Coffee Power: Tecnología, Desarrollo de Software y Liderazgo

Tito Neira abre una miniserie sobre cómo empresas reales están adoptando datos e inteligencia artificial, sin humo. Su primer invitado es José R. Prado, de Carvajal Digital, que lleva años creando startups de datos dentro de una organización de 125 años. Hablan de cómo pasar de millones de facturas electrónicas a un producto que alguien quiera pagar, del año (y los 12 segundos) que les tomó encontrar cómo usar los datos respetando a sus dueños, de Prescriptiva, que anticipa agotados tienda por tienda, y de PliP, que muestra quién compra cada producto y con qué. Y de la idea que atraviesa todo el episodio: el dato solo no vale nada; vale lo que haces con él.

00:00 Intro: una miniserie sobre IA en empresas
01:21 Qué es Carvajal Digital
03:00 Cuatro años de "renuncias" para enfocarse
05:15 Cómo diferenciarse vendiendo una norma
07:26 De gerente de banco a crear startups
09:34 El negocio que perdieron en 2023
10:24 Producto hecho en la calle
12:45 Startups dentro de una empresa de 125 años
13:34 El riesgo también es tuyo
15:52 Acordar qué significa éxito
17:03 Un lugar seguro para equivocarse
17:35 Cómo vieron el potencial de los datos
20:53 Un año y 12 segundos: el papel carbón
23:07 El ganadero que encontró petróleo
28:44 Prescriptiva: lo que la marca no veía
31:49 Predecir agotados tienda por tienda
32:32 Simular promociones con IA
33:59 PliP: quién compra tu producto
36:25 La gente está harta de tableros
37:23 Colaborar con quien puede ser competencia
41:39 Dimensionar bien las expectativas
44:53 ¿En Latinoamérica se paga por el dato?
46:10 El dato solo no vale nada
49:54 Estar dispuesto a fracasar
52:42 Cierre

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✩ CNBC - Meta invierte 14.300 millones de dólares en Scale AI ► https://www.cnbc.com/2025/06/12/scale-ai-founder-wang-announces-exit-for-meta-part-of-14-billion-deal.html

Con agentes de IA vamos más rápido, pero ¿a qué costo? Oz conversa con Alberto Elias, Engineering Manager en Crossmint (Nueva York), que lleva meses hablando de burnout en los one-to-ones con su equipo. Hablan de por qué programar con agentes engancha tanto, de por qué el burnout no viene de trabajar mucho sino de trabajar mucho en algo que no disfrutas, y de la señal de alarma que encontró en su equipo: la gente se estaba sintiendo más sola. También del slop y de por qué cada uno es dueño de su output, del duelo del developer que amaba escribir código, de cómo revisar menos sin bajar la barra de calidad y de cómo mide hoy la productividad.

00:00 Hook
00:43 Intro
02:15 Alberto y el burnout en su equipo
05:11 The AI Vampire: dopamina y adrenalina
07:03 La "tiktokdificación" de la programación
09:15 ¿Qué produce el burnout con IA?
11:35 Más proyectos, más cosas en la cabeza
12:25 No es hacer más: es más y mejor
14:52 ¿Por qué cuesta tanto parar?
17:29 El flow state ahora es todo el rato
18:25 Un año trabajando con agentes
20:59 Adictivo como el smartphone, y más solos
23:09 Mantener tu propia agencia
24:10 El slop: parece terminado y no lo está
25:12 Cada uno es dueño de su output
27:06 ¿Construir rápido sin refinar el producto?
27:51 Revisar menos sin bajar la barra
29:19 El duelo del developer artesano
30:54 Artesanos del código vs creadores
32:20 Qué cambió en su trabajo como manager
33:09 Un manager con 30 PRs por semana
35:37 Cómo mide la productividad hoy
37:00 Ciclos que son checkpoints
37:50 Son las 11 y no puedes parar
39:51 Cierre

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✩ Steve Yegge - The AI Vampire ► https://steve-yegge.medium.com/the-ai-vampire-eda6e4f07163
✩ Multitudes - Estudio sobre el impacto de la IA en 500+ developers ► https://www.multitudes.com/data-to-cut-through-the-hype

Marcos Mauro, EVP LATAM Business de DataArt, conversa con Oz sobre qué cambia para el developer cuando los clientes dejan de comprar horas y empiezan a pedir resultados. Hablan de por qué cambiar de contexto ya pesa más que la concentración del lobo solitario, de los sprints que por primera vez quedan largos, del burnout de sentir que con IA siempre podrías hacer más, de cómo medir a un developer cuando el timesheet deja de importar y de cómo prepararse para trabajar con clientes de otro país. Y cierran con lo que necesita hoy un junior: lógica, algoritmos y construir cosas que tengan sentido. Porque hoy un senior puede ser un chico de 22 años.

00:00 Intro
01:39 El cliente ya pide resultados, no horas
03:21 De “developers por kilo” al problema a resolver
06:10 Por qué esto le importa al developer
07:48 El arbitraje de horas y su nuevo riesgo
09:28 Incertidumbre y oportunidades “a palas”
11:08 Del lobo solitario al que cambia de contexto
14:03 Product Engineer, Kanban y PRs revisados con IA
15:50 ¿Por qué cuesta más contratar con IA?
18:10 Todo queda desactualizado en dos semanas
20:46 Cuando producto, diseño y desarrollo se juntan
22:51 Por primera vez los sprints quedan largos
24:10 Burnout por usar IA todo el día
27:22 Desconectarse: mínimo dos semanas
29:19 Ya no somos los expertos
31:00 Cómo se mide hoy a un developer
34:24 Sin timesheets: medir proyectos en paralelo
36:42 Developer en Bogotá, banco en Nueva York
40:22 Trabajar para otro país sin experiencia previa
43:22 Qué hacer si eres junior hoy
46:57 Un senior puede tener 22 años
47:52 Menos Reddit, más oportunidades
49:22 Cuando el cómputo le hable al cómputo
50:03 Cierre

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✩ Marcos Mauro ► https://www.linkedin.com/in/marcosmauro/
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✩ BizTech Forward - Episodio 11 con Marcos Mauro ("developers by the kilo") ► https://www.dataart.com/biztech-forward/episode-11

Tito Neira conversa con Santiago Covelli, cofundador y ex-presidente de Lulo Bank (el primer banco 100% digital de Colombia) y emprendedor con casi 21 años de trayectoria. Santiago separa lo que casi nadie separa: usar IA no te hace AI-First. Hay empresas AI-enabled que le ponen tecnología a procesos de hace 20 años, empresas AI-First que rediseñan su modelo operativo, y AI-Native que nacen desde la IA. Hablan del choque de competitividad (con el mejor ejemplo posible: una empresa de empanadas), del riesgo de construir tu negocio sobre la herramienta de otro, de las IAs soberanas entrenadas con tu know-how, y de los 7 principios que un CEO debe exigirle a su estrategia de IA: repetible, consistente, componible, gobernable, verificable, mejorable y orquestada.

00:00 Intro y bienvenida
01:30 Quién es Santiago: casi 21 años emprendiendo y Lulo Bank
02:39 Transformar canales no es transformar el modelo
05:59 Lo que la IA volvió obsoleto: el eterno backlog
08:53 "¿Quién revisa 5.000 líneas de código?"
10:17 El reto de las organizaciones tradicionales
13:01 El documento de 60 páginas que nadie lee
13:54 AI-enabled, AI-First y AI-Native: la diferencia
15:12 50.000 agentes sin orquestar
16:57 Si empezara una empresa de cero hoy
18:45 Contratar: "muéstrame qué ha hecho"
21:16 Organizaciones horizontales, no silos
23:34 El riesgo de construir solo software
25:55 Tu valor diferencial no lo controlas
28:44 ¿Automatizar procesos o cuestionarlos?
29:18 La IA que concluyó: hay que rehacer la infraestructura
32:11 El choque de competitividad y las empanadas
35:40 Primeros principios: SpaceX y la empanada
39:14 ¿Dónde está la ventaja competitiva?
39:24 IAs soberanas y el business brain
44:34 El CEO: entender la IA ya no se delega
46:54 Los 7 principios de una estrategia de IA
53:20 Cierre: cacharrear

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Oz y Tito Neira proyectan en pantalla los videos virales que asustaron a una generación: Jensen Huang diciendo que ya nadie necesita programar, Zuckerberg prometiendo IA de nivel mid-level "en 2025" y Dario Amodei advirtiendo sobre la mitad de los empleos de entrada. Los pausan, analizan los incentivos detrás de cada narrativa, y los contrastan con lo que esos mismos CEOs dicen hoy y con los datos reales: ofertas senior creciendo 71%, el 37% de las contrataciones senior con IA en el título, y Anthropic pagando $570.000 al año por un software developer. Con la historia del intern que quiere dejar tech para estudiar enfermería por lo que leyó en Reddit.

00:00 Intro y saludo a Colombia
02:15 Por qué este episodio: el ruido y la ansiedad del que empieza
03:54 Tito: a los estadísticos los "reemplazan" desde 1999
05:35 El primer dato: el decline real y a quién afectó
07:52 Empresas que antes no podían contratar estos perfiles
09:02 El reporte de Stanford: los de 22-25 años
10:02 La historia del intern que se quiere ir a enfermería por Reddit
13:22 Cómo pega el ruido en Latinoamérica
16:05 VIDEO: Jensen Huang y "todos son programadores"
18:25 "¿Cómo no creerle al que hizo NVIDIA?"
21:08 Qué gana NVIDIA con esa narrativa
25:12 DeepSeek: 100 mil millones menos en un día
25:38 VIDEO: Zuckerberg con Joe Rogan
28:37 La predicción vencida: dijo 2025 y es 2026
30:20 El dato que la contradice: +71% en posiciones senior
31:11 Anthropic paga $570.000 al año por un developer
31:41 VIDEO: Dario Amodei y los empleos de entrada
34:03 Tito: la firma de abogados y por qué el junior acelera
37:42 De las tarjetas perforadas al AI: la historia de la abstracción
44:51 El giro: Amodei y la paradoja de Jevons
47:22 Altman: "probablemente no va a pasar"
48:46 El boom de hace 5 años y los "batequebrados"
50:52 Tu única opción es ser bueno
54:03 El consejo para los próximos 20 años
1:01:41 Cierre

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✩ Indeed Hiring Lab - AI and Job Postings: From Destruction to Creation? ► https://hiringlab.indeed.com/2026/07/08/ai-and-job-postings-from-destruction-to-creation/
✩ Stanford Digital Economy Lab - Canaries in the Coal Mine ► https://digitaleconomy.stanford.edu/app/uploads/2025/11/CanariesintheCoalMine_Nov25.pdf
✩ Fortune - Dario Amodei y la paradoja de Jevons ► https://fortune.com/2026/05/05/dario-amodei-jevons-paradox-will-ai-wipe-out-white-collar-jobs/
✩ TIME - Sam Altman sobre el impacto en empleos ► https://time.com/article/2026/05/26/sam-altman-ai-job-losses-openAI-/