¿Qué hacen distinto los equipos que aceleran con IA?

Tener IA generativa en tu equipo de desarrollo es solo el 10% del camino. Lo que siguie —cómo medí, cómo goberná, cómo evitá que el equipo solo se ocupe en vez de acelerar— es donde todo se define. Para este episodio invité a Andea Griffiths, Senior Developer Advocate en GitHub. Ella ve a escala lo que la mayoría intuimos: con la misma herramieta, hay equipos que despegan y equipos que se hunden. No es la herramieta — es lo que el equipo hace alrededr de ella. Dos preguntas que van a doler: 1. ¿Mides acceptance rate o cycle time? 2. ¿Gobernás la adopción desde arriba o soltás y confiás? CHAPTERS 00:00 Bienvenida y presentación de Andrea Griffiths, de GitHub 06:19 Cómo saber si un equipo realmente acelera con IA 15:17 Mandatos ejecutivos y token maximalism al adoptar IA 18:47 QA y revisión de código con agentes: pruebas y evidencia 23:28 Escribir código a mano: el experimento de los viernes sin IA 27:24 Elegir el modelo correcto y documentar los sistemas de IA 29:41 Equipos con IA vs tradicionales: qué dice el reporte de DORA 34:27 Mismas herramientas de IA, resultados distintos entre equipos 38:33 Un mal sistema de onboarding expone a los agentes de IA 41:32 Equipos de rollout: cómo las empresas adoptan IA con éxito 45:53 Arnés modular de IA y el 'sherpa' que necesita tu equipo 50:59 Por dónde empezar a adoptar IA: el punto de mayor fricción 56:07 Cultura, agencia y decisiones reversibles al adoptar IA 1:00:48 Dónde seguir a Andrea Griffiths y su newsletter Main Branch