La lucha contra la crisis climática exige acciones rápidas y decisiones informadas. En el corazón de esta transformación se encuentran las ciudades, motores de la economía global, pero también fuentes significativas de emisiones. La organización C40 Cities (anteriormente Ciforitis), una coalición de casi 100 alcaldes de ciudades vanguardistas, se ha posicionado en la primera línea de este combate, utilizando la ciencia de datos y la tecnología para impulsar un futuro donde la prosperidad y la sostenibilidad coexistan.

La Biósfera como Contexto Global

El punto de partida es una visión humilde de nuestro planeta. Si la Tierra fuese una pelota de baloncesto envuelta en una hoja de papel, el grosor de ese papel representaría la biósfera: un equilibrio frágil que soporta la vida. Ante la alarma sobre el cambio climático, la Tierra persistirá, pero su capacidad para soportar la vida cómoda y predecible que conocemos está en riesgo. Esta realidad convoca a los habitantes de la biósfera, especialmente a las ciudades, a actuar.

C40 Cities: Un Enfoque Científico y Colaborativo

C40 Cities se define como una ONG que une a líderes urbanos con un objetivo común: evitar el calentamiento global extremo, alineado con los Acuerdos de París, y construir comunidades equitativas y resilientes.

El pilar de esta misión es el enfoque científico, que es intrínsecamente dependiente de los datos. La colaboración es la herramienta clave para el intercambio de información y la gestión de estrategias conjuntas.

Métrica Clave	Impacto Global de las Ciudades	Contribución de la Red C40
Superficie del Mundo	Muy poco	N/A
Población Mundial	Más de la mitad de la humanidad	N/A
Consumo de Energía Global	75%	N/A
Emisiones Globales de CO2	70%	N/A
Riqueza Global (PIB)	80%	23% de la economía global (con 97 ciudades)

Objetivos 2030: Una Triple Tarea Crítica

Los objetivos de C40 Cities al 2030 se centran en tres áreas de impacto:

Descarbonización del Transporte: Reducir la dependencia de los combustibles fósiles, promoviendo la movilidad activa (caminata, bicicleta) y rediseñando la infraestructura urbana, a menudo heredada del modelo americano que privilegia el automóvil.
Resiliencia Urbana: Construir ciudades capaces de resistir y recuperarse de desastres y eventos climáticos extremos.
Transición Justa e Inclusiva: Asegurar que las políticas de transición climática no perjudiquen a las poblaciones más vulnerables, garantizando la equidad en la acción climática.

Estas metas se abordan mediante programas e iniciativas estructurados en ocho ámbitos esenciales, que van desde la planeación urbana y la eficiencia energética de los edificios (grandes consumidores de energía), hasta la gestión del transporte de mercancías.

El Desafío de la Ingesta de Datos: De la Voluntariedad al Big Data

El corazón operativo de C40 Cities reside en su capacidad para agregar y estandarizar datos. El proceso, sin embargo, se enfrenta a retos significativos en la ingesta:

Voluntariedad y Variabilidad Política: La entrega de datos por parte de las ciudades es voluntaria, regida por sus prioridades y velocidad, que a menudo cambian con las administraciones gubernamentales.
Heterogeneidad Metodológica: Cada ciudad utiliza su propia metodología de medición y formato de reporte (p. ej., reporte de consumo de agua en litros per cápita anual en lugar de metros cúbicos por segundo promedio).
Dispersión de Fuentes: La información proviene de múltiples canales: las propias ciudades, fuentes independientes (estudios, satélites) y cálculos internos. Esta data termina dispersa en una vasta colección de hojas de cálculo (Excel o Google Sheets).
Diferencias en la Frecuencia de Actualización: Mientras algunas ciudades reportan al día, otras tienen datos rezagados de años, generando un mosaico de información incompleto y asincrónico.

La Solución: Estandarización y Arquitectura de Datos

Para superar esta frustración, C40 Cities ha implementado una estrategia de estandarización y concentración de la información.

Componente	Función Principal	Tecnología/Plataforma
CRM	Gestión de interacciones con las ciudades, accountability con donantes, seguimiento de contactos.	Salesforce
Gestión de Proyectos	Colaboración y seguimiento interno.	Asana, Slack
Data Warehouse (Actual)	Almacenamiento y centralización de datos.	PostgreSQL (Postgress), AWS (montado en As)
ETL (Actual)	Extracción, Transformación y Carga de datos.	R (Scripts)
Plataforma de Análisis	Visualización y exploración de datos.	Qlik (Click)

Nota sobre Presupuesto: Al operar como ONG, la dependencia de la generosidad de estas plataformas es clave para mantener la viabilidad financiera de su infraestructura tecnológica.

Usos Estratégicos de los Datos: De la Gobernanza a la Divulgación

Usos Internos (Accountability y Operación)

Los datos son esenciales para la gobernanza interna y la efectividad operativa de C40 Cities:

Trazabilidad de Interacciones: Registrar foros, eventos y comunicaciones con las ciudades para evitar redundancias y asegurar un seguimiento eficiente.
Estatus de Cumplimiento: Monitorear que las ciudades cumplan y lideren las acciones climáticas requeridas para mantener su membresía, incluyendo la inspiración y ayuda a otras urbes.
Documentación de Casos de Éxito: Analizar y divulgar historias de éxito (qué se hizo, cómo se hizo, costo y lecciones aprendidas) para facilitar la replicación de soluciones.
Control Financiero: Gestión y seguimiento de donaciones.
Analítica de Contenido: Medición del impacto y la lectura de publicaciones (gracias a Google Analytics).
Satisfacción del Miembro: Evaluación de la satisfacción de las ciudades con los servicios de C40 Cities.

Usos Externos: El Knowledge Hub

La herramienta principal de divulgación es el C40 Knowledge Hub (C40hub.org), un recurso abierto y multilingüe que concentra el conocimiento, historias de éxito, guías y, crucialmente, exploradores interactivos de datos.

Estos exploradores permiten a cualquier usuario, desde un planificador urbano hasta un ciudadano, consultar, visualizar y descargar datos clave, como la calidad del aire o las tendencias de emisiones. La data divulgada es la que ya ha sido depurada y aprobada para el uso público. El Hub ha demostrado ser altamente efectivo, con cerca del 70% de los usuarios encuestados reportando que el contenido les ha servido para tomar una acción.

Inteligencia Artificial en la Trinchera de Datos

La IA y el Machine Learning son integrales a la estrategia de datos de C40 Cities, facilitando la operatividad y la proyección de impacto:

1. Limpieza de Datos y Estandarización Asistida por IA

Se utiliza la API de modelos de lenguaje, como la de ChatGPT, para estandarizar los datos de entrada que vienen en formatos heterogéneos. Mediante prompts diseñados con precisión, el modelo es capaz de transformar, por ejemplo, una métrica reportada en texto descriptivo a la cifra numérica requerida, agilizando el proceso de ETL. Esta técnica permite limpiar datos de manera rápida y sin necesidad de complejos algoritmos condicionales o codificación extensiva.

2. Machine Learning Sin Código (No-Code ML)

Se emplean herramientas que permiten a los científicos de datos realizar proyecciones y análisis predictivos de manera gráfica e interactiva, sin requerir una codificación exhaustiva. Un ejemplo notable es el análisis de la zona de ultrabaja emisión de Londres, donde el Machine Learning ha permitido proyectar el impacto de la expansión de la zona en la reducción de emisiones y en los efectos positivos en la salud pública (reducción de enfermedades respiratorias crónicas como el asma).

3. RAGs Personalizados (Retrieval-Augmented Generation)

Para la gestión de conocimiento interno y sensible, C40 Cities implementa chatbots entrenados con sus propios documentos (políticas, procedimientos, datos operativos) en una red privada. Esto asegura que la información sensible no sea utilizada para el reentrenamiento de modelos externos ni sea divulgada.

Estos generadores de respuestas son cruciales por su capacidad de explicabilidad (explainability), al proporcionar no solo la respuesta resumida a una consulta (p. ej., política de gastos de viaje), sino también las tres fuentes de documentos originales (incluso si la pregunta y respuesta son en español y los documentos fuente están en inglés) de las cuales se extrajo la información. La retroalimentación del usuario sobre la calidad de la respuesta es un mecanismo de mejora continua.

La Hoja de Ruta Tecnológica: Datos Duros y Contexto con IA

De cara al futuro, la arquitectura de datos de C40 Cities está evolucionando para optimizar la velocidad y la facilidad de acción:

Área de Cambio	Componente (Actual)	Componente (Futuro)	Beneficio Esperado
Data Warehouse	PostgreSQL	Amazon Aurora (Evolución natural)	Mayor escalabilidad y rendimiento.
ETL	R (con scripts)	Herramienta de ELT no-code (Integración de datos Qlik)	ELT más rápido y fácil, mayor capacidad de acción de los datos.
RAGs/IA	Acceso a datos no estructurados.	Acceso a aplicaciones de análisis y datos estructurados (cifras/datos duros).	Respuestas fundamentadas con contexto y cifras: Capacidad de explicar por qué subió o bajó una métrica basándose en la política o lineamiento correspondiente.

Esta convergencia de RAGs con datos estructurados permitirá pasar de la simple extracción de texto a la generación de conocimiento contextualizado basado en métricas, facilitando la toma de decisiones bien fundadas para la red de ciudades. La meta es clara: eliminar las hojas de cálculo y la data aislada para convertir cada dato en una palanca de acción climática.

Si quieres aprender más de casos de uso de ciencia de datos e IA, no te pierdas el próximo Data Day y mira el video completo de esta charla:

Pedro Galván

Zabbix Labs 2026: el salto técnico para ir más allá del monitoreo tradicional

Fernando — Wed, 04 Mar 2026 23:07:26 +0000

Zabbix Labs 2026: el salto técnico para ir más allá del monitoreo tradicional

Fernando Wed, 03/04/2026 - 17:07

Zabbix, el referente global en monitoreo y observabilidad open source, ha confirmado el regreso de su roadshow presencial y gratuito Zabbix Labs a México. Este 2026, la gira se detendrá en Ciudad de México, Guadalajara y Monterrey a partir del 13 de abril, con el objetivo de reunir a todos los profesionales involucarados en temas de monitoreo y observabilidad, operadores y administradores de los entornos TI, para una jornada intensiva (hands-on) de capacitación técnica avanzada.

Para los lectores de Software Gurú, esta iniciativa representa una oportunidad crítica: los datos internos de Zabbix revelan que las empresas que utilizan la plataforma sin vinculación oficial con el fabricante desaprovechan hasta el 80% de su potencial. Zabbix Labs 2026 busca cerrar esa brecha conectando directamente a los usuarios con Zabbix Trainers oficiales.

"El valor de Zabbix Labs México está en la profundidad técnica. Como trainer, interactuar con quienes operan Zabbix a diario es insustituible. Es el espacio perfecto donde transformamos la teoría avanzada en visibilidad absoluta para las empresas mexicanas", destaca Facundo Vilarnovo, Zabbix Trainer oficial.

A diferencia de los típicos eventos corporativos, Zabbix Labs es un entorno de entrenamiento intensivo diseñado para especialistas. El temario de este año, profundiza en las entrañas de la herramienta para resolver desafíos complejos en entornos de producción:

Arquitectura interna de Zabbix Agent 2: Análisis profundo de su desarrollo en Go, creación e implementación de plugins personalizados y control de recolección de métricas en tiempo real.
Pipelines avanzados de SNMP Traps: Configuración experta para el procesamiento de OIDs complejos, permitiendo generar disparadores (triggers) inmediatos ante fallos de hardware o red, eliminando los tiempos ciegos del polling tradicional.
LLD (Low-Level Discovery) Anidado: Técnicas para implementar descubrimientos de bajo nivel en múltiples capas, llevando la automatización de la configuración y el despliegue a una escala superior.
Dashboards Dinámicos: Construcción de paneles interactivos utilizando los nuevos widgets de navegación para lograr un análisis visual más fluido de topologías y servicios críticos.

El core open source como motor del ecosistema

El corazón de Zabbix sigue siendo 100% libre y open source, permitiendo a cualquier organización compilarlo desde su código fuente o instalarlo mediante paquetes. Sin embargo, Zabbix Labs permite ir más allá de la configuración básica, funciona como un puente para que los equipos técnicos entiendan no solo cómo configurar un servidor, sino cómo optimizar la arquitectura, escalar su rendimiento y conocer el ecosistema de soporte, consultoría y la oferta de Zabbix Cloud para servicios Zabbix.

Fechas, sedes y registro

El cupo para estas inmersiones es limitado, por lo que se recomienda a los equipos de ingeniería asegurar su lugar con anticipación:

CDMX: 13 de abril | UACM Del Valle
Guadalajara: 15 de abril | CUCEA
Monterrey: 17 de abril | CHN Hotel Monterrey Centro

¿Listo para llevar tus habilidades de observabilidad al siguiente nivel?

Regístrate de forma gratuita y asegura el lugar para tu equipo en: https://www.zabbix.com/la/events/zabbix_labs_latam_2026

Pedro Galván

De la Teoría a la Práctica: Automatización Analítica con LLMs, RAG y Plataformas de Data Engineering

Fernando — Wed, 04 Mar 2026 21:22:27 +0000

De la Teoría a la Práctica: Automatización Analítica con LLMs, RAG y Plataformas de Data Engineering

Fernando Wed, 03/04/2026 - 15:22

La ingeniería analítica ha experimentado una revolución impulsada por la integración de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y técnicas avanzadas como Retrieval Augmented Generation (RAG). Este artículo, basado en una presentación técnica, explora las estrategias adoptadas por un equipo de datos para romper el "cuello de botella" organizacional y acelerar los procesos de negocio mediante la automatización.

El Desafío de la Ingeniería Analítica Moderna

En un entorno de rápido crecimiento, los equipos de datos a menudo se encuentran desbordados por peticiones provenientes de múltiples departamentos. El ingeniero de datos se convierte en un rol multifacético: analista, científico de datos y generador de reportes ejecutivos.

La implementación de LLMs para responder preguntas sobre datos y generar visualizaciones es una solución atractiva, pero presenta un desafío crucial: la necesidad de contexto y la mitigación de las alucinaciones. La práctica demostró que los usuarios ya intentaban obtener resúmenes de reports de Tableau mediante capturas de pantalla en Chat GPT, aunque con resultados inconsistentes y a menudo erróneos.

El problema fundamental radica en que, si bien los LLMs son excepcionales en la generación de texto, históricamente han demostrado ser deficientes en la ejecución de tareas matemáticas precisas y razonamiento lógico sobre conjuntos de datos estructurados (un problema que incluso persistía en modelos avanzados como el GPT-4 en tareas simples de conteo como con la palabra "Strawberry").

Estrategias para Reducir Alucinaciones y Aumentar la Veracidad

Para transformar los LLMs en asistentes analíticos confiables, se exploraron y compararon cuatro enfoques principales:

1. Retrieval Augmented Generation (RAG) Puro

El RAG se establece como una de las soluciones más efectivas para dotar a los LLMs de información específica y actual. El concepto central se basa en la similitud de coseno aplicada a la representación vectorial (embeddings) del texto.

Proceso RAG Simplificado	Descripción
Paso 1: Embedding	La pregunta del usuario se transforma en un vector (vector A).
Paso 2: Recuperación (Retrieval)	El vector A busca en una base de datos vectorial (ej. ChromaDB) los vectores de contexto más similares dentro de los documentos o el data warehouse.
Paso 3: Aumento (Augmentation)	La información contextual recuperada (vectores similares) se concatena con la pregunta original y se envía al LLM (ej. Llama o GPT).
Paso 4: Generación	El LLM genera una respuesta basada en el contexto aumentado, incrementando significativamente la veracidad.

Implementación Técnica: Se utilizaron herramientas como LangChain para orquestación, OpenAI Embeddings para la vectorización, y ChromaDB como vector store.

Hallazgos Clave: Si bien las respuestas eran buenas en términos de descripción de datos (ej. attendance en distritos escolares), persistía el problema con la precisión matemática y los costos de API (latencia y token usage) no eran despreciables.

2. GPTs Personalizados de OpenAI

Esta solución representó un camino de baja fricción para agregar valor rápidamente. Permite la creación de asistentes especializados (GPTs) que restringen su dominio de conocimiento a la información provista, actuando como una forma simplificada de RAG.

Ventaja Fundamental: Se instruye al LLM para que, en lugar de realizar cálculos directamente, genere código (ej. Python) para manipular los datos. Este código es ejecutado por el sandbox del GPT, permitiendo que un intérprete de código haga las matemáticas, aprovechando la fortaleza del LLM en la generación de texto (código) y minimizando su debilidad en el cálculo.

Desafíos: La solución es sencilla ("2 minutos en hacer un prompt" y subir un CSV), pero plantea serios interrogantes sobre la conectividad a bases de datos en tiempo real y la protección de datos de usuarios internos. La evaluación de las gráficas y resultados generados sigue requiriendo intervención humana.

3. Asistentes de Open AI con SQL Generation

El siguiente nivel de sofisticación implicó la creación de un asistente a través de la API de Open AI, combinando RAG con la capacidad de generar consultas SQL.

Flujo de Trabajo: La consulta del usuario se vectoriza, se recupera el contexto relevante y, en lugar de una respuesta directa, el asistente retorna una query SQL (o JSON, Pydantic).

Beneficios: Este método resultó ser más preciso, ya que la ejecución del SQL ocurría directamente en el data warehouse, externalizando las operaciones de cálculo al motor de base de datos. Se lograba un mayor control sobre el output.

Consideraciones de Costo y UX: Aunque más preciso, el consumo de tokens seguía siendo significativo. Además, la necesidad de una Interfaz de Usuario (UI) propia era imperativa, ya que un Jupyter Notebook no es un entregable viable para el usuario final.

4. Cloud Desktop y el Protocolo MSP con DBT

La solución más prometedora en términos de eficiencia para el ingeniero de datos combinó herramientas de Antrophic con la infraestructura analítica existente.

Model Context Protocol (MCP): Anthropic desarrolló este protocolo de código abierto, apodado el "USB para LLMs", que permite la conexión con fuentes de datos externas (Slack, Gmail, bases de datos).

Integración con DBT (Data Build Tool): DBT, fundamental en la ingeniería analítica moderna, actúa como un framework de ingeniería sobre el SQL, añadiendo testing, integración continua (CI/CD) y documentación a los modelos de datos. Al conectar Cloud Desktop a DBT a través de MSP, el LLM accede a toda la metadata (tablas, esquemas, relaciones) del data warehouse.

Resultados Transformadores:

Generación de SQL de Alta Calidad: El agente genera queries SQL complejas con gran precisión.
Aceleración del Modelado: El agente puede recibir la instrucción "Ayúdame a construir un modelo de agregación" y, en segundos, proponer código Jinja/SQL para crear nuevos modelos de datos (ej. customers_cohors), eliminando tareas que antes consumían días.
Valor para el Ingeniero: Esta herramienta proporciona un valor inmediato a los ingenieros y analistas, integrándose con editores de texto para co-generar código en tiempo real.

Riesgo Crítico: Exposición de Datos (Compliance)

A pesar de su velocidad y precisión, esta arquitectura presenta una debilidad crítica: la exposición de datos sensibles. El funcionamiento de MCP implica que, potencialmente, toda la información del data warehouse puede ser expuesta al LLM. Para organizaciones sujetas a estrictas regulaciones de seguridad (como Sock 2 Compliant), esta solución no es viable para la conexión directa en producción a datos de usuario.

Conclusiones y Herramientas Finales

La búsqueda de una solución que ofreciera precisión, seguridad y una experiencia de usuario final robusta llevó a la adopción de plataformas cerradas de data analysis.

Hex.com: Una plataforma que se conecta directamente al data warehouse, ofreciendo una experiencia similar a Jupyter Notebooks con generación de código y visualizaciones impulsadas por LLMs.

Ventajas de la Plataforma Elegida (Hex)	Impacto
Conexión Directa al Warehouse	Elimina la complejidad de implementar RAG o MSP.
Información Actual	Garantiza la frescura de los datos.
SOC 2 Compliant	Los datos se mantienen dentro de los servidores del cliente, no en los de la API del LLM.
Costo de Infraestructura Bajo	Optimización de recursos frente al uso intensivo de APIs.

Conclusión Final

Internamente, el equipo adoptó una solución híbrida:

Hex: Para la automatización de procesos de business intelligence y el streamlining de workflows de datos (ahorrando miles de dólares en licencias de Tableau).
Combinación de Hex y Open AI: Para tareas específicas de ingeniería de código y SQL, donde el ingeniero retiene el control de las queries.

El imperativo para cualquier implementación de agentes LLM es la evaluación. Es fundamental un riguroso proceso de monitoring, red teaming y evaluación de código (utilizando frameworks como Target o Spider) para asegurar la veracidad y mitigar los riesgos de drift y error. La automatización es poderosa, pero la supervisión experta sigue siendo irremplazable.

Si quieres aprender más de casos de uso de ciencia de datos e IA, no te pierdas el próximo Data Day y mira el video completo de esta charla:

Ángel Alvarado

Structura y Game Patterns en tech: por qué no todos encajamos en la misma estructura organizacional

Fernando — Wed, 04 Mar 2026 18:19:56 +0000

Structura y Game Patterns en tech: por qué no todos encajamos en la misma estructura organizacional

Fernando Wed, 03/04/2026 - 12:19

En latín, Structura no se refería solo a columnas o edificios, sino al orden interno que sostiene algo: la forma en que cada pieza se acomoda para que el conjunto funcione.

_{El Partenón.}

_{Tomado de:

https://historia.nationalgeographic.com.es/a/partenon-simbolo-grandeza-antigua-atenas_18591}

Cada organización (startup, consultoría, transnacional, gobierno, fintech, ONG) tiene una structura propia: reglas visibles e invisibles, ritmos, incentivos, jerarquías, libertades y límites.

Y así como no todos encajamos en la misma arquitectura física, tampoco todos encajamos en todas las arquitecturas organizacionales.

Anécdota 1

Hace algunos años trabajaba en una empresa de producto. Para quien no tenga claro de qué va trabajar en una empresa de producto: Aquí tu rol consiste en garantizar que el cliente implemente correctamente lo que ya existe (lo que el producto ofrece).

Si la consultoría es trabajar con restricciones, trabajar para una empresa de producto es trabajar con otro tipo de restricciones.

Tu margen de acción suele ser claro: acompañar, orientar, explicar, resolver dentro de los límites del catálogo del producto.

Pero lo que queda fuera de alcance, por políticas naturales del modelo, es:

Sugerir cambios o extensiones al producto.
Recomendar alternativas tecnológicas “más eficientes”.
Proponer soluciones creativas fuera del roadmap.
“Destrabar” con hacks de emergencia mientras llega un fix.

En consultoría, en cambio, todo eso sí es parte del trabajo; de hecho, para eso estás ahí, para resolver con lo que sea.

La consultoría vive de buscar opciones, destrabar situaciones y "mantener al cliente contento" con lo que se pueda lograr dentro del tiempo disponible y con la infraestructura que se tenga en ese momento, todo esto en un contexto muy cercano al cliente. Son dos esquemas mentales completamente distintos.

Yo venía de consultoría. Y sin darme cuenta, seguía actuando como consultor.

En un 1:1, mi manager, en tono neutral, cumpliendo su labor de guía, me dijo: “Parece que aún no te adaptas a este ecosistema. Aquí no estamos haciendo consultoría. Quizá deberías preguntarte si este modelo es adecuado para ti.”

Lo que para mí era natural: proponer rutas alternas, acercarme al cliente, buscar atajos seguros, en ese contexto podía generar ruido, porque la coordinación con el cliente tenía dueños claros y canales definidos.

No siempre estás haciendo mal tu trabajo. A veces, la estructura donde estás no recibe bien lo que tú estás acostumbrado a aportar.

Si eres recién egresado o estás comenzando tu carrera (incluso si llevas años en esto, es momento de que lo reflexiones), vale la pena tomar nota:

El lugar donde trabajas define qué comportamientos se premian y cuáles generan ruido.

Anécdota 2

Si has leído esta serie, ya habrás notado que he tenido la suerte de trabajar en equipos pequeños y altamente cohesionados, donde la confianza y la comunicación clara son los pilares principales. Lo curioso es que casi siempre esos equipos eran muy pequeños: no más de 7 personas en el primer círculo de interacción.

Parte del motivo de estos posts es compartir lo que he visto funcionar en ese tipo de equipos. Cuando hay confianza, la comunicación fluye.

Y cuando la comunicación fluye, la Ley de Conway hace su magia:

El sistema refleja la armonía del equipo que lo construye.

Nada nuevo bajo el sol, pero pocas veces se dice en voz alta. Varias empresas (especialmente las grandes) han intentado institucionalizar esta cohesión.

Un ejemplo de esto es lo que conocimos como el Spotify Model (Squads, Tribes, Chapters, Guilds). Spotify nunca lo planteó como un método formal, pero su forma de organizar a los equipos se volvió referencia mundial. El objetivo: células pequeñas, autónomas, con alto alineamiento y colaboración, justo los ingredientes de un equipo excepcional.

Lo menciono no para glorificarlo (Spotify ya aclaró que ya no opera exactamente así, y la intención nunca fue que lo copiaran), sino para resaltar algo importante:

Las empresas grandes buscan diseñar lo que las pequeñas suelen lograr de forma orgánica.

Y, a riesgo de equivocarme, hay algo que debemos tener presente: puedes diseñar estructuras, ceremonias y manuales… Pero no puedes forzar la confianza entre las personas.

Lo que sí puedes hacer es crear un entorno donde esa confianza pueda crecer sola: espacios seguros, roles claros, autonomía real y tiempo para que el equipo aprenda a respirar en sincronía.

La estructura ayuda, pero la cohesión siempre nace de lo humano.

Los patrones invisibles

En toda organización existen fuerzas invisibles que determinan cómo se trabaja y qué resultados se obtienen. No siempre están en un documento; muchas veces viven en la cultura, en la dinámica social o incluso en los silencios.

Cómo interactúan las personas. Si predominan las interrupciones, la comunicación pasivo-agresiva o la colaboración genuina.
¿Qué incentivos existen (y cuáles son realmente recompensados)? A veces se premia “entregar rápido”, otras “no romper nada” y en otras “no meterse en problemas”.
Qué restricciones operan, incluso las no escritas. “No molestes a tal área”, “este camino siempre toma tres semanas”, “esto lo decide X aunque no esté en su rol”.
¿Cómo se usa la tecnología (o cómo se teme usarla)? Si se privilegia la experimentación o si toda innovación se percibe como riesgo.

Estos factores, muchos de ellos casi invisibles, suelen influir más que cualquier organigrama. Veamos unos ejemplos.

Recuerdo mucho que en una empresa donde estuve, todo el mundo leía manuales. Todo el tiempo que fuera posible. Manuales y tutoriales. Trabajábamos con un app server que cambiaba de versión cada par de años y teníamos clientes en distintas versiones; no bastaba conocer la última; era necesario dominar al menos tres versiones hacia atrás.

No me sorprendía que todos leyeran manuales incluso en sus ratos libres. Conocía al CTO y sabía que eso mismo hacía él, incluso durante los traslados entre oficinas y clientes. Lo interesante es que creo que nadie se daba cuenta de que ya existía un patrón que todos repetían sin que nadie lo pidiera.

Era parte de la cultura de la empresa, una cultura implantada por observación:

Si el CTO lo hace, yo también puedo hacerlo y eso es lo que aquí se espera de mí.

En una startup donde estuve después, el CTO era mentor antes que CTO. Creo que ya lo he comentado en algún otro post: cual maestro romano, había días en que las primeras dos horas del día (o incluso a la hora de la comida) nos pedía que comiéramos todos juntos en una sala y, mientras compartíamos algo, nos mostraba alguna tecnología que le parecía interesante o digna de compartir.

Eso propició que fuera normal que, casi todos los días, alguien pidiera ayuda en la sala de juntas. Sin miedo a la burla ni al “no tengo tiempo”. Era natural usar el monitor, el plumón, el pizarrón. Esa sala terminó siendo más salón de clases que sala de juntas.

Un ejemplo más. Quizá no lo sepas si llevas poco tiempo en este gremio, pero en el mundo laboral existe desde siempre una especie de leyenda urbana: se cuenta que hay empresas que, de forma sistemática, despiden cada año a un porcentaje mínimo de su plantilla con el objetivo de “promover la eficiencia”. Las personas que, según las métricas de la empresa, tienen menos puntos son las que se sacrifican para dar este mensaje.

Más allá de si esta práctica es real o generalizada, vale la pena pensar en el tipo de comportamientos que un incentivo así podría generar. Si a mitad de año tu atención está puesta en si superas o no la media, el foco deja de estar en aprender o colaborar y pasa a estar en sobrevivir dentro del sistema.

En contextos así, no es raro que emerjan dinámicas defensivas: menor disposición a ayudar, competencia interna mal entendida o aversión al riesgo. No porque las personas sean así, sino porque el sistema empuja en esa dirección.

Estos son los famosos game patterns.

En la teoría de sistemas y en el pensamiento organizacional, los game patterns son reglas ocultas que estructuran el juego, aunque nadie las haya escrito explícitamente. Son patrones de comportamiento que emergen cuando las personas responden a un sistema de incentivos, presiones, recompensas y castigos.

Un game pattern no es una política formal: es una dinámica que se repite sin que alguien la haya decretado.

Cuando empiezas a ver los game patterns de una organización, te das cuenta de algo inquietante:

Muchos comportamientos que interpretamos como "problemas personales" son, en realidad, respuestas racionales a un sistema mal diseñado (o al menos, un sistema que se aleja de nuestra forma habitual de trabajar).

Es decir:

No es que a la gente no le guste pedir ayuda; es que aprendió que si pide ayuda se lo comunicarán a su manager, diciendo que “no sabe nada”.
No es que a la gente no le guste innovar, es que el sistema castiga el error más de lo que premia el intento.
No es que los equipos “no tengan iniciativa”, es que cualquier iniciativa es vista como “quieren destacar” y eso no se permite acá.

Para evitar caer en interpretaciones superficiales, necesitamos un modelo que nos permita comprender cómo las estructuras moldean el comportamiento.

Ahí es donde entra uno de los marcos más útiles en ingeniería de software moderna.

Westrum’s Typology y sus tres culturas organizacionales

El sociólogo Ron Westrum propuso que las organizaciones pueden clasificarse según cómo fluye la información dentro de ellas. Y ese flujo determina, más que nada, el tipo de comportamiento que emerge.

Westrum describe tres tipos de cultura:

Patologica.
Burocrática y
Generativa.

_{Information flow cultures - Ron Westrum.}

_{Imagen tomada de: Information Flow Cultures - Ron Westrum. https://www.youtube.com/watch?v=gKH3Y4G8TfI}

1. Patológica (basada en el poder)

La información se oculta.
Se culpa al mensajero.
Prevalece el miedo.
Innovar es peligroso.
Los errores se esconden.

En estas organizaciones, los game patterns suelen ser del tipo: “No destaques”, “No levantes la mano”, “Haz lo mínimo para sobrevivir”.

2. Burocrática (basada en reglas)

La información se transfiere lentamente.
Las reglas importan más que los resultados.
Los procesos pesan más que las personas.
Casi todo se puede hacer… si llenas el formulario correcto.

Aquí los game patterns tienden a ser: "Sigue el proceso, aunque no tenga sentido", "No asumas nada", "No te salgas del carril".

3. Generativa (basada en la colaboración y el rendimiento)

La información fluye rápido.
Los errores se analizan sin castigos.
La experimentación es segura.
Los equipos trabajan con propósito compartido.

Sus game patterns se ven así: "Preguntar es bueno", "Mejorar es responsabilidad de todos", "Compartir información nos hace más fuertes".

Por cierto, el libro "The Software Engineer’s Path" en el capítulo titulado "Three Maps" ahonda también en esta teoría.

_{The Software Engineer’s Path. Tanya Reilly. O’Reilly}

Puedes descargar el paper de Ron Westrum aquí:

A typology of organisational cultures. R Westrum. 2005. https://www.researchgate.net/publication/8150380_A_Typology_of_Organisational_Cultures

En el mundo real

Los patrones que observas en el día a día (cómo se decide, cómo se debate, cómo se escala un problema, cómo se reconocen los logros) no son aleatorios.

Son síntomas de una cultura subyacente (según Westrum).

Si ves miedo: cultura patológica.
Si ves lentitud: cultura burocrática.
Si ves aprendizaje rápido: cultura generativa.

Y uno necesita aprender a identificar en cuál está. Porque tu bienestar, tu eficacia y tu crecimiento dependen directamente de esa estructura invisible.

El problema

Muchos de los dolores profesionales no vienen de hacer mal el trabajo, sino de hacerlo en la estructura equivocada.

La mayoría de nosotros, en algún punto, hemos pensado:

¿Por qué me siento tan lento aquí?
¿Cómo es posible que antes rindiera más?
Creo que ya no soy tan bueno como pensaba.
¿Por qué no puedo hablar con el cliente de manera directa?
¿Por qué tengo que señalar las deficiencias de mis compañeros?
¿Por qué está mal quejarse con el dueño/Country Manager?

Y, sin embargo, en muchos casos tu habilidad no cambió. Lo que cambió fue el tablero del juego.

Hace unos momentos mencionamos que “el lugar donde trabajas define qué comportamientos se consideran mejores que otros”. Conociendo ahora la teoría de Westrum, podemos tomar mejores decisiones en la búsqueda de un lugar de trabajo.

Imagina que eres de los que les fascina probar varias cosas al mismo tiempo y/o que les cuesta enfocarse en una sola tarea; muy probablemente, trabajar en una empresa burocrática genere fricciones con tu manager o con los compañeros que tienen más tiempo.

Quizá eres más introvertido; te gusta tener tu backlog claro, tu stack de herramientas, tu tacita de café, tener un checkpoint semanal y listo… ¡A darle! En una empresa con una cultura generativa, esas actitudes posiblemente serán vistas como “focos rojos”. Lo mismo ocurriría si entras a una empresa y te piden hacer cosas nuevas, distintas a tu perfil… Es probable que te niegues o que se comience también a generar fricción.

La intención, pues, de Structura es reconocer que la cultura de la empresa debe empatar con la nuestra para poder dar de manera orgánica nuestro máximo potencial.

Consejos para empezar a salir del modo “fricción”

No cambiarán toda la estructura, pero sí tu experiencia dentro de ella.

1. Limita tu WIP (Work in Progress)

Menos cosas abiertas = más cosas terminadas. La estructura rara vez limita el WIP por ti; debes hacerlo tú.

Acá aplica un clásico: “Si todo urge, nada urge”. Es preciso jerarquizar tus actividades e indicar claramente con cuáles iniciarás.

2. Promueve desde tu trinchera la colaboración.

No es teoría. Funciona.

Comparte con tus compañeros un manual o tutorial tuyo, no importa que sea pequeño.
Propón revisiones conjuntas y/o ayuda a alguien atorado.
Sugiere demos en vivo, de lo tuyo o de alguien más.

Estas prácticas reducen la fricción sin pedir permiso al organigrama.

Prueba uno de estos puntos y observa qué pasa; quizá te sorprenda lo que ocurra después.

Un recordatorio final

No puedes arreglar toda la estructura. Pero sí puedes navegarla, moldearla en tu círculo más cercano (si ya tienes squads, saca provecho de eso) y elegir conscientemente cuándo quedarte… o cuándo es momento de buscar otro tablero.

Esto no significa que, ante la primera incomodidad, debas cambiarte de empresa. También hay espacio para la creatividad: intentar adaptarte mejor, aplicar lo que hemos visto y explorar hasta dónde la estructura permite crecer.

Y si no es posible, vale la pena hacer un análisis honesto: qué sí te gustó de la estructura actual, qué no, y comenzar a buscar un lugar donde, como me decía una querida amiga, puedas florecer por completo.

Toma en cuenta que uno también cambia con el tiempo. Quizá después de pasar por una startup hoy buscas estabilidad financiera (más varo) o mentoring formal, y una transnacional o una Big Tech encaja mejor contigo. O tal vez comenzaste en una Big Tech y ahora quieres ir al gobierno para intentar mejorar procesos desde dentro (o tener claro qué días vas a descansar, también se vale). También puede ocurrir lo contrario: pasar años en el gobierno y sentir la necesidad de trabajar en una startup con lo más reciente en tecnología, aunque eso implique no tener un horario definido ni 10 días de PTO al año (y que te cambien las prioridades cada 3 días).

También es posible que, tras un periodo complicado, decidas volver al tablero que conoces mejor, no por ambición, sino por estabilidad.

El punto no es juzgar ninguna de estas decisiones, sino entenderlas. Adaptarse es necesario, pero adaptarse sin comprender la estructura de la organización suele llevar a la frustración.

Cuando conocemos la estructura de una empresa (sus incentivos, límites y ritmos), podemos adaptarnos de forma consciente y ordenada, en lugar de ir dando tumbos, como decimos en México.

En el Istmo

En el Istmo, las velas y sus mayordomías nos enseñan algo de alta diplomacia: no toda diferencia con otro requiere eliminar al otro.

Cuando una mayordomía crece o cuando parte de sus integrantes ya no se sienten cómodos con la línea ideológica o con la forma de organización, muchas veces no hay un gran pleito ni reproches prolongados.

Se llega a un acuerdo, se establecen las distancias y se crea otra versión de la misma celebración.

_{Calendario de las Fiestas de Mayo 2025.}

_{Regiduría de Turismo. H.C. Juchitán de Zaragoza, Oaxaca. México}

Así aparecen celebraciones como “Vela San Vicente Ferrer Gola Lado Norte” y “Vela San Vicente Ferrer Gola Lado Sur”. No se cancelan entre ellas; siendo honestos, sí existe un halo de “deberían venir con nosotros”, pero incluso con eso, ambas celebran al mismo santo: San Vicente Ferrer, santo patrono de Juchitán de Zaragoza.

Se modifica la estructura, pero se conserva el propósito (y las promesas de los mayordomos); se amplía la celebración (2 velas, 2 regadas de frutas, 2 misas, 2 de todo) y el pueblo tiene más opciones para esa gran noche.

La estructura importa. Pero también importa recordar que siempre tenemos la posibilidad de elegir cómo habitarla… o cuándo buscar otra.

Un pájaro en el agua se ahoga. Un pez en el aire se asfixia. Busquemos el sitio donde verdaderamente nos sintamos vivos.

— Alejandro Jodorowsky.

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Omnia sunt communia.

@rugi

Isaac Ruiz Guerra

Industria: el verdadero valor al construir software más allá de las FAANG

Fernando — Wed, 04 Mar 2026 00:20:26 +0000

Industria: el verdadero valor al construir software más allá de las FAANG

Fernando Tue, 03/03/2026 - 18:20

En Roma, Industria representaba la diligencia, la perseverancia y la constancia. No era trabajar sin descanso, sino aprender a sostener en el tiempo un esfuerzo ordenado, enfocado y con propósito.

_{Acueducto romano.

Tomado de: https://es.wikipedia.org/wiki/Acueducto_romano#/media/Archivo:Pont_du_Gard_BLS.jpg}

En el mundo del software, la Industria se refleja en los equipos y personas que, más allá de los reflectores o de los grandes logros, hacen que los sistemas funcionen, que los clientes confíen y que los proyectos se mantengan vivos.

Anécdota 1 – El maestro de maestros

Cuando pregunto a mis propios mentores por sus maestros, más de uno me dice: “Durante mi formación profesional tuve un profesor que me marcó para siempre.”

No suelen hablarme de grandes ejecutivos de empresas ni de gurús de Silicon Valley. Hablan de un maestro de aula, alguien que probablemente sigue hasta hoy formando estudiantes en las mismas bancas, con el mismo plumón en mano y con la misma paciencia para explicar un algoritmo una y otra vez. Ese profesor (que tal vez nunca buscó reflectores, ni fundó una startup, ni escribió un bestseller), tiene una influencia que atraviesa generaciones: formó a mis mentores y ellos a su vez me formaron a mí. Y ahora yo transmito lo aprendido a otros.

Cuando pensamos en impacto, solemos imaginar un gran producto o un unicornio. Pero la realidad es que el impacto de este profesor se mide en cientos o miles de desarrolladores que hoy sostienen sistemas, lideran equipos o enseñan a su vez y que, sin saberlo, llevan un pedazo de su voz en cada decisión técnica que toman.

Anécdota 2 – Aportando desde donde se está

Así como un profesor universitario puede transformar generaciones desde un aula, también hay desarrolladores que han impactado al mundo del software desde lugares con pocos reflectores.

En América Latina y otras regiones del mundo existen personas que, desde espacios modestos y lejos de los grandes centros tecnológicos, han desarrollado piezas de software que millones usan sin saberlo.

Está el caso de quienes participaron en la creación de entornos completos de escritorio para sistemas basados en Unix, hoy presentes en varias distribuciones. Su trabajo nació de constancia, visión y disciplina sostenida desde sus propios países

En otros casos, hay ingenieros que durante años han mantenido versiones depuradas del kernel de alguna distribución de Linux, removiendo componentes “obscuros” para garantizar la transparencia y facilitar su auditoría.

Creo que todos podemos ponerles nombres a las referencias anteriores.

Es una labor paciente, silenciosa, sin “likes” ni anuncios rimbombantes, pero muy valiosa para quienes defienden los principios del open source.

Todos ellos muestran lo mismo:

La industria no se trata de un logo en tu currículum, sino de la constancia responsable en tu trinchera. Puedes estar en un aula, en una oficina pequeña o en una comunidad remota: lo que define tu impacto no es la fama, sino la disciplina con la que sostienes tus contribuciones a lo largo del tiempo.

El problema

Nuestra industria tecnológica suele glorificar la innovación disruptiva, los grandes nombres, los unicornios, startups de alto crecimiento.

Pero pocas veces se habla del valor de la constancia: de quienes, sprint tras sprint, mes con mes, despliegue tras despliegue, mantienen la calidad y la confianza de sus clientes/usuarios.

La ausencia de industria se nota en equipos que se desinflan después del entusiasmo inicial o en proyectos que brillan al inicio, pero se apagan por falta de disciplina.

Reflexión – Talento y disciplina

Es probable que alguna vez, en algún partido de fútbol local o incluso estatal, hayas visto a un jugador metiendo tremendo gol (NSFW: busca “gol Filomeno” en YouTube) y te hayas preguntado: “¿Por qué no juega en una liga mayor?”

En la industria del software pasa algo similar: talento hay, solo hay que buscarlo con conciencia.

Todos hemos conocido a alguien brillante, programando, o con un carisma natural para liderar equipos, y pensamos: “¿Por qué no está en una FAANG?”

No hay una sola respuesta:

Falta de disciplina. El talento sin constancia se evapora rápido.
Falta de habilidades sociales. Sí, también se necesitan, y mucho. Las habilidades técnicas no sustituyen a las humanas.
Otras prioridades. Atender responsabilidades/necesidades inmediatas y/o especiales/urgentes. A veces la vida pesa más que el stack más complicado que conozcas.
No se la creen. Dudan de su propio valor; no apuestan por sí mismos.
Simplemente no quieren. No por mediocridad, sino porque eligen otro camino.
Una combinación de estos y otros temas.

La industria no debería juzgar esas decisiones.

El verdadero valor está en la constancia: en quienes sostienen el día a día del sistema sin necesidad de reflectores. La grandeza en el software, muchas veces, está en la disciplina silenciosa de quienes hacen que las cosas funcionen.

Si tú estás en una FAANG o en alguna otra empresa de renombre, felicitaciones: eres ejemplo y motivación para más de 1, aunque no lo sepas.

Si eres de los que desestiman a alguien que está ahí, diciendo: “está ahí por contactos”, “seguro no hace nada”, “pero (ya) no programa”, te invito a reconsiderarlo.

Estar, y sobre todo mantenerse, en una empresa de alto nivel de exigencia no es sencillo.

La reflexión es simple: todo tiene un costo y todos buscamos mejorar. A veces las herramientas, las circunstancias o nuestras propias decisiones nos limitan. Pero la disciplina (ese pequeño acto repetido cada día) termina marcando la diferencia.

En el Istmo

En Juchitán, conocí a un gran hombre, de ocupación campesino, que nunca salió de su tierra, de su milpa, del Istmo. Desde ahí, año tras año, cosechó, compartió y sostuvo a su familia y a su comunidad. Nunca necesitó ir más lejos para acumular sabiduría: la tierra, las sequías, las lluvias, las fiestas y los duelos le enseñaron todo lo que debía aprender.

Cada vez que yo regresaba de la CDMX, intentaba pasar a saludarlo; me gustaban sus grandes charlas llenas de reflexión y sabiduría. Siempre parecía que ya me esperaba: sacaba una butaca (mueble de madera muy común en el Istmo de Tehuantepec), me la ofrecía y hablábamos un par de horas; en esos diálogos trataba de aprender un poco de su serenidad. Al caer la noche, era yo quien terminaba diciéndole que ya tenía que irme.

_Butaca

A veces lo encontraba desgranando maíz, otras reparando algo en su casa o cortando flores de guiechachi (flor de mayo). A pesar de la edad, 60 y tantos años, tenía una flexibilidad marcada en los finos movimientos de sus músculos; siempre pensé que así se vería físicamente Don Juan Matus, de Carlos Castaneda.

Algo similar me ocurre cuando pienso en Spinoza, quien (hasta donde se sabe) apenas salió de Ámsterdam y aun así alcanzó una visión filosófica que trascendió siglos y fronteras. Spinoza tuvo a Descartes; de nuestro Don Juan Juchiteco, podemos deducir que, sin duda, también tuvo buenos maestros.

No todos necesitan recorrer el mundo ni llegar a Silicon Valley para dejar huella. A veces basta con la constancia diaria y la fidelidad a lo que uno construye desde donde está.

Algunos prefieren mantenerse disciplinados y constantes desde la sobriedad de la discreción.

Cierre

Industria no significa correr más rápido, sino sostener el paso correcto durante años. Se mide por la confianza de colegas y clientes que saben que puedes entregar.

El código cambia, las herramientas caducan, pero la disciplina de hacer bien tu trabajo todos los días… eso es lo que permanece.

No me malinterpreten: no digo que esté mal entrar a una FAANG, ¡yo mismo espero lograrlo algún día!

Lo que quiero subrayar es que también debemos celebrar la constancia de quienes eligen una trinchera menos vistosa y se mantienen firmes. Creo que ambas rutas son válidas y merecen respeto: la del que escala y la del que sostiene el sistema sin reflectores.

“Constancia y paciencia hacen milagros.” San Agustín

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Omnia sunt communia.

@rugi

Isaac Ruiz Guerra

La Evolución del Talento en la Era de la IA: Estrategias de Upskilling y Reskilling

Fernando — Wed, 11 Feb 2026 23:38:06 +0000

La Evolución del Talento en la Era de la IA: Estrategias de Upskilling y Reskilling

Fernando Wed, 02/11/2026 - 17:38

La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en el panorama laboral ha generado un debate crucial: ¿la tecnología sustituirá al talento humano o, por el contrario, será un catalizador para una nueva era de desarrollo profesional? Las recientes discusiones en foros de tecnología y negocios apuntan a una transformación, no a una anulación. La clave reside en la capacidad de las organizaciones y los individuos para adaptarse, evolucionar y abrazar una colaboración simbiótica entre el humano y la IA.

El Shift Estratégico: De la Táctica a la Visión

Históricamente, la evolución de las pláticas sobre tecnología ha pasado de enfoques puramente técnicos a niveles tácticos, y ahora se centra en lo estratégico. Este cambio refleja la madurez con la que las organizaciones están abordando la integración de la IA. El algoritmo en sí mismo se ha convertido en un commodity; el valor reside en el insight y la capacidad de transformar ese conocimiento en acciones concretas que generen valor de negocio.

Las tendencias actuales, proyectadas a corto y mediano plazo (1-3 años), confirman esta dirección:

IA Generativa Masiva: La capacidad de generar contenido (texto, imágenes, código) a través de herramientas de IA está en manos de todos, desde el nivel empresarial hasta el usuario de smartphone.
Hiperautomatización de Tareas: Especialmente en sectores como la industria y la logística, la automatización intensiva plantea el desafío de reubicar y reentrenar al personal afectado.
Toma de Decisiones Aumentada: La integración de herramientas de IA en el código y los sistemas de análisis empuja a los profesionales a enfocarse en la activación de valor a partir de los datos.
Ética y Gobierno de la IA: La necesidad de establecer "rieles" regulatorios (como las iniciativas europeas) es fundamental para asegurar un uso responsable y evitar acciones no deseadas de los sistemas autónomos.

El Impacto Cuantificable en el Empleo y los Skills

Cifras del Fondo Económico Mundial indican una disrupción significativa: se proyecta la pérdida de 90 millones de empleos para 2030 debido a la automatización. No obstante, el mismo informe augura la creación de 70 millones de nuevos puestos. La pregunta crítica es si estas nuevas oportunidades serán ocupadas por las mismas personas. La respuesta depende de una variable dual: el compromiso de la empresa y la disposición del individuo.

El Reto de los Soft Skills y el Change Management

Si bien la demanda de hard skills en manejo de datos, ética algorítmica y programación es alta, la mayor oportunidad de desarrollo recae en el Change Management. La habilidad de guiar a una organización del punto A al punto B, navegando la implementación de la hiperautomatización y la IA, requiere un conjunto robusto de soft skills (habilidades blandas): liderazgo, comunicación, empatía y adaptabilidad. Esta es una área donde la IA no puede reemplazar al ser humano.

Definiciones Clave para la Transformación del Talento

Las empresas deben enfocar sus programas de desarrollo en dos conceptos fundamentales:

Concepto	Definición	Aplicación Práctica
Upskilling	Aumento de la base de conocimiento y habilidades dentro de la misma vertical o función actual.	Incorporar el uso de IA generativa para mejorar la productividad o aprender un nuevo framework de machine learning en el rol actual de Data Scientist.
Reskilling	Modificación de la base de conocimiento para reubicarse en una función o vertical completamente diferente.	Transicionar a un especialista en un área obsoleta (ej. mantenimiento de sistemas legados) a un rol de Change Management o AI Governance.

La Resistencia al Cambio: Un Costo Superior a la Inversión

La alternativa de simplemente despedir personal y contratar talento nuevo es, a largo plazo, más costosa que invertir en programas de upskilling y reskilling. Los costos ocultos de esta estrategia incluyen:

Pérdida de Memoria Organizacional: La experiencia y el conocimiento tácito de los empleados salientes se esfuman.
Mermas en el Ambiente Laboral: El miedo constante a la pérdida de empleo reduce la moral, la lealtad y la productividad.
Resistencia Generalizada: La adaptación a las nuevas herramientas de IA es limitada y no masiva, minando el retorno de la inversión tecnológica.

Por el contrario, la preocupación por el desarrollo del capital humano genera un mindset positivo, fomenta la lealtad y aumenta la productividad.

Estrategias para la Implementación de la Transformación

Para ejecutar un cambio cultural efectivo y técnico, las organizaciones deben seguir un camino estructurado:

Mapeo de Skills (Skill Mapping): Identificar el nivel de habilidades actual de cada colaborador.
Análisis de Brechas (Gap Analysis): Definir los skills futuros deseados y determinar las brechas de conocimiento para cada persona.
Rutas Personalizadas (Customized Paths): Diseñar planes de capacitación individualizados, que pueden incluir simulación, realidad aumentada o laboratorios virtuales.

En el plano cultural, es imperativo crear un entorno seguro (sandbox) para el error. Reducir el miedo es el principal motor de la motivación. La transparencia sobre el por qué y el hacia dónde se dirige la organización y el colaborador es fundamental para generar certidumbre y facilitar el aprendizaje continuo.

Casos de Éxito Empresarial

Grandes corporaciones ya están liderando este camino:

Amazon (AWS): Con una inversión multimillonaria, la compañía exige a todo su personal completar certificaciones en IA y temas generales para asegurar su preparación frente a la ola tecnológica.
IBM: Implementó un programa masivo de reskilling para reubicar a empleados cuyas funciones se volvían redundantes por la automatización. Incluso creó los llamados New Collar Jobs, que se enfocan en habilidades específicas sobre títulos académicos, logrando reubicar talento sin recurrir a despidos masivos.

El Plan Personal de 90 Días Impulsado por IA

La responsabilidad del desarrollo ya no recae solo en Recursos Humanos; el profesional de hoy debe tomar el Ownership de su carrera. A continuación, se presenta un plan propuesto para que cualquier colaborador, especialmente en roles técnicos, tome el control de su upskilling o reskilling:

Selección de la Herramienta IA: Elegir una herramienta de IA generativa (preferiblemente una versión plus o premium para mayores capacidades y seguridad en el manejo de datos).
Ingesta Masiva de Datos: Suministrar a la IA toda la información relevante de la carrera profesional:
- Metas anuales de la empresa y personales.
- Registros de conversaciones (1:1) con el management.
- Evaluaciones de desempeño (360º).
- Resultados de psicométricos o evaluaciones de talento (si están disponibles).
Prompting Estratégico: Solicitar a la IA que actúe como un consultor de desarrollo de carrera y formule un Plan de Desarrollo a 90, 180 y 365 días. Las preguntas clave deben ser: "Dadas mis metas, skills actuales y el contexto de la empresa, ¿qué habilidades críticas debo adquirir? ¿Qué cursos o acciones concretas debo emprender?"
Generación de la Propuesta Sólida: Utilizar el plan generado por la IA para crear una propuesta formal y poderosa ante el management y RRHH, solicitando presupuesto para cursos o certificaciones específicas.

Este enfoque no solo demuestra proactividad y madurez profesional, sino que también posiciona al colaborador como un líder propositivo en la gestión de su propio talento, transformando una posible amenaza tecnológica en una oportunidad de ascenso profesional.

El futuro es de la colaboración Humano + IA (AI-Human Collaboration). El valor real reside en la estrategia de reskilling y upskilling, permitiendo a los líderes empresariales agregar valor a la compañía e inversionistas, mientras simultáneamente salvan puestos de trabajo en el proceso.

Si quieres aprender más de casos de uso de ciencia de datos e IA, no te pierdas el próximo Data Day y mira el video completo de esta charla:

Pedro Galván
Aldo Valadez

Deja de Analizar, Empieza a Liderar: Cómo los Agentes de IA Eliminan el Trabajo Rutinario de tu Equipo

Fernando — Wed, 11 Feb 2026 23:04:40 +0000

Deja de Analizar, Empieza a Liderar: Cómo los Agentes de IA Eliminan el Trabajo Rutinario de tu Equipo

Fernando Wed, 02/11/2026 - 17:04

De Acero: La Forja de la Decisión—Cómo la IA Transforma la Manufactura Pesada

En un panorama industrial a menudo percibido como resistente al cambio digital, De Acero, el principal reciclador de chatarra ferrosa en México, está forjando una nueva realidad. Más allá de su encomiable liderazgo en sostenibilidad—donde más del 90% de sus productos terminados provienen de material reciclado—la compañía se ha convertido en un caso de estudio sobre cómo la Inteligencia Artificial (IA) y una arquitectura de datos rigurosa pueden inyectar agilidad en el corazón de la manufactura pesada.

El desafío inicial era familiar: una gestión de datos caótica y centralizada que impedía la toma de decisiones oportuna. La solución no fue buscar la "magia" instantánea de la IA, sino construir cimientos de datos tan sólidos como el acero que producen.

1. De la Quimera a la Arquitectura: Cimientos de Datos para la IA

La creencia de que la IA funciona sin una base estructurada, al estilo de un chatbot de uso general, es una falacia costosa. Para alcanzar la velocidad de respuesta y el análisis en segundos que demandan los agentes inteligentes, De Acero priorizó dos pilares de ingeniería de datos:

Gobernanza de Datos Sólida: Implica establecer quién es dueño de los datos, cómo se utilizan y quién tiene acceso.
Capa Semántica Estructurada: El traductor esencial entre el lenguaje técnico del back-end y el lenguaje natural del negocio.

La Migración del Centralismo a la Federación

El panorama inicial se caracterizaba por una dependencia extrema del equipo de TI, que actuaba como guardián de la información. Este modelo generaba cuellos de botella y decisiones perdidas, ya que el tiempo de respuesta para obtener un dato crucial podía tardar días, haciendo que la información llegara cuando el mercado ya había cambiado.

Problemática Antigua	Mecanismo de Falla	Consecuencia Directa en el Negocio
Centralización de TI	Acceso mediado por tickets y priorización manual.	Alta latencia en la obtención de insights.
Dependencia	Usuarios de negocio sin capacidad de consulta directa.	Frustración operativa y decisiones extemporáneas.
Pérdida de Oportunidad	El dato era obsoleto al momento de su entrega.	Incapacidad para reaccionar a cambios macroeconómicos (e.g., aranceles).

La estrategia de Democratización de Datos revirtió este modelo, pasando de un estado centralizado a uno federado. Cada unidad de negocio se convirtió en custodio y responsable de sus propios datos, empoderando al usuario final, aun a aquellos sin experiencia previa en codificación o querying.

La Capa Semántica: El Diccionario del Negocio

La democratización solo es viable si el dato es comprensible. Aquí entra en juego la Capa Semántica, un componente crítico de la arquitectura de datos.

En bases de datos, los nombres técnicos de las columnas (e.g., COOK, BTE) carecen de significado para un Gerente de Ventas. La capa semántica traduce estas etiquetas crípticas a términos de negocio inteligibles (e.g., Cliente, Volumen_Ventas_Total). Sin este "diccionario," cualquier herramienta de IA Generativa (como Gemini) sería incapaz de transformar una pregunta simple en lenguaje natural ("¿Cómo van las ventas de varilla de tres cuartos en la zona norte?") en una consulta SQL ejecutable y coherente. El éxito de la IA se cimenta en la organización del dato, no en la tecnología per se.

Gobernanza y Seguridad en un Entorno Descentralizado

Abrir el acceso a los datos exige un control de seguridad más estricto. De Acero implementó herramientas de Identity and Access Management (IAM) para asegurar la gestión de permisos basada en roles, no en personas.

Acceso Basado en Rol (No Individual): Los permisos se ligan al rol (e.g., "Gerente de Logística") de forma dinámica, asegurando que un cambio de puesto revoca automáticamente los accesos anteriores, mitigando riesgos de fuga de información.
Detección de Datos Sensibles (DLP): Mediante herramientas como Data Loss Prevention, la información financiera o datos personales (como teléfonos de clientes) son automáticamente detectados y enmascarados o encriptados a nivel de columna. El usuario puede saber que el dato existe, pero solo aquellos con el rol explícito tienen permiso para desencriptarlo y visualizarlo, manteniendo la soberanía y la ciberseguridad.

2. El Agente de IA: Del Consumo de Datos a la Acción Ejecutiva

Con los cimientos firmes, De Acero evolucionó de una empresa Data Driven (impulsada por datos) a una impulsada por Insight-to-Action. El enfoque se centró en generar insights accionables de manera expedita, habilitando a los usuarios con Agentes de IA (construidos, en este caso, con Agent Space de GCP).

Agentes Operativos: Los "Oompa Loompas" de la Organización

En la fase inicial, De Acero desarrolló agentes de ejecución única y tareas rutinarias, apodados internamente como "Oompa Loompas." Estos agentes son entrenados con el contexto y la "cachucha" de un experto funcional (e.g., un analista financiero), liberando al humano de tareas repetitivas como el análisis del estado financiero de cierre de mes. El agente lo ejecuta y el humano se enfoca en la gestión de las implicaciones.

La siguiente fase de la revolución de agentes apunta hacia la dotación de filosofía y pensamiento crítico. Estos futuros agentes serán:

Colaborativos: Se comunicarán entre sí a lo largo de la cadena de valor (desde Supply Chain hasta Riesgos).
Autónomos y Críticos: Identificarán outliers, puntos de quiebre, y huecos operativos o legales de forma proactiva.
Gestores: Ejecutarán optimizaciones y cambios automáticos.

El rol humano se transforma en Gestor y Colaborador, cuya función principal es validar la lógica del agente ("me hace sentido, no no no, regrésate, ese outlier es estacional") y cocrear con la herramienta.

Análisis Multifuente y Decisión Unificada

Una ventaja competitiva de estos agentes reside en su capacidad de conectarse simultáneamente a diversas fuentes de datos, rompiendo los silos de información.

Área de Negocio	Tarea del Agente (Ejemplo)	Fuentes de Datos Interconectadas	Beneficio Estratégico
Ventas	Cruzar perfiles de clientes de Salesforce con historial de pedidos de SAP.	Salesforce, SAP	Prospección altamente segmentada y gestión de pipeline robusta.
Riesgos	Analizar patrones de crédito internos y correlacionarlos con noticias externas (APIs).	Bases de datos internas, APIs externas de información geopolítica/económica.	Detección temprana de anomalías financieras o riesgos de mercado.

Este análisis multifuente, que antes tomaba semanas de triangulación manual, ahora se resuelve en segundos, siempre bajo la estricta vigilancia de los permisos de rol definidos en la capa de gobernanza.

Conclusión: El Acero del Futuro se Forja con Datos

La transformación de De Acero es un testimonio de que la IA no es exclusiva de las startups tecnológicas; es una herramienta poderosa para modernizar industrias tradicionales. El journey hacia la inteligencia artificial requiere una inversión inicial en el ordenamiento del caos: establecer una gobernanza inquebrantable y una capa semántica robusta.

Al empoderar a los usuarios de negocio con agentes inteligentes que entienden su lenguaje y operan con la seguridad de un entorno controlado, De Acero ha pasado de ser un consumidor de datos a una organización de tomadores de decisiones ágiles. Su experiencia demuestra que el éxito de la IA en la manufactura pesada reside no en la complejidad del modelo, sino en la solidez, gobernanza y arquitectura de los cimientos sobre los que se construye.

Si quieres aprender más de casos de uso de ciencia de datos e IA, no te pierdas el próximo Data Day y mira el video completo de esta charla:

Pedro Galván

Concordia: por qué construirla transforma la forma de trabajar en software

Fernando — Wed, 11 Feb 2026 18:58:43 +0000

Concordia: por qué construirla transforma la forma de trabajar en software

Fernando Wed, 02/11/2026 - 12:58

En Roma, concordia significaba la unión de corazones, la armonía que sostenía la paz social. Concordia era la diosa del acuerdo, el entendimiento y la armonía matrimonial. Incluso tuvo un templo en el Foro Romano, como recordatorio de que ningún imperio se sostiene sin la colaboración interna.

_{Concordia Augusta.

Concordia Augusta. Tomado de: https://es.wikipedia.org/wiki/Concordia_(mitolog%C3%ADa)}

En el mundo del software, Concordia es el trabajo en equipo. No es la ausencia de conflicto, sino la capacidad de construir juntos a pesar de las diferencias.

Anécdota 1. El éxito colectivo

Mi primer proyecto bancario fue allá, por el ahora lejano 2003. Con apenas un par de años en la CDMX, tuve mi "bautizo de fuego" en un proyecto de mantenimiento de un portal bancario, con una de las consultoras más grandes en ese entonces. El banco recién había sido comprado y el ambiente era álgido y confuso.

El equipo estaba formado por juniors; todos éramos de distintas consultoras. La persona a cargo (del banco) nos dijo tras 1 día de onboarding:

—Les toca resolver los tickets con bugs productivos. Mientras más bugs resuelvan, más horas les firmamos. Cada quien debe resolver al menos uno por semana, en lo que se familiarizan con el portal.

Si no has trabajado en consultoría, cada semana debes entregar un time-sheet en el que describes tus actividades y las horas utilizadas, y el cliente debe firmar de conformidad. Ese documento es el insumo requerido por tu consultora para poder generar la factura correspondiente. No hay firma, no hay factura.

Nos repartieron los tickets el martes por la tarde y el miércoles a mediodía, mientras tomábamos café (para entonces, tomar el café a mediodía y escuchar la canción del mamut chiquitito #NSFW, ya eran una tradición en la consultoría en la CDMX, eran otros tiempos), nos dimos cuenta de algo: nadie del equipo había podido avanzar con su ticket. Éramos cinco, solo una mujer.

El jueves por la mañana, ella nos llamó y propuso:

—¿Y si resolvemos en equipo? Revisemos todos los tickets y resolvámoslo en equipo; seguro será más fácil y saquemos al menos 2 para mañana jueves.

Como trabajábamos en un espacio abierto y con poca supervisión, la dinámica fluyó. El jueves por la tarde, ya comidos (tengo una superanécdota de la comida de esa época, pero esa se comparte en otro foro), revisamos siete tickets (tomamos dos extra para aumentar nuestras probabilidades de éxito) y los jerarquizamos:

“Rápido, 3 sabemos qué piden y podemos explicarlo”,
“No tan rápido, al menos 2 sabemos de qué trata y podemos explicarlo”
“Difícil, al menos 1 tiene una vaga idea”
“Nadie tiene idea de qué están pidiendo”.

El viernes, cerca de las 6 p.m., todos teníamos un ticket resuelto.

La dinámica funcionó y pudimos mantenerla por un par de meses. Pasado ese tiempo, cada quien fue perfilándose y eligiendo qué tickets debía tomar; en esos años aún no existía una división clara en “tú eres backend, tú eres frontend”.

Todos hacíamos de todo; el stack era ligero y no tan complejo: un appserver (J2EE en esos años), Java en el core, servlets a mano sin framework conocido (cada banco en esos años creaba el propio), HTML, CSS y JavaScript a pelo, Vanilla, le dicen ahora.

Tal vez hoy en día no sería tan fácil repetir esa estrategia, pero estoy casi seguro de que esos días me dejaron grabado en la piel: es mejor trabajar en equipo.

Anécdota 2 – El primer signo de civilización

A la antropóloga Margaret Mead le preguntaron alguna vez cuál consideraba el primer signo de civilización. Muchos esperaban que respondiera “la escritura”, “la cerámica” o “construir herramientas”.

En lo personal, pensé en 2 cosas: la primera: “Cocinar”; cocinar es considerado un punto clave en nuestra evolución, y, por otro lado, pensé en: “Migrar”; movernos en grupo, grandes distancias para conseguir alimento, es otro punto clave en la historia de la humanidad (según lo que he leído).

Ella contestó:

“Un fémur roto que sanó.”

Explicó que ese hallazgo demostraba que, en algún punto de la prehistoria, un ser humano herido no fue abandonado. Alguien lo cuidó, lo alimentó, lo protegió y esperó lo suficiente para que su hueso se soldara.

La civilización comenzó el día en que alguien decidió no dejar atrás a otro. Esa es la esencia de Concordia: la armonía que surge cuando el bienestar del otro importa tanto como el propio.

Cuando un equipo entiende eso (que cuidar del compañero es cuidar del sistema completo), el trabajo trasciende los tickets y los KPIs.

El problema

Hoy, en muchos equipos de software, olvidamos ese principio.

Pensaba que esto solo ocurría en empresas grandes, transnacionales, pero no; ocurre en todas; ningún equipo de trabajo está exento de esto. Solo se requiere tener políticas (o actitudes) que incentiven que sea más importante uno mismo que el equipo.

Nos movemos tan rápido que volvemos a la lógica de la supervivencia individual.

Silos entre áreas (Dev vs Ops, QA vs Dev). Casi siempre los hay y hasta cierto punto son sanos, pero cuando cada área se ve lejana de la otra y/o ya no ven la misma meta, esto es el inicio de problemas mayores.
Métricas que incentivan la competencia interna en lugar de la colaboración. Algunas empresas, en el afán de medir todo lo que se pueda de alguien, agregan políticas que orillan dejar de pensar en el equipo y solo pensar en uno mismo, ya que si no, “no alcanzo mis KPIs”.

El riesgo: perder la armonía y caer en el “cada quien jala por su lado”, y no me refiero a un área, sino a que cada persona se vuelve guardián solo de sus avances, ignorando que forma parte de un equipo, de un proyecto y de una empresa.

Cuando eso ocurre, no solo se rompe el flujo del trabajo: también se fractura el lazo humano que hace posible construir cosas juntos.

Claves prácticas para cultivar Concordia

Aquí hay una lista sencilla, creo, fácil de implementar.

Objetivos claros y compartidos: Todos miden el éxito con la misma métrica.
Roles claros: Nadie se siente invisible ni indispensable.
Pair programming: Más ojos, menos errores. No necesariamente debe imponerse el nombre; con que se incentive/promueva que exista apoyo entre compañeros para resolver algo, es un gran paso.
Code reviews con propósito: No para criticar, sino para aprender.
Feedback loops colectivos: Retros, dailys, demos.

Una práctica que he visto que funciona, en todas las empresas, es dar espacio (ya sea en un daily que se extienda un poco o en sesiones especiales para ello) para que todos puedan compartir: un logro, una recomendación, una queja o lo que sea, pero que todos sepan que se les escucha en un ambiente seguro y formal.

Yo me alegro cuando una liberación a producción sale bien y me duele hasta la médula cuando algo falla, fallamos todos o celebramos todos.

Todo debe preocuparnos a todos.

Si alguien en tu equipo empieza a usar “ellos” para referirse a compañeros de equipo (o de empresa), algo debe comenzar a ajustarse.

El equilibrio

Concordia no significa que todos piensen igual. El desacuerdo con respeto es señal de madurez, no de división. Un equipo sano no teme debatir, pero sabe cerrar filas cuando toca decidir.

En el istmo

El mercado de Juchitán es muy reconocido en el Istmo y en todo Oaxaca. No por su tamaño (hay mercados más grandes), sino por la variedad de lo que se puede encontrar: desde huevos de tortuga, tamales de iguana, un guisado de armadillo, incluso codorniz, venado o conejo, hasta trajes regionales, joyería de filigrana, huaraches de autor y todo tipo de pan de la región.

El mercado sigue vigente porque no rechaza nada que lo nutra.

Uno puede encontrar hoy en día: pizzas artesanales, pan coreano, sushi, ropa de Shein o productos nuevos que han llegado para satisfacer a generaciones más jóvenes.

La tradición convive con lo moderno, sin conflicto.

_{Mercado central. HC. Juchitán de Zaragoza, Oaxaca. México.

Mercado Central de Juchitán.

Autor: Oscar Ulloa.

Tomado de: https://www.flickr.com/photos/ulloacalzada/6061891567}

Esa es, quizás, la mejor definición práctica de Concordia: la armonía entre lo que fue y lo que llega.

De niño me llamaba la atención cómo, en medio de ese bullicio de colores, olores y gritos, algunas vendedoras se levantaban de su espacio de venta y decían en un agitado zapoteco:

“Cuiden mi venta, cuiden mi lugar, debo salir un rato.” Y alguna de sus compañeras respondía: “Sí, ve a lo tuyo.” Y la que respondía se volvía el avatar de la que se iba, teniendo a su cargo ahora 2 lugares de venta. Aquello me parecía un acto pequeño, pero humano. No había contrato, ni supervisión, ni petición formal: solo confianza.

Nada en mi vida me sorprendió tanto hasta que, muchos años después, en la Ciudad de México, vi cómo una moneda de diez pesos de un pasajero subido por la puerta trasera(en lugar de subir por la puerta de adelante para pagar primero y luego entrar al camión) pasaba por muchas manos hasta llegar al chofer, el chofer se cobrara 1 pasaje… y luego el resto/cambio/vuelto regresaba por el mismo camino, mano por mano, sin que nadie se quedara con nada (hoy puedo confesar que, en 20 años no participé tanto en tal dinámica, me gustaba más observarla).

Ambas escenas, las vendedoras del mercado y los pasajeros del transporte público, me recordaron que la cooperación espontánea sigue viva. Que, pese al caos o a las diferencias, hay un tejido invisible que nos une cuando confiamos unos en otros.

Esa complicidad también construye comunidad.

Cierre

Parafraseando al gran Michael Jordan:

El talento individual gana partidos; la Concordia gana campeonatos.

Y en software, los campeonatos se llaman proyectos que perduran.

Los proyectos que sobreviven a las crisis, a los cambios de stack, a los nuevos managers, a los arquitectos non plus ultra y hasta a los rebrandings, son proyectos donde han aprendido que es importante cuidar al equipo.

No porque todo funcione perfectamente, sino porque el equipo aprendió a cuidar el lugar del otro.

¿Y tú? ¿Recuerdas algún momento en que tu equipo eligió Concordia por encima del ego o la prisa?

Compártelo ;) Esas historias también construyen comunidad; además, estamos en temporada para compartir.

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Omnia sunt communia.

@rugi

Isaac Ruiz Guerra

Prudentia: la brújula para tomar mejores decisiones en entornos digitales

Fernando — Wed, 11 Feb 2026 17:33:37 +0000

Prudentia: la brújula para tomar mejores decisiones en entornos digitales

Fernando Wed, 02/11/2026 - 11:33

En Roma, Prudentia significaba mucho más que prudencia pasiva: era sabiduría práctica, la capacidad de discernir lo correcto en medio de la incertidumbre.

_{Metis. Prudentia.

Tomada de: https://mitologia.fandom.com/es/wiki/Metis}

En nuestro trabajo no basta saber programar o diseñar arquitecturas; muchas veces lo que marca la diferencia es la discreción ante lo que ves y escuchas, y la prudencia ante lo que te ofrecen o provocan.

Anécdota 1. Casi siempre hay trampas.

He tenido buenos maestros, no puedo quejarme, y algunos de ellos ni siquiera sabían que me estaban enseñando. En mi primer trabajo en consultoría, hace más de 20 años, la persona de Recursos Humanos solía recordarnos 2 cosas cada semana:

“Dejen todo documentado. ¿Qué tal si se me mueren mañana? ¿Cómo sabremos qué estaban haciendo? Denle el password de su máquina a algún compañerito de confianza.”

“Recuerden: la máquina del trabajo es para trabajar. Nada de andar viendo cosas personales. Cualquier día se las quitamos y veremos todos sus secretos.”

Dos buenos consejos, quizá no dichos de la mejor manera, pero muy útiles.

Siempre le tuve mucho cariño; nunca me preguntó de qué escuela venía, ni de qué estado de la república era, ni nada personal: recuerdo una llamada de ella. Diciendo:

—¿Sabes Java? OK,
—¿Lo puedes comprobar? OK,
—¿Sabes llegar a San Jerónimo?, Sí, donde está la banderota. OK.

—Inicias el lunes. Pásame tu email para darte más detalles.

Solo sabía que la empresa era una consultora grande, que yo quería trabajar y que, con presentarme el lunes, iniciaba, y pues, me presenté.

Conforme pasan los años, aprendes a “flexibilizar” las reglas y te das márgenes de movimiento. Revisas un correo personal (pero cierras la sesión y borras cookies), haces una consulta bancaria o checas algo urgente. Pero te dices a ti mismo que hay líneas que no conviene cruzar.

Cuando llegaron las redes sociales, me impuse una regla: nunca abrirlas en la máquina del trabajo. Años después, en un proyecto con varios proveedores, nos asignaron una casa-oficina que parecía más búnker que oficina. El administrador de red tenía casi todo bloqueado: solo se podía acceder a portales oficiales, sitios de vendors y las intranets corporativas.

Internet, en realidad, no existía para nosotros en ese proyecto.

Era una muy buena red, descargabas cosas rápidamente, tus sesiones de SSH nunca morían a media tarea; scp, ftp, todo en orden y estable, el administrador era eficiente. Aun así, algunos usaban proxies o algún otro artilugio para poder saltarse las trancas, pero dado que teníamos todo lo necesario, nuestro equipo no tuvo necesidad de hacer eso.

La jornada comenzaba a las 8 am. Había café gratis y, si tenías suerte, te tocaba un sandwichito. Teníamos una sala para relajarnos y una terraza muy amplia. Tres meses después de iniciar, un día cualquiera, notamos algo extraño: algunos compañeros tenían Facebook abierto. Otros viendo videos en youtube. Nos miramos con curiosidad. “Parece que el admin ya se relajó”, dijo alguien.

El ambiente se llenó de una sensación de triunfo silencioso.

"Su actitud al respecto es intrascendente para nosotros", dijo otro, refiriéndose al administrador de la red, con otras palabras y usando una expresión muy de la CDMX.

Al día siguiente, muy temprano, la euforia se convirtió en silencio.

En las paredes de la sala de trabajo habían pegado hojas con una lista impresa: los nombres de las máquinas y todas las URLs (incluyendo archivos descargados) que había visitado el día anterior. Nadie dijo nada.

No hubo correos, ni advertencias, ni sanciones públicas. Solo las hojas, frías, impasibles, implacables. Ese fue el mensaje.

El admin no bloqueó, solo observó. Y nos enseñó, sin una palabra, quién mandaba. Nos devolvió el “ese admin me la Pérez Padro”, con un “en mi casa y con mi gente, se me respeta”.

A mí, me dio pena que mi jefe viera que yo seguía descargando el jdk para 32 bits, cuando para entonces, ya teníamos que usar (dados los nuevos equipos) la versión de 64 bits. A manera de defensa, le decía que sí se ejecutaba, que no había tema, y él me respondía: "el problema no es que se ejecute o no, el problema es que con el JDK de 32 bits no podemos asignar la memoria RAM que necesitamos a nuestros servers."

Algunos consultores de otras empresas creo que tuvieron que explicar otro tipo de cosas.

A veces la prudencia no está en obedecer las reglas, sino en intuir cuándo una prueba está en marcha.

Anécdota 2. Casi todo es una prueba

Desde siempre, por alguna razón, asimilé la discreción a algo natural. Incluso me trajo algunos problemas: “¿Por qué no dijiste nada?”, me preguntaban. Y yo pensaba: ¿Por qué tendría que compartir algo que me confiaron de forma personal?

La experiencia me confirmó con los años que hay personas que disfrutan compartir todo lo que escuchan, incluso lo que se les confía en privado. Y, por lo general (hasta donde me ha tocado vivir), eso termina mal.

En la serie Juego de Tronos, un personaje sobresaliente por su inteligencia, un estratega, descubre a un espía contando versiones distintas del mismo plan a 2 sospechosos. Horas después, una de esas versiones regresa a él por medio de una 3.ª persona. Así supo quién era la fuga de información.

A veces llegas temprano a una junta, o el cliente te llama para aclarar un punto, y entre comentarios casuales surge información sensible. En esos momentos, la prudencia vale mucho, y casi siempre es mejor corresponder a la confianza con silencio y respeto.

Yo veía esas situaciones como una forma de aprendizaje: lecciones que tal vez no me tocaba aún aprender, pero que debía escuchar. En otros casos, sospecho que alguien me compartió información solo para ver qué haría con ella.

Algunos clientes o líderes ponen a prueba tu criterio, no solo tus conocimientos técnicos.

La discreción y la prudencia te mantienen lejos de problemas… Y, a veces, también te ayudan a ganar el respeto de quienes entienden que sabes cuándo hablar y cuándo callar.

El problema

En los equipos de TI suele valorarse más al que habla rápido o responde primero, al que “resuelve”. Eso lo saben muy bien algunos clientes, y a veces lo aprovechan.

Llegan directo contigo, saltándose los canales de comunicación ya acordados, y te preguntan con naturalidad:

—¿Sabes cuándo estará lista tal feature?

Tú, pensando que es una duda informal, recuerdas algo que escuchaste en el daily y respondes:

—Creo que la próxima semana.

Dos minutos después, llega un correo: “El equipo confirmó que la feature estará integrada en el siguiente release.”

Y en la daily solo dijeron que tal feature recién se iniciaría a trabajar la siguiente semana.

En consultoría, nada es realmente off the record. Todo se graba, se anota o se interpreta.

Lo mismo ocurre con diagnósticos de bugs o con estimaciones: una frase dicha sin contexto puede comprometer semanas de planeación. La prudencia no es desconfianza; es moverse con calma, elegir las palabras correctas y saber cuándo guardar silencio.

La falta de discreción puede romper la confianza en segundos… Y la confianza, una vez rota, rara vez vuelve a ser la misma.

Claves para cultivar la Prudentia

Antes de hablar, pregúntate si aporta valor. Sí, es un cliché, pero es verdadero.
Separa lo que sabes de lo que debes decir. No todo lo que escuchas es tuyo para compartir.
Practica la pausa: la prudencia es retrasar la reacción para elegir mejor la respuesta.
Recuerda que la confianza es más difícil de reconstruir que cualquier sistema bancario caído un viernes de quincena, con puente el lunes y con lluvia.

Todo esto se va puliendo con el tiempo. Con el tiempo, aprendes que, a veces, no hay que quedarse callado, que debes responder rápido, aunque tengas dudas; incluso confrontar al cliente o contradecir a un compañero, pero esas son las excepciones.

El equilibrio

La Prudentia no es silencio eterno ni pasividad. Es saber cuándo hablar y cuándo callar, cuándo actuar y cuándo esperar.

Ser imprudente puede abrirte una oportunidad inmediata (y darte ese rush de emoción que tu mente adolescente pide), pero a largo plazo puede cerrarte muchas puertas.

En el istmo

El Istmo de Tehuantepec (y en particular Juchitán) ha sido históricamente un epicentro político y social en el sur de Oaxaca. Una región (nunca mejor dicho) intensa, de carácter fuerte y debates encendidos.

Cuando llegaron las primeras propuestas para instalar los parques eólicos, muchos pensaron que el proceso tomaría un par de años. Ocho años se requirieron para que se instalara el primer parque eólico.

Durante ese tiempo, las comunidades se organizaron: formaron mesas de trabajo, convocaron a asambleas, escucharon, discutieron y aprendieron a negociar. Querían rentar sus tierras, no venderlas. Querían progreso, pero no a cualquier costo.

No fue una tarea sencilla. Hubo conflictos, desacuerdos, momentos tensos en exceso. Pero al final, los parques se instalaron y lo hicieron bajo condiciones más justas.

_{Planta eólica. Juchitán, Oaxaca. México.

Tomado de: https://oaxaca.eluniversal.com.mx/municipios/campesinos-que-rentan-tierras-eolicas-en-4-municipios-de-oaxaca-exigen-revision-de/}

La gente del Istmo no aceptó la primera oferta, aunque las necesidades eran muchas. Esperó, debatió y decidió con cabeza fría. Esa es Prudentia en su forma colectiva: pensar con serenidad, incluso cuando la urgencia apremia.

Cierre

No se necesita firmar un NDA para guardar silencio; se necesita sentido común, ese que hoy llamamos (medio en broma, medio en serio) “el menos común de los sentidos”.

Mantente prudente, incluso cuando los cantos de sirena lleguen a tus oídos. Mantente discreto y agradece la confianza que las personas depositan en ti. Si quieres añadirle un toque mítico, imagínate como un watcher de Marvel: observas, comprendes… Pero no intervienes.

Y con el tiempo, aprende a reconocer las excepciones: cuándo hablar, cuándo guardar silencio y cuándo actuar con serenidad. Quizá no te dediques a esto toda la vida, quizá sí. Pero llegará un momento en que mirarás atrás y agradecerás haber estado a la altura del rol y de la confianza que otros pusieron en ti.

Silentium est virtus. El silencio es virtud.

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Omnia sunt communia.

@rugi

Isaac Ruiz Guerra

Best Place To Code publica el Ranking BP2C 2026: las empresas que están definiendo el futuro del trabajo en tecnología

Fernando — Thu, 29 Jan 2026 23:57:52 +0000

Best Place To Code publica el Ranking BP2C 2026: las empresas que están definiendo el futuro del trabajo en tecnología

Fernando Thu, 01/29/2026 - 17:57

Best Place To Code® (BP2C) anunció hoy la publicación oficial del Ranking BP2C 2026, el listado que reconoce a las empresas líderes en la industria tecnológica como los mejores lugares para desarrollar una carrera profesional en software y tecnología.

El ranking se basa en un proceso de evaluación que analiza la experiencia real de los equipos tech dentro de las organizaciones, considerando factores como la cultura, el liderazgo, el desarrollo profesional, la inclusión, la estabilidad, los perks y el clima laboral. A diferencia de otros reconocimientos, BP2C prioriza la voz de las personas que viven la cultura día a día: desarrolladores, líderes técnicos y cualquier persona involucrada en el área tecnológica.

En un contexto marcado por la adopción de la inteligencia artificial, reestructuraciones y nuevos modelos de trabajo, las empresas necesitan más que nunca construir culturas sólidas, humanas y sostenibles. El Ranking BP2C 2026 muestra que sí es posible hacerlo.

Para conocer la lista completa de las empresas que están preparadas para el futuro del trabajo en tecnología, visita: bestplacetocode.com.

Un ranking que refleja el cambio en la industria

El Ranking BP2C 2026 llega en un momento clave para el sector tecnológico. La industria enfrenta transformaciones profundas: desde la redefinición de roles por la IA hasta nuevas expectativas del talento en torno al liderazgo, el propósito y la estabilidad.

Las empresas que aparecen en el ranking destacan por:

Medir y escuchar activamente a sus equipos tech
Tomar decisiones basadas en datos, no en percepciones
Invertir en cultura, desarrollo y bienestar
Adaptarse al cambio sin perder el foco humano
Transparencia, datos y voz del talento

La evaluación BP2C no es un trámite ni una certificación automática. Es un proceso riguroso que busca ofrecer a las organizaciones un diagnóstico claro de sus fortalezas y áreas de oportunidad, y, al mismo tiempo, brindar al talento tech información confiable para tomar mejores decisiones sobre dónde trabajar.

El ranking no es marketing. Es el resultado de empresas que están haciendo las cosas bien y que entienden que la cultura es una ventaja competitiva real.

El programa Best Place to Code se ha convertido en un referente en el sector al visibilizar y reconocer a las empresas que priorizan tanto la innovación como el bienestar de sus colaboradores. Todas las empresas de tecnología pueden obtener su acreditación mediante el proceso de evaluación y auditoría. Ya está disponible en https://bestplacetocode.com/

Ahí se pueden consultar las empresas acreditadas, conocer sus perfiles y entender qué hacen diferente para atraer y retener talento tecnológico.

¿Eres profesional tech buscando un lugar donde crecer o una empresa interesada en elevar su cultura y marca empleadora?

Únete al Linkedin Live "Showcase Best Place To Code: ¿Quiénes son y por qué lideran la nueva era tecnológica?" y conoce a las empresas que lideran este 2026.

Se llevará a cabo el martes 17 de febrero a las 10:00 a.m. (GMT-6), donde presentarán a las empresas que han sido acreditadas como Best Place To Code 2026.

En este encuentro se hablará de qué están haciendo distinto, cómo enfrentan los retos actuales del mercado y por qué se han convertido en referentes para el talento tech en Latinoamérica.

¡Reserva tu lugar y sé parte de la conversación sobre el futuro del trabajo en tech!

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_{Acerca de Best Place To Code

Es una iniciativa de Software Guru para reconocer a las empresas en las que recomendamos colaborar a quienes se desempeñan en las áreas de software y tecnología de la información. Es decir, una organización en la que es un placer trabajar como profesionista de tecnología de la información, independientemente del tamaño, la ubicación o el sector de la empresa.

Antes que nada, "Best Place To Code" es un sello de calidad. Es una marca registrada de Software Guru, con la que se acredita a las organizaciones que demuestran ser una opción atractiva para desarrolladores de software.}

Pedro Galván