Mi trabajo empieza antes de que esté todo decidido. Una tecnología promete algo, y hay que validar si eso es cierto. Lo que hago con esas promesas es construir con qué medirlas: un experimento, un prototipo, un artefacto que las convierte en algo que se puede mirar. Termina cuando se puede seguir con certidumbre.
Ahora casi todos los proyectos usan IA y agentes. Aprender a usarla fue lo fácil. Lo difícil es decidir qué le doy y qué no, y decidirlo con toda la prisa que hay encima por adoptarla.
En cada proyecto, una tarea puede llevar la marca delegable. La pongo yo, y solo si dentro no hay ninguna decisión mía. Si la hay, la tarea es mía. Delegarla sería engañarme.
Voy con un ejemplo. En una aplicación que convierte vídeos (TikTok, vamos 😂) en un formato navegable, un scrollytelling, tengo dos tareas:
- Separar las dependencias del servidor de las del pipeline de vídeo. Es algo mecánico, no hay nada que decidir: la mandé a un agente en su worktree y no la miré hasta que volvió.
- Abstraer el tipo de historia. Una receta de cocina y un reportaje cultural no se cuentan igual. Debajo hay una decisión de diseño mía sin tomar, así que no se delega.
Entre esas dos tareas está gran parte de mi método. La primera se puede empujar sin mirar. La segunda me toca a mí, y hasta que no la decida no avanza. Dejárselo a la IA parece más rápido. No lo es, y encima pierdes el control.
Trabajar así obliga a asumir que no todo puede estar en tu cabeza, y que el contexto de la IA lo cargan Amodei o Altman. Hace falta gestión del conocimiento, y ese conocimiento tiene que estar compartido entre la IA y tú.
Todo esto vive en ficheros de texto, no en la herramienta de nadie: formato Obsidian, o ahora OKF (Open Knowledge Format, formato de conocimiento abierto), que leen igual una persona y un agente. Encima tengo un plugin que valida el vocabulario y hace que cada sesión arranque sabiendo por dónde iba.
Así lo tengo montado:
- Una ficha por proyecto, con un contexto activo que cuenta la fase en la que está, no su historia.
- Las tareas, siempre colgadas de un proyecto, con la marca de delegable cuando toca.
- Un registro por sesión: qué se decidió y por qué.
- El conocimiento que se reutiliza entre proyectos (a los modelos hay que darles un sitio donde escribir sus pedradas).
- Un vocabulario declarado en un único fichero: qué tipos de nota hay, dónde vive cada uno y qué campos lleva. Lo leen igual quien escribe las notas y quien las valida, así que la práctica cambia en un sitio solo.
Con la IA hay mucha teoría y una herramienta nueva cada semana, y bregar con esa incertidumbre con criterio es de lo más difícil ahora mismo. Sin criterios claros no se puede delegar, y para delegar antes has tenido que decidir. Lo más difícil sigue siendo pensar.
He propuesto una charla sobre esto al Open Space de Jakala. Si sale, la cuento.