Traducción al español del original en portugués. El audio está en portugués.
En el episodio de /root con Guga Stocco, publicado en 2023, recordé el comienzo de internet en los años 90. Los sitios eran lentos, la conexión era por módem y teníamos que hacer páginas súper optimizadas. En esa época decíamos que estábamos gateando, que todo era el principio. Mirando la inteligencia artificial y los temas del momento, le pregunté a Guga:
¿Seguimos gateando o ya estamos en un nivel en el que gateamos más rápido, tal vez?
La respuesta de Guga (síntesis)
Guga respondió que depende del tema. En muchos seguíamos gateando; en algunos, la cosa se estaba poniendo seria. El metaverso, que había sido una moda, era un ejemplo del primer grupo: todavía exigía ponerse unas gafas grandes para poder ver algo.
La inteligencia artificial estaba en el segundo grupo. Según él, las redes neuronales, las grandes redes y el entrenamiento de modelos existían desde hacía mucho tiempo. Lo que faltaba era capacidad de procesamiento para manejar un volumen tan grande de datos y tener esos datos disponibles. Cuando esas piezas se juntaron, hubo una ruptura, y la imagen que usó fue la de pasar de gatear directamente a trotar, saltándose la etapa de caminar.
Ese salto, dijo, tiene consecuencias, porque no todo el mundo puede pasar de gatear a correr al mismo tiempo. Quien logra recolectar datos y entrenar modelos rápido obtiene una ventaja competitiva muy grande. También señaló límites estructurales en Brasil y dio un ejemplo contundente: en su opinión, si ChatGPT se hubiera creado aquí, la LGPD, la ley brasileña de protección de datos, no lo habría permitido. Para Guga, en ese paso de gatear a correr, no todo avanza al mismo ritmo.
El comentario sobre la LGPD es su lectura en aquella conversación de 2023, sin pretensión de análisis jurídico.
En el video de esta pregunta, la frase de 2023 cita el Real Digital (luego llamado Drex) entre los temas del momento; el proyecto después salió de las prioridades del Banco Central y no debe leerse como agenda en curso.
Una reflexión para hoy
En 2023, Guga veía la ventaja competitiva en quien lograba reunir procesamiento, datos y entrenamiento de modelos con rapidez. Esa lectura sigue valiendo para quien construye modelos. Para quien construye empresas sobre ellos, la competencia ganó otra capa desde que los modelos empezaron a actuar dentro de sistemas que ya existen: repositorios de código, pruebas, colas de revisión, conversaciones con el equipo. Tener acceso a un buen modelo se volvió un punto de partida cada vez más común. Lo que pasa a diferenciar una operación de otra es la capacidad de entregarle un proceso entero, de punta a punta, con el contexto necesario, criterios claros de decisión y evidencia de que el resultado salió como debía.
Karri Saarinen, CEO de Linear, describió el 6 de noviembre de 2026 cómo la empresa organiza ese trabajo con un agente de código en la nube. Según su cuenta, la mayor parte del código (5 millones de líneas en el último trimestre, cifra autodeclarada) ahora se escribe con ese agente. Las correcciones entran directo en Slack (“@linear fix this”); un Loop investiga con Sentry y Datadog y escribe el parche; diseñadores, PMs y personas no técnicas contribuyen con código; todo pull request llega con capturas de pantalla, video y preview build; y cada proyecto empieza con 10 a 500 notas de clientes. Sus recomendaciones cierran en dejar que los agentes construyan, facilitar la contribución y subir la ambición de lo que los equipos intentan.
Lo que me llama la atención en este diseño es dónde terminó el valor. Los agentes ejecutan, y quien diseña la operación define quién puede disparar el trabajo, qué evidencia acompaña cada entrega y qué criterios separan lo que se aprueba de lo que vuelve para ajuste. La superficie de pedido, la investigación automática y la prueba obligatoria en el PR convierten volumen en throughput revisable. Es el relato del CEO sobre la operación de su propia empresa, y el post trae el volumen de líneas como métrica autodeclarada, sin multiplicadores de productividad con fuente externa, así que vale como diseño para estudiar. Para quien lidera una empresa, el trabajo que queda es organizar los procesos para que un agente pueda ejecutarlos de principio a fin: escribir el criterio de decisión, definir qué cuenta como prueba de que funcionó y elegir dónde entra la aprobación humana. En 2023, el diferencial estaba en el procesamiento, los datos y el entrenamiento. Hoy, cada vez más, está en la organización operativa que permite a la IA trabajar dentro de la empresa.
El episodio completo está en RSS.com.
Créditos: /root, O Podstech da Celcoin. Presentadores: Adriano Meirinho y Thiago Zaninotti. Invitado: Guga Stocco. Episodio 6: Tecnologia, pra quê?, publicado en 2023. Pregunta en 10:52 a 11:45; respuesta resumida en 11:45 a 13:52.