No soy developer y la IA me está cambiando el trabajo igual

Alberto Chesa lleva casi seis años sin escribir código de forma profesional, trabaja como Business Analyst en una gran consultora y lidera la adopción de IA en su equipo. Y tiene más que contarte sobre el impacto real de estas herramientas que muchos developers que llevan meses con Copilot abierto en el editor. Si quieres las referencias concretas que menciona Alberto, las recoge la newsletter de esta semana.

La perspectiva que trae este episodio es la que muchas veces falta en las conversaciones sobre IA y desarrollo: la del que vive en la frontera entre el negocio y el equipo técnico, ve los dos mundos, y tiene que convencer a personas que no son precisamente entusiastas de la tecnología nueva de que esto no va a desaparecer.

Lo que vas a encontrar aquí:

Qué hace exactamente un Business Analyst y por qué su relación con la IA es distinta a la del developer
Cómo Alberto organizó la adopción de IA en su equipo desde cero, con lluvia de ideas incluida
Qué flujos de trabajo están automatizando y cuáles todavía dan guerra
Por qué las herramientas corporativas imponen restricciones que los que trabajamos solos no tenemos que gestionar
Qué le diría hoy a quien todavía cree que la IA solo sirve para decir que Madrid es la capital de Francia

¿Quién es Alberto Chesa y cómo acabó al otro lado de la trinchera? ¶

Alberto fue developer durante años. Vino al podcast por primera vez en noviembre de 2018 —episodio 60, cuando nadie hablaba bien de Microsoft y Visual Studio Code todavía era una rareza para muchos. Desde entonces ha dado un giro completo.

Hace casi seis años tomó una decisión que, según él mismo, fue bastante lógica una vez que se atrevió a verla: llevar al mundo del análisis de negocio todo lo que había aprendido sufriendo en el lado del desarrollo. El problema no era técnico. El problema era que muchas veces los developers reciben requisitos que no están claros, trabajan contra especificaciones ambiguas y luego el resultado no encaja con lo que el negocio esperaba.

💡 “Me surgió la oportunidad de estar al otro lado de la trinchera. Una de las carencias que había encontrado como desarrollador era que muchas veces no tenía claro del todo lo que tenía que hacer desde el punto de vista del negocio.”

Su objetivo fue convertirse en la persona que a él le hubiera gustado tener al lado. Alguien que hable el idioma del negocio y el del desarrollo, que traduzca bien en los dos sentidos.

¿Qué hace un Business Analyst en un equipo de desarrollo ágil? ¶

El rol de Business Analyst no es fácil de explicar con una sola frase, pero Alberto lo deja bastante claro: su trabajo es capturar los requerimientos de la parte de negocio y trasladarlos al equipo de desarrollo de la forma más precisa posible.

En la práctica, eso significa escribir historias de usuario. Definir criterios de aceptación. Presentar las historias al equipo en ceremonias de refinamiento donde los developers pueden preguntar el qué y el por qué antes de decidir el cómo. Luego probar que lo que se ha implementado cumple lo que se especificó. Y finalmente documentar todo en un formato que entienda tanto el equipo técnico como el de negocio.

Es decir, Alberto está presente en casi todas las fases del ciclo de vida de una historia, excepto en la escritura del código.

Eso es relevante para entender su relación con la IA: no la usa para programar. La usa para hacer mejor todo lo que rodea al código. Y esa distinción importa.

¿Por qué decidió ser “la persona que le hubiera gustado tener al lado”? ¶

Esta es la frase que articula toda su trayectoria y que, si te dedicas a la programación, probablemente resuene bastante.

Cuando estás en el lado técnico, es fácil culpar a los requisitos cuando algo sale mal. “Es que no me lo explicaron bien.” “Es que el cliente no sabía lo que quería.” Y la mayor parte de las veces hay algo de verdad en eso. Pero también hay algo de dejadez en no haber preguntado más, en no haber documentado la decisión, en no haber cerrado la ambigüedad antes de empezar.

Alberto decidió que quería ser esa persona que cierra la ambigüedad. Que cuando el equipo entra en refinamiento, ya tiene una historia bien pensada, con los criterios de aceptación claros, con los casos borde identificados.

Seis años después, eso le da una perspectiva única sobre la IA: sabe exactamente dónde están los puntos de fricción del proceso y puede identificar con bastante precisión dónde una herramienta de IA puede ayudar de verdad.

Si quieres profundizar en qué habilidades necesita un programador para trabajar con IA, este episodio es un buen complemento porque Alberto lo aborda desde fuera del rol técnico puro.

¿Cómo lideró la adopción de IA en su equipo? ¶

La iniciativa no partió de Alberto. En su consultora, como en muchas empresas grandes, se empezó a estudiar de forma global cómo podía impactar la IA en cada proyecto y línea de trabajo. A él le encomendaron ser el responsable en su equipo, el que está entre el negocio y el desarrollo.

Su primer paso fue una lluvia de ideas sin filtros. Preguntó a cada persona del equipo en qué tareas creían que la IA podría ayudarles. Sin descartar nada. Sin juzgar. La premisa era que no existe respuesta mala cuando estás explorando.

🔑 El proceso importa tanto como el resultado. El objetivo no era solo encontrar casos de uso, sino aprender cómo funciona la herramienta, entender sus limitaciones y descubrir en qué brilla de verdad.

Después llegó el kickoff individual: una sesión con cada persona del equipo para alinear cómo iban a orientar los experimentos y darles unas guías comunes. En esas conversaciones fue confirmando algo que ya sospechaba: la mayoría ya estaba usando IA en su vida personal. No era tecnología ajena.

Lo que estaba haciendo Alberto es, en el fondo, lo que cualquier líder de equipo debería hacer antes de soltar una herramienta nueva: crear contexto compartido, reducir la barrera de entrada y construir sobre lo que la gente ya sabe.

¿Qué flujos de trabajo están automatizando con IA? ¶

Aquí es donde el episodio se pone concreto. Alberto describe el ciclo completo de trabajo de su equipo y cómo la IA entra en cada fase.

Escritura de historias de usuario. Tienen un prompt que recoge la estructura que usan en Jira —descripción, criterios de aceptación, formato propio— y a partir de un contexto inicial genera un borrador. El resultado no es para usar tal cual: sirve para corregir, ampliar y, sobre todo, anticipar preguntas que el equipo de desarrollo podría hacer durante el refinamiento.

Generación de guiones para presentar historias. Uno de los miembros más jóvenes del equipo propuso esto y está funcionando bien: dado el contenido de la historia, la IA genera un guión para presentarla de forma estructurada en la ceremonia de refinamiento.

Casos de test funcionales. No hablamos de tests automáticos ni unitarios. Hablamos de los casos que el equipo necesita para verificar que una historia cumple sus criterios de aceptación. A partir del contenido de la historia, la IA genera el listado de escenarios a probar.

Documentación. Este es el punto más difícil. A nadie le gusta documentar, y los resultados son menos consistentes. Pero la dirección es la misma: tomas la historia y la documentación existente, se la pasas al modelo y le pides que integre el nuevo desarrollo.

Preparación para certificaciones. Más transversal, no ligado a un rol concreto: alguien del equipo está intentando que la IA les ayude a estudiar y repasar contenido de certificaciones técnicas.

⚠️ El formato importa más de lo que parece. Cuando intentan pasar contenido de Confluence o Jira como PDF, los resultados son pobres porque el formato que generan esas herramientas es un desastre para que un modelo lo entienda. La alternativa que Daniel propone en el episodio: convertir a Markdown antes de pasárselo. Mucho mejor.

¿Qué pasa cuando no todo el mundo del equipo tiene perfil técnico? ¶

Esta es una de las partes más interesantes de la charla y la que más diferencia el escenario de Alberto del de alguien que trabaja en solitario o en un equipo de developers puros.

Su equipo tiene restricciones que los que trabajamos con herramientas abiertas no tenemos. El acceso a la IA corporativa pasa por un entorno controlado, con un modelo por debajo que funciona como GPT pero en un contexto diseñado para que los datos de la empresa no salgan de ahí. No se puede instalar extensiones sin más. No siempre se puede convertir un documento a Markdown porque las políticas de seguridad lo impiden.

Eso limita las posibilidades, pero también obliga a ser más deliberado. No puedes ir probando todo lo que lees en Twitter. Tienes que justificar cada adopción y asegurarte de que el proceso es reproducible para personas que no tienen formación técnica.

Alberto comparte algo que le funciona bien: construir una librería de prompts compartida. En lugar de que cada persona del equipo reinvente la rueda, quien resuelve una tarea con un prompt determinado lo documenta y lo pone a disposición de los demás. Es la versión corporativa y no-técnica del concepto de skills que usa Daniel en Claude Code.

Esa analogía aparece en la conversación y es muy buena: una skill, al final, es conocimiento humano trasladado a texto, accesible para que lo use un agente o un modelo. Un prompt bien documentado cumple la misma función, aunque sea en una herramienta de chat corporativa sin acceso a herramientas de agente.

Para los que están dando sus primeros pasos en este espacio, las 5 decisiones en mi transformación como developer ofrece un ángulo complementario sobre cómo pivotar profesionalmente cuando la tecnología cambia las reglas del juego.

¿Cómo ve el futuro del desarrollo de software desde fuera del código? ¶

Alberto lleva años leyendo el grupo de Malandriners, el grupo de referencia de la comunidad Web Reactiva. Lo suyo es una perspectiva desde fuera del rol técnico puro, pero informada por lo que ve en ese contexto.

Su diagnóstico: estamos pasando de la IA como copiloto a la IA como autopiloto. Los aviones tienen autopiloto, pero todavía hay personas en la cabina y todavía hay que aterrizar de forma manual. En el software pasa algo parecido.

El ciclo que describe Alberto es el que muchos ya están viviendo: el developer que antes picaba código y lo pasaba por la IA para corrección, ahora cada vez más delega la generación en la IA y se reserva la revisión. El siguiente paso natural es que haya un rol específico —él lo llama “IA gater” o algo similar— que sea el portero de lo que sale del modelo antes de que llegue a producción.

Y aquí viene el giro que hace que este episodio sea especialmente relevante: si el código se genera cada vez más de forma automática, el rol que define qué tiene que hacer ese código gana peso. Es decir, el Business Analyst que escribe una historia de usuario clara podría acabar siendo quien alimenta directamente al agente que implementa.

💡 “Yo en vez de escribir una historia de usuario escribo un prompt, o con la historia de usuario se la enchufó directamente a la IA y me lo implementa. No lo sé, pero no me parece nada descabellado que pase algo parecido.”

No es ciencia ficción. Es más o menos lo que muchos están describiendo ya en sus blogs y proyectos personales: el análisis previo como punto de control, la generación como caja negra en el medio, la revisión como segundo punto de control al final. Como los frameworks que oscurecieron la gestión de memoria en C, pero a una escala mucho mayor.

¿Cómo responder a quien todavía cree que la IA “alucina” y no sirve para nada? ¶

Alberto tiene esta conversación casi a diario en contextos no técnicos, y su respuesta es directa: no sirve de nada discutir con quien ya tiene la posición tomada. Lo que funciona es la comparación en tiempo real.

La propuesta es sencilla: pregúntale a la IA lo mismo que le preguntarías a tu entorno habitual. Compara la calidad de la respuesta. No con un experto del máximo nivel, sino con la conversación media que tendrías con alguien en la oficina o en un café.

El miedo en sectores creativos es más pronunciado, y con razones comprensibles. Pero el mecanismo de defensa que se usa —el chiste, el meme, la anécdota de que la IA confunde capitales— a menudo funciona para evitar el contacto directo con la herramienta. Y sin ese contacto, no hay forma de actualizar la percepción.

La madurez de los modelos en 2025 y 2026 ya no es la de 2022. Alberto la sitúa en un 7 u 8 sobre 10 para los casos de uso de su equipo. Sigue habiendo puntos donde el resultado no llega, pero hay otros donde la diferencia con hace un año es enorme.

El determinismo sigue siendo un tema abierto —si le pasas el mismo JSON 100 veces, ¿te da la misma respuesta?— pero incluso ahí la respuesta es más matizada de lo que era: los modelos modernos suelen levantar un intérprete de código para las tareas que lo requieren, lo que da resultados más consistentes para operaciones que deberían ser deterministas.

¿Cómo empezar a liderar la adopción de IA en tu equipo? ¶

Si algo deja claro este episodio es que no hace falta ser el más técnico del grupo para liderar una transición así. Lo que sí hace falta es método y disposición a aprender en público.

Estas son las acciones concretas que se desprenden de lo que cuenta Alberto:

Empieza con una lluvia de ideas sin filtros. Pregunta a tu equipo en qué tareas creen que la IA podría ayudar. No descartes nada todavía. El objetivo es abrir el espacio, no cerrarlo.
Identifica el ciclo central de trabajo de tu equipo. Alberto tomó el ciclo completo de la historia de usuario —escritura, refinamiento, testing, documentación— y buscó dónde encajar la IA en cada fase. Haz lo mismo con el tuyo.
Construye una librería de prompts compartida. Cuando alguien resuelva bien una tarea con un prompt concreto, que lo documente. Eso es conocimiento que se puede reutilizar, exactamente igual que una función o un componente.
Empieza con las tareas donde la IA corrige y amplía, no donde genera desde cero. La escritura de documentación o de criterios de aceptación es un buen punto de entrada: el modelo trabaja con lo que ya tienes y te ayuda a mejorarlo. El riesgo de confiar en algo inventado es menor.
Acepta que el proceso no va a estar optimizado. Nadie lo tiene. Ni los equipos grandes, ni los proyectos de referencia. El punto no es llegar a la perfección, es ir avanzando sin dejar de aprender.
Conecta el uso con la formación. Si tu empresa va a evaluar cómo usa la IA el equipo, tiene que haber formación. Y si no la hay, puedes ser tú quien la impulse compartiendo lo que funciona.
Considera las restricciones de seguridad como una variable de diseño, no como un obstáculo. En entornos corporativos no siempre puedes elegir la herramienta. Pero puedes elegir cómo la usas dentro de los límites que tienes.

El uso de skills para agentes de IA en herramientas como Claude Code, Codex o Cursor es una extensión natural de este mismo principio: sistematizar el conocimiento para que sea reutilizable, sea cual sea el rol desde el que lo apliques.

La conversación con Alberto termina con una imagen que resume bien el momento en el que estamos: los programadores tienen que estar en el borde del bleeding edge para conocer lo que viene, pero en el día a día solo pueden usar lo que está suficientemente maduro. Y la IA, en 2026, ya está suficientemente madura para entrar en el flujo de trabajo. Lo que todavía está por construir es la forma de integrarlo sin que sea un caos.

Ese trabajo es de todos. Developers y no developers. Y empieza con una lluvia de ideas en una reunión sin respuestas malas.

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