No necesitamos más velocidad de código; necesitamos mejores instrucciones.
Por qué el desarrollo de software (y en muchos otros ámbitos), toma mucho tiempo. La lentitud suele deberse a problemas en la fase inicial, como recibir requerimientos vagos o incompletos.
Fase 1: El Mito de la Velocidad y la IA
Quienes defienden que la IA eliminará el trabajo de desarrollo ignoran que, para que una IA genere código correcto, requiere que los expertos de negocio le den instrucciones y requerimientos extremadamente detallados, si eres muy claro y ves el problema desde arriba todo será más fácil.
El verdadero problema no es la velocidad de ejecución, sino la calidad de lo que ingresa al proceso.
Que una etapa tarde mucho tiempo no significa que el equipo de esa etapa sea ineficiente. Primero debes investigar por qué están tardando tanto.
Fase 2: Cómo proceder para una buena optimización de procesos
Antes de exigirle a un equipo que trabaje más rápido, tienes que asegurarte de que el trabajo que reciben está listo para ser ejecutado. La verdadera optimización empieza en la preparación, no en la ejecución.
Para acelerar los flujos deberían ser así.
Limpia la entrada, no presiones la salida: Si un programador o diseñador recibe un requerimiento ambiguo, pasará más tiempo descifrando el problema que resolviéndolo. La velocidad no depende de lo rápido que piquen código, sino de la claridad de lo que ingresa al proceso.
Establece un filtro de entrada estricto: Implementa un criterio de “Definición de Listo” (Definition of Ready). Si a una tarea le faltan textos, lógica de negocio o definiciones técnicas, no se empieza. Es preferible frenar una tarea al inicio que corregir un desastre en producción.
Trata a los humanos como a la IA: Si entendemos que para que una IA funcione necesita un prompt ultrapreciso y detallado, ¿por qué seguimos enviando requerimientos en una servilleta a nuestros equipos? Dale a un desarrollador información madura y verás cómo su productividad se dispara.
Al final es esto: Optimizar un proceso no es hacer que la gente corra más; es quitar las piedras del camino antes de que empiecen a caminar.
Fase 3: La Calidad de la Entrada (Input B2B/Negocio)
Los cuellos de botella deben recibir inputs predecibles y de alta calidad. Si un equipo pasa la mitad de su tiempo descifrando instrucciones ambiguas y buscando datos faltantes o pasan días en reuniones preguntando “¿A qué te referías con esto?”, El proceso sencillamente se romperá. Por ejemplo, negocio debe documentar: “El sistema debe permitir pagos con tarjetas Visa y Mastercard a través de la pasarela X, validar si el cliente tiene facturas vencidas antes de autorizar el pago, y emitir un comprobante en PDF con los campos A, B y C”. Eso mucho más claro y detallado.
Cada regla de negocio, excepción, caso de error y comportamiento esperado debe estar mapeado de antemano. Si el software tiene que tomar una decisión, la regla matemática o lógica detrás de esa decisión debe estar escrita explícitamente en el documento.
No se puede enviar un requerimiento a medias con la promesa de “luego te paso los datos que faltan”.
Negocio debe entregar la documentación como un paquete cerrado y verificado: con los diseños de pantalla aprobados, los flujos de usuario definidos, las reglas de precios validadas y los datos técnicos necesarios. Si falta una sola pieza, el requerimiento no está listo para entrar a producción.
En pocas palabras: Negocio debe entregar la información con tal claridad que un extraño que no sepa nada de la ferretería pueda entender el proceso a la primera, o que una IA pueda ejecutarlo sin inventarse reglas en el camino.
Fase 4: Garantiza que los trabajadores tengan todos los medios antes de empezar
Si un departamento (como el técnico o el de diseño) es percibido como “lento” porque sus integrantes tienen que perseguir a cinco personas diferentes para completar un documento de requerimientos, la solución nunca será contratar más desarrolladores, ni tampoco meter con calzador una herramienta de Inteligencia Artificial. La verdadera solución pasa por reformular por completo el método de entrega “fase inicial”.
El inicio en falso: Empezar a diseñar una interfaz o a programar una funcionalidad con un briefing incompleto bajo la promesa de “ya os iremos pasando los textos y los logos sobre la marcha”. Esto solo genera código huérfano, pantallas que no se adaptan a la realidad y constantes parches de última hora.
La caza de información (El rol de detective): Cuando los desarrolladores o diseñadores pasan un porcentaje alarmante de su jornada laboral enviando correos, abriendo hilos en Slack o agendando reuniones solo para descifrar qué quería decir negocio con una frase ambigua. El experto técnico se convierte en un administrativo que persigue datos.
El retrabajo invisible: Modificar tres veces la misma estructura de la base de datos o el mismo componente de la interfaz porque las reglas de negocio cambiaron a mitad del sprint. La lentitud no está en la velocidad de tecleo del programador; está en la cantidad de veces que tiene que rehacer lo mismo por falta de definición inicial.
Para solucionar esto, las organizaciones deben implementar un filtro de calidad estricto antes de que cualquier tarea llegue a las manos del equipo técnico. Nada entra al flujo de trabajo si no cuenta con todos los medios e información necesarios para ser ejecutado de principio a fin.
La solución: Si exigimos que una IA reciba instrucciones perfectas (un prompt ultra-detallado) para no alucinar y darnos un resultado erróneo, debemos empezar a tratar a nuestros equipos humanos con el mismo respeto operativo. Darle a un desarrollador un requerimiento maduro, con sus flujos de usuario validados, sus textos definitivos y sus reglas de negocio claras, es la única forma real de multiplicar su productividad y acelerar los procesos de la empresa.
Créditos y Referencia: El análisis de fases está inspirado en el artículo original de Frederick Vanbrabant: “I don’t think AI will make your processes go faster”. Un texto imprescindible para cualquier profesional que trabaje en el ecosistema digital y de producto.