Coffee Power: Tecnología, Desarrollo de Software y Liderazgo
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- 10. Nov. 2026
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☕ Coffee Power es el podcast #1 de tecnología, desarrollo de software y liderazgo en español. +160 episodios y una comunidad de miles de cafeteros en YouTube, Spotify y LinkedIn. Cada semana, founders, CTOs y expertos del ecosistema tech conversan sobre lo que realmente está cambiando: IA, desarrollo de software, data, producto y liderazgo. Experiencia real, sin humo, para quienes construyen y lideran tecnología. Conducido por Oz Alvarez (Co-Founder y CTO de SELLIT9) y su co-host Tito Neira. 🎙️ SELLIT9: https://www.sellit9.com Links: https://linktr.ee/coffeepower
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#175 - Engineering Manager: Tu Equipo Ya Va Más Rápido, ¿Y Tú?
Con la IA, ingeniería dejó de ser el cuello de botella de la empresa. ¿Y ahora qué hace el engineering manager? Oz y Tito Neira conversan con Yaiza Temprado, Senior Director of Engineering en Busuu, con más de …
Shownotes
Con la IA, ingeniería dejó de ser el cuello de botella de la empresa. ¿Y ahora qué hace el engineering manager? Oz y Tito Neira conversan con Yaiza Temprado, Senior Director of Engineering en Busuu, con más de 20 años en tecnología. Hablan de por qué el cuello de botella ahora va subiendo hacia el resto de la organización, de por qué el manager que solo coordina se queda en tierra de nadie, de los tres caminos que ve para el rol (volver a construir, producto o negocio) y de cómo se mide hoy a un manager: por el impacto en el negocio y por el level up de su equipo, no por las líneas de código. También de qué rescatar de Scrum, de los juniors que ahora dirigen agentes desde el primer día, de la era dorada del solo founder y de cómo llevar una idea técnica a la sala de dirección hablando el idioma del negocio.
00:00 Hook
00:42 Intro
01:51 El manager en la era de la IA
03:24 Quién es Yaiza Temprado
03:46 ¿A dónde se movió el cuello de botella?
06:12 Desarrollar ya no es lo más caro
07:01 El rol de coordinación está desapareciendo
08:23 Clip: Adrián Mastronardi (EP 155)
09:30 Construir, producto o negocio
11:31 Procesos que nadie ha definido
13:05 Cuando negocio cree que no necesita técnicos
15:41 Management en una startup de 22
18:01 El manager tiene que entender el negocio
19:06 Cómo se mide hoy a un manager
20:29 Clip: Alberto Elias (EP 173)
21:46 La IA te da la razón
24:02 Scrum quedó obsoleto: qué rescatar
26:44 Juniors: comunicar como un manager
29:32 Tito: ¿junior en qué?
33:08 Aprender con ciclos más cortos
36:48 La era dorada del solo founder
38:42 Ideas técnicas en la sala de dirección
42:00 Medir ingeniería con métricas de negocio
45:58 La oportunidad de influir en el negocio
47:13 Consejo final para engineering managers
48:26 Cierre✩ CURSOS DISPONIBLES🎓📚:
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#174 - Tu Empresa Tiene Datos, No un Producto (feat. José R. Prado)
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 …
Shownotes
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
#173 - Los Agentes No Duermen, Tú Sí: El Burnout del Developer con IA
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 …
Shownotes
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
#172 - Qué Te Hace Senior Hoy, Si Ya No Son los Años ft. Marcos Mauro
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 …
Shownotes
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
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#171 - Comprar IA No Te Hace AI-First (feat. Santiago Covelli)
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 …
Shownotes
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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#170 - Los CEOs Que Te Asustaron con la IA Ya Se Están Corrigiendo
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 …
Shownotes
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-/
#169 - Sí, Estudia Programación: El Miedo a la IA Está Mal Puesto (ft Brais Moure)
Brais Moure (MoureDev), a punto de llegar al millón de suscriptores en YouTube, se sienta con Oz a desarmar el miedo de quien duda si estudiar programación hoy. Su diagnóstico incomoda: lo que llega por redes …
Shownotes
Brais Moure (MoureDev), a punto de llegar al millón de suscriptores en YouTube, se sienta con Oz a desarmar el miedo de quien duda si estudiar programación hoy. Su diagnóstico incomoda: lo que llega por redes no son datos, y con la IA pasó lo mismo que con el fútbol, ahora todo el mundo opina. Hablan de por qué los fundamentos siguen siendo innegociables, la línea roja que Brais le pone a cualquiera antes de comitear código hecho con IA, qué mira Oz hoy cuando entrevista a un junior, y por qué la comunidad abre más puertas que un currículum.
00:00 Intro y bienvenida
03:33 "Con la IA pasó como con el fútbol": todos opinan
08:18 El cambio llegó más rápido de lo que nos adaptamos
10:52 Por dónde empezar: primero la ruta
12:36 Sin fundamentos, la IA te puede sepultar
14:45 Tres días perdidos por una mala decisión de arquitectura
17:14 El script de 4 horas que bajó a 15 minutos
22:04 Del experto en React al experto en fundamentos
26:55 La línea roja: si no lo sabes explicar, no lo comitees
28:20 Vibe coding: la definición que sí importa
32:23 Las soft skills ahora son hard skills
37:34 Qué buscar en un junior hoy
46:22 El agente programa, tú decides
48:50 Marca personal, comunidad y contactos
55:35 Cierre
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✩ Brais Moure (YouTube) ► https://www.youtube.com/@mouredev
✩ Brais Moure (Twitter/X) ► https://twitter.com/MoureDev
✩ mouredev pro - Academia y Máster de Desarrollo con IA de Brais ► https://mouredev.pro/
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#168 - ¿La IA Va a Acabar la Universidad? (feat. Santiago Basulto)
Oz y Tito Neira ponen a la universidad en el banquillo junto a Santiago Basulto, fundador de DataWars y ex-cofundador de RMOTR (vendido a INE). Santiago argumenta que la universidad está bajo asedio desde 2010 …
Shownotes
Oz y Tito Neira ponen a la universidad en el banquillo junto a Santiago Basulto, fundador de DataWars y ex-cofundador de RMOTR (vendido a INE). Santiago argumenta que la universidad está bajo asedio desde 2010, mucho antes de la IA, y que su verdadero problema es haber apostado todo a una value prop que ya no existe: que el conocimiento es escaso. Hablan de los $1.7 billones de deuda estudiantil, por qué el modelo de evaluación está roto, por qué las universidades top adoptan IA más rápido que las pequeñas, y la pregunta que ninguno logra responder: ¿el conocimiento fundacional todavía te hace mejor profesional?
00:00 Intro y bienvenida
03:28 La universidad bajo asedio desde 2010
06:51 El paralelo con la banca: reinventarse o morir
08:26 Las value props: conocimiento, credibilidad, network
12:25 $1.7 billones de deuda y la caída de matrícula
14:50 Cuando el mercado pedía perfiles que no existían
19:36 Qué gana la universidad si adopta la IA
23:24 El modelo industrial: push vs pull de conocimiento
27:25 El problema real: cómo evaluar en la era de la IA
32:33 "No es sin IA, es con IA": el error de prohibirla
34:20 Universidades grandes vs chiquitas: el ego
40:06 De Assembler a los prompts: capas de abstracción
45:00 ¿El conocimiento fundacional te hace mejor?
49:41 Lo que la universidad realmente te deja
55:16 Cierre
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#167 - El Diseñador Que Construye: Product Design en la Era de la IA
En este episodio, Oz conversa con Antonio Díaz Cueto —diseñador de producto y fundador de DesignShapers, la mayor comunidad hispanohablante de diseño en la era de la IA— sobre el "gran reset" del mercado de …
Shownotes
En este episodio, Oz conversa con Antonio Díaz Cueto —diseñador de producto y fundador de DesignShapers, la mayor comunidad hispanohablante de diseño en la era de la IA— sobre el "gran reset" del mercado de diseño. Hablan de por qué el diseñador promedio ya no tiene lugar, cómo la IA dejó de ser mala diseñando, el diseñador que ahora construye con código (Cursor, Claude Code, Figma Make), el harness engineering aplicado al diseño y qué perfil de diseñador va a desaparecer. Un mapa honesto para reposicionarte en un oficio donde las reglas se están reescribiendo.
00:00 Intro y bienvenida
03:46 La burbuja del diseño y el "gran reset"
08:15 La IA ya diseña bien: qué cambió
09:35 No apuestes contra el próximo modelo de IA
11:46 ¿Muta el rol del Product Designer?
14:32 ¿Sigue siendo Figma el rey?
16:58 Harness Engineering para diseño
21:16 El stack de Antonio: Claude, Cursor, Codex
23:15 "Si no termina en Git, no existe"
29:34 La fuente de la verdad se dispersa
33:19 El programa de mentoría en la era IA
36:43 De colaborar a dominar: producto y código
40:05 ¿Qué diseñador va a desaparecer?
42:57 Dar valor: pensar como founder
47:20 Cierre
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#166 - De los POC al Impacto Real: Cómo Escalar la IA
¿Tu empresa hace IA o solo lo aparenta? Tito Neira retoma la conversación con Iván Herrero Bartolomé, Chief Data Officer de Grupo Intercorp (+30 empresas) y cofundador de CDO LATAM, dos años después de su …
Shownotes
¿Tu empresa hace IA o solo lo aparenta? Tito Neira retoma la conversación con Iván Herrero Bartolomé, Chief Data Officer de Grupo Intercorp (+30 empresas) y cofundador de CDO LATAM, dos años después de su primera visita. Hablan de la trampa de los pilotos eternos, el "teatro de la innovación", por qué la prueba de concepto siempre funciona (y producción es otra historia), la receta de construir carreteras — arquitectura, observabilidad, casos de bajo riesgo con resultados reales (+15-20% ventas, +10-15 NPS) — y las 3 decisiones que un CEO debería tomar en los próximos 90 días.
00:00 Intro y regreso de Iván
02:44 De Bilbao a Intercorp
05:23 ¿Burbuja de pilotos? No: una trampa
08:11 La tecnología está madura, nosotros no
09:49 Licencias no son ventaja competitiva
12:36 El teatro de la innovación
16:09 POCs que no llegan a producción
18:30 El gap del 85% al 98%
19:30 El "AI Engineer" de dos meses
21:49 Construye carreteras primero
23:18 Arquitectura de IA y observabilidad
26:38 Casos de bajo riesgo y resultados
30:19 Del caso puntual al proceso completo
32:59 Las 3 decisiones del CEO en 90 días
39:27 Cierre
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#165 - ¿En la Mesa o en el Menú? IA y América Latina (feat. Michael Collemiche)
América Latina no está atrasada en IA: está descoordinada. Tito Neira conversa con Michael Collemiche, presidente y fundador de CDO LATAM (comunidad de +18,000 seguidores en 16 países), sobre por qué la región …
Shownotes
América Latina no está atrasada en IA: está descoordinada. Tito Neira conversa con Michael Collemiche, presidente y fundador de CDO LATAM (comunidad de +18,000 seguidores en 16 países), sobre por qué la región tiene talento, demanda y datos, pero le falta poder de negociación. Hablan de la brecha de inversión, la nube como "el acueducto", los sesgos que pueden costar vidas y la pregunta que define todo: ¿estamos en la mesa de las discusiones o estamos en el menú?
00:00 Intro
04:10 La brecha de inversión
05:41 El talento existe pero se fuga
08:35 ¿Por qué seguimos consumiendo?
09:05 Sesgos: data del norte
11:05 La nube como acueducto
12:42 Data centers: agua y energía
15:03 Consumo masivo vs valor
18:17 Dónde sí se captura valor
21:24 Ventaja de los que ya explotaban data
23:42 El riesgo sin gobierno de IA
26:49 El rol del CDO se transforma
27:31 Sesgos críticos: salud y justicia
31:24 Transferencia tecnológica: ley de Chile
34:56 De consumidores a generadores
38:05 Pensamiento crítico y espejitos
39:56 ¿En la mesa o en el menú?
41:58 Cierre
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#164 - ¿Tu IA Alucina? Así se Resuelve: Harness Engineering feat Alan Buscaglia (Gentleman Programming)
En este episodio Oz y Tito se sientan con Alan Buscaglia (Gentleman Programming, +120.000 subs en YouTube) para entender por qué tu agente de IA alucina — y cómo se resuelve con harness engineering. Alan lo …
Shownotes
En este episodio Oz y Tito se sientan con Alan Buscaglia (Gentleman Programming, +120.000 subs en YouTube) para entender por qué tu agente de IA alucina — y cómo se resuelve con harness engineering. Alan lo explica sin humo: qué es un "arnés", por qué más contexto NO es mejor (mete ruido), la diferencia entre un orquestador y sus subagentes, cómo la compactación te hace perder el hilo, y por qué TDD y Spec-Driven Development volvieron a tener sentido — ahora para guiar a la IA, no a los humanos. También: su ecosistema open source Gently Eye + Engram, por qué lleva 8 meses sin escribir código a mano, y el "arnés humano" que no te deja codear hasta que entiendas qué estás pidiendo.
00:00 Intro: fútbol, mate y bienvenida a Alan
02:41 Matar las herramientas que generan burocracia
05:57 El co-founder sin contexto: por qué el prompt ya no basta
07:21 ¿Qué es Harness Engineering?
09:02 Compactación: por qué la IA "olvida" el flujo
10:25 Los arneses: estabilizar el trabajo del agente
11:09 Por qué un modelo anda distinto en cada CLI (context anxiety)
14:04 God Agent vs delegación: orquestador y subagentes
16:30 Más contexto = más ruido
17:41 Cómo pegarle un arnés a Claude Code (hooks)
19:44 El problema de la varianza (Tito)
21:17 Qué pasa por detrás: contexto y compactación
26:48 ¿La ventana de contexto va a crecer? (GPT-5.5 tiene la mitad)
28:04 Anthropic "Dreams" y el manejo de memoria
29:04 Engram: guardar solo lo que importa
33:38 TDD y Spec-Driven Development como arneses
38:38 "Hace 8 meses que no toco código"
39:26 Code review: PRs encadenadas y el límite de 400 líneas
42:43 Consejo: para algo robusto, hay que saber programar
44:08 El arnés humano: la IA que no te deja codear sin entender
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✩ Gentleman Programming (GitHub - Gently Eye + Engram, open source) ► https://github.com/Gentleman-Programming
✩ Canal de Alan - Gentleman Programming ► https://www.youtube.com/@GentlemanProgramming
#163 - Compraste IA y No Cambió Nada: Por Qué la Adopción Fracasa
En este episodio Tito Neira conversa con Alejandro Correa Bahnsen (VP de Data & AI en GBM, PhD en Machine Learning, ex-Rappi y ex-Kavak) sobre por qué la mayoría de las empresas que "adoptan IA" no van a ver …
Shownotes
En este episodio Tito Neira conversa con Alejandro Correa Bahnsen (VP de Data & AI en GBM, PhD en Machine Learning, ex-Rappi y ex-Kavak) sobre por qué la mayoría de las empresas que "adoptan IA" no van a ver ningún resultado. Comprar la tecnología no es transformar: si no cambias tus procesos, en dos años vas a decir que "la IA no funcionó". Hablan de por qué los RAGs fallan en producción, qué son los EVALS (el tema del que nadie habla), por qué los Jupyter Notebooks son el nuevo Excel, y cómo el rol de Data/AI pasó de área de soporte a dueño de los KPIs del negocio.
00:00 Intro y quién es Alejandro Correa
03:17 Por qué los RAGs no funcionan en la práctica
05:38 Cuándo sí usar RAG vs SQL
07:26 Agentes: drag-and-drop vs agents as code
11:47 EVALS: el tema del que nadie habla
15:37 ¿Cuándo confiar en sacar la IA a producción?
18:00 ¿Vale la pena cambiar de modelo cada semana?
23:09 Los notebooks son el nuevo Excel
27:40 Por qué dejó Python por TypeScript
30:41 El rol de Data/AI: de soporte a dueño del negocio
36:07 Predicción a 2 años: comprar IA no es transformar
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✩ Arize Phoenix - Plataforma open source de evals y observabilidad de LLMs ► https://phoenix.arize.com/
✩ MLOps World - Conferencia de Machine Learning Operations (Austin) ► https://mlopsworld.com/
#162 - IA en tu QA: ¿3X de Productividad o 3X de Caos?
En este episodio Oz conversa con Gina Paola Cárdenas (QA Manager, +12 años de experiencia) y Luis Contreras (Automation Lead en Capgemini, certificado ISTQB) sobre lo que realmente pasa cuando metes agentes de …
Shownotes
En este episodio Oz conversa con Gina Paola Cárdenas (QA Manager, +12 años de experiencia) y Luis Contreras (Automation Lead en Capgemini, certificado ISTQB) sobre lo que realmente pasa cuando metes agentes de IA al proceso de testing. El 77.7% de los equipos de QA ya se movió a un enfoque AI-first y hay empresas donde el 85% del testing ya no es manual — pero sin criterio técnico, estrategia y gobierno, la IA acelera el caos en lugar de la productividad. Hablan de qué SÍ funciona (análisis de riesgos, self-healing, generación de datos), del peligro de la "pereza de pensar" y la falsa cobertura, de por qué los modelos alucinan entre 3% y 18% y suenan más seguros cuando se equivocan, y de cómo el rol del QA se vuelve más crítico que nunca.
00:00 Intro: 77.7% de QA ya es AI-first
02:49 ¿Qué cambió con la IA en QA?
06:02 El criterio técnico como barrera
06:50 El hype vs la realidad: ¿nos reemplaza?
09:48 Qué SÍ funciona: análisis de riesgos con IA
12:40 Self-healing: scripts que se autocorrigen
16:39 Resistencia de los equipos
18:34 Scrum ya murió (y los marcos que siguen)
20:35 El ejemplo de las velas: evolución de roles
22:44 El superpoder del economista en QA
26:28 El riesgo: pereza de pensar y falsa cobertura
31:03 Pruebas de integración con IA
34:28 IA, usabilidad y accesibilidad
36:45 Alucinaciones: 3-18% y suenan seguras
40:13 "Los de QA no son ingenieros de verdad" + el mercado de $112B
41:29 Backlog refinement con criterio crítico
43:37 Sistemas críticos: rayos X, carros, vidas
46:07 Consejos para QAs: prompt engineering e instinto probador
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✩ ISTQB - Certificación internacional de testing ► https://www.istqb.org/
✩ Tricentis - QA Trends 2026 (AI-first / agentic testing) ► https://www.tricentis.com/blog/qa-trends-ai-agentic-testing
✩ ThinkSys - QA Trends Report 2026 ► https://thinksys.com/qa-testing/qa-trends-report-2026/
#161 - El CMO Reinventado: Marketing en la Era de la IA
En este episodio Oz conversa con Rodrigo Orellana (Founder & CEO de Futture y profesor de la Universidad Adolfo Ibáñez) y Tito Neira sobre cómo la IA generativa está redefiniendo el rol del Chief Marketing …
Shownotes
En este episodio Oz conversa con Rodrigo Orellana (Founder & CEO de Futture y profesor de la Universidad Adolfo Ibáñez) y Tito Neira sobre cómo la IA generativa está redefiniendo el rol del Chief Marketing Officer. El CMO no murió: cambió de centro de gravedad. Pasó de dueño de campañas a arquitecto de sistemas de crecimiento. Hablan del fin de las agencias tácticas, por qué HubSpot cayó 53% en bolsa, el salto de SEO a GEO, y por qué la verdadera ventaja competitiva ya no es el presupuesto sino la velocidad de aprendizaje.
00:00 Intro y bienvenida a Rodrigo
02:28 ¿Cómo cambió todo con la IA generativa?
05:07 ¿Transformación o disrupción en marketing?
06:58 El futuro de las agencias de marketing
09:11 Marketing y Data: equipos que se fusionan
11:35 HubSpot -53%: el golpe a los CRM tradicionales
13:41 Del conocimiento en "T" al perfil 360
17:29 Tecnología del 2026, management del 2005
18:35 ¿Ahorro o mejor performance?
23:53 ¿Puede un developer hacer marketing?
27:40 La velocidad de aprendizaje como ventaja
29:07 El stack del marketing moderno (GEO, APIs)
32:04 Los primeros 90 días del nuevo líder de marketing
35:49 Recomendaciones por rol de marketing
39:00 Consejo para recién graduados
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✩ McKinsey - El valor de la personalización ► https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying
✩ BCG - Capturing the $2T Personalization Opportunity with AI ► https://www.bcg.com/press/15october2024-capturing-the-2-trillion-personalization-opportunity-with-ai
✩ AWS - Pomelo Fashion Case Study ► https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/pomelo-case-study/
#160 - Cultura de Experimentación: De 0 a Miles de Experimentos
Rafael Buitrago, SME de Experimentación en LATAM Airlines, conversa con Oz sobre cómo construir una cultura de experimentación real. La tesis: experimentar NO es correr A/B tests sueltos. Es un sistema …
Shownotes
Rafael Buitrago, SME de Experimentación en LATAM Airlines, conversa con Oz sobre cómo construir una cultura de experimentación real. La tesis: experimentar NO es correr A/B tests sueltos. Es un sistema operativo organizacional donde cada decisión de producto se valida con evidencia causal. LATAM evitó desplegar una feature que les habría costado más de USD $100M anuales gracias a un experimento controlado.
00:00 Intro y bienvenida
01:33 Quién es Rafael Buitrago y su rol en LATAM Airlines
02:28 Por qué existe la cultura de experimentación
03:45 Cómo nacen las áreas de experimentación en las empresas
07:13 PEEs: People Who Experiment (democratizar)
08:20 Cómo la IA cambió el ciclo de experimentación
10:51 Cómo venderle experimentación al CEO
13:59 La tasa de éxito real: 20-30%
17:08 Cómo proteger experimentación en tiempos difíciles
18:36 La experimentación NO debe ser un área aparte
19:49 Errores que cuestan millones: caso LATAM Airlines
22:35 Stack de herramientas: ABsmartly, FullStory
28:30 Recursos: Design for Impact, Trustworthy Online Experiments
30:02 Cómo Rafa usa Claude + MCP de FullStory
31:05 Recomendación final para empezar
33:01 Cierre
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✩ Kohavi & Thomke (HBR) ► https://web-docs.stern.nyu.edu/executive/The%20Surprising%20Power%20of%20Online%20Experiments.pdf
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✩ ABsmartly Case Study - LATAM Airlines ► https://absmartly.framer.website/blog/how-latam-airlines-is-accelerating-experimentation-at-scale-with-absmartly
✩ Nubank Engineering - CUPED ► https://building.nubank.com/es/3-aprendizajes-de-la-implementacion-de-controlled-experiment-using-pre-experiment-data-cuped-en-nubank/
✩ Mercado Libre Tech - A/B Testing a escala ► https://medium.com/mercadolibre-tech/a-b-testing-meli-3a5ad2b4594d
#159 - De CTO a Founder CEO: Lo que Nadie te Enseña
Gerónimo De Abreu pasó de CTO de DealMaker (160 personas, $2.3B+ facilitados, backing de Google Cloud) a Founder & CEO de Stoda.ai. Oz y Tito Neira lo entrevistan sobre el salto al otro lado de la mesa …
Shownotes
Gerónimo De Abreu pasó de CTO de DealMaker (160 personas, $2.3B+ facilitados, backing de Google Cloud) a Founder & CEO de Stoda.ai. Oz y Tito Neira lo entrevistan sobre el salto al otro lado de la mesa: levantar capital, vender cuando vienes del código, manejar inversionistas y aprender growth. 21% de los founders de unicornios vienen de engineering, pero 52% de los founder-CEOs son reemplazados antes de cerrar la Serie C.
00:00 Intro y bienvenida
01:11 De CTO de DealMaker a Founder CEO
03:51 El cambio de mindset CTO → CEO
06:38 Por qué dio el salto
09:34 Síndrome del impostor pitcheando como CEO
12:42 Cómo transferir skills de CTO a CEO
16:14 La AI te da superpoderes (pero te puede confundir)
22:36 Por qué Stoda y no Cursor/Lovable/Cloud
27:57 Cómo se cierra el primer cliente: Design Partnership
33:13 Mensaje para el CTO de hace 5 años
39:19 La parte humana: golden handcuffs y familia
45:01 La soledad del CEO
47:41 Consejo final: convicción + riesgo medido
50:11 Cierre
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#158 - El Rol del CDO en la Era de la IA: ¿Muerto o Más Necesario que Nunca?
Tito Neira y Oz analizan por qué el CDO no murió, está en juicio. 70% de los CDAOs ya lidera la estrategia de IA (Gartner) pero 74% de empresas aún no ve valor tangible (BCG). En este episodio Tito comparte qué …
Shownotes
Tito Neira y Oz analizan por qué el CDO no murió, está en juicio. 70% de los CDAOs ya lidera la estrategia de IA (Gartner) pero 74% de empresas aún no ve valor tangible (BCG). En este episodio Tito comparte qué buscan los líderes de data hoy en sus equipos, por qué el AI Engineer está mal definido en la mayoría de empresas, y un roadmap de 12 meses para defender o rediseñar el rol del CDO en la era de la IA.
00:09 Intro y bienvenida
01:45 Roles tradicionales y cómo evolucionan
03:38 ¿El CDO está en juicio?
04:17 Dónde debería vivir el CDO en la organización
06:25 Cómo cambió el día a día con IA generativa
09:37 Equipos de data como cuello de botella
11:30 70% de high performers dice: los datos son el desafío #1
14:02 Bases productivas, réplicas y agentes proxy
16:40 Visualizaciones simples vs complejas con IA
19:36 Qué buscar en perfiles de data hoy
23:17 Roles que mutan dentro del equipo de data
25:37 Job description real del AI Engineer
30:49 CDO ofensivo (85.5%) vs defensivo (14.5%)
33:55 Cómo entrevistar para visión de negocio
40:22 Recomendaciones para futuros CDOs
45:26 Cierre
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✩ Gartner ► https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-05-12-gartner-survey-finds-seventy-percent-of-cdaos-are-responsible-for-artificial-intelligence-strategy-and-operating-model
✩ McKinsey State of AI 2025 ► https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
✩ BCG AI Adoption 2024 ► https://www.bcg.com/press/24october2024-ai-adoption-in-2024-74-of-companies-struggle-to-achieve-and-scale-value
✩ Deloitte CDO Survey 2024 ► https://www.deloitte.com/content/dam/assets-zone2/nl/en/docs/services/risk-advisory/2024/deloitte-services-risk-advisory-chief-data-officer-survey-2024.pdf
✩ Santander ► https://www.santander.com/en/stories/santander-data-ai-first-strategy-accelerates-through-openai-collaboration
#157 - El Product Manager en la Era del Product Engineer
En este episodio Oz, Tito Neira y Humberto Arias (Senior PM en Microsoft) exploran cómo se está transformando el rol del Product Manager en la era del Product Engineer, los copilots y los agentes de IA …
Shownotes
En este episodio Oz, Tito Neira y Humberto Arias (Senior PM en Microsoft) exploran cómo se está transformando el rol del Product Manager en la era del Product Engineer, los copilots y los agentes de IA. Humberto comparte desde adentro de Microsoft qué tareas del PM ya están automatizadas, qué nuevas skills ganan valor (AI First Mindset, vibe coding responsable, orquestar enjambres de agentes) y qué debe hacer hoy un PM tradicional para no quedarse fuera.
00:00 Intro y bienvenida
02:28 Mitos y Glass Wing de Anthropic
06:34 ¿El PM está en peligro? El elefante en la sala
08:06 De idea a MVP en el tiempo de un café
10:24 Agentes, sub-agentes y enjambres
12:27 Cómo entrevistar un AI PM hoy
16:44 Tareas que un PM ya no hace
18:49 Dos caminos: menos carga o más portafolio
21:51 Analogía del cajero bancario
22:57 Aplanamiento de organizaciones
26:35 Git como fuente de verdad en SELLIT9
30:10 El jefe convertido en agente
33:03 Vibe Coding responsable
37:49 AI First Mindset y MCP Connectors
42:47 Hardware del futuro: voz como interfaz
44:46 Qué debe hacer hoy un PM tradicional
47:32 Growth Mindset y cierre
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✩ Glass Wing Project (Anthropic) ► https://www.anthropic.com/research
✩ Product Engineer vs Product Manager (PostHog) ► https://posthog.com/blog/product-engineer-vs-product-manager
✩ Frontier Firm (Microsoft) ► https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/the-frontier-firm-how-our-non-technical-employees-are-forging-their-own-ai-tools-at-microsoft/
✩ AI and Vibe Coding in PM (Carnegie Mellon) ► https://www.cmu.edu/iii/about/news/2026/how-ai-and-vibe-coding-transform-product-management.html
✩ AI Native Teams (TechBullion) ► https://techbullion.com/the-rise-of-ai-native-teams-what-pms-must-learn-in-2026/
✩ Remotion - Video con código ► https://www.remotion.dev/
#156 - Product Engineer (Explicado)
Las ofertas laborales de Product Engineer crecieron 53.6% en 2026. PostHog ($1.4B), Vercel ($9.3B) y Figma ($20B) ya dejaron de contratar developers tradicionales: lo que buscan son Product Engineers — o como …
Shownotes
Las ofertas laborales de Product Engineer crecieron 53.6% en 2026. PostHog ($1.4B), Vercel ($9.3B) y Figma ($20B) ya dejaron de contratar developers tradicionales: lo que buscan son Product Engineers — o como Figma los llama, Product Builders. En este episodio, Oz y Tito Neira recorren qué es realmente un Product Engineer, por qué este perfil está unificando los roles de producto, diseño e ingeniería, y cómo la IA se volvió el acelerador imposible de ignorar.
00:00 Intro y bienvenida
00:43 ¿Qué es un Product Engineer?
02:10 De ticket a producción sin ceremonias
04:49 El problema de las dependencias en equipos
06:30 ¿Puede un Product Owner ser Product Engineer?
08:13 "Si tu trabajo no termina en Git, no existe"
11:33 Dos tipos de developers
14:40 Estadísticas del mercado laboral
18:11 Empresas que lo hacen bien: PostHog, Vercel, Figma
20:30 El developer que vive en la terminal
23:26 Características del Product Engineer ideal
27:05 Cuando la IA prioriza mejor que un humano
29:41 ¿Es viable sin IA? La respuesta es no
32:20 Recomendaciones para developers
35:54 Superpoderes para el arquitecto de software
39:09 Consejos para empresas
42:24 Datos clave y reflexión final
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✩ Medium / Karina Islam — Ofertas de Product Engineer crecieron 53.6% en 2026 ► https://medium.com/@karina13aust/the-product-engineer-what-50-job-postings-in-2026-reveal-f0972c444718
✩ Jellyfish 2025 — 84% de devs usan IA que escribe 41% del código ► https://jellyfish.co/blog/2025-software-engineering-management-trends/
✩ PostHog Blog — What is a Product Engineer ► https://posthog.com/blog/what-is-a-product-engineer
✩ Product Leadership 2026 — Trends de hiring ► https://www.productleadership.com/blog/product-hiring-market-trends/
#155 - El Nuevo CTO en la Era de AI: Qué Dejar de Hacer y Qué Adoptar
Adrian Mastronardi, CTO de Habi (primera proptech unicornio de Hispanoamérica), junto con Tito Neira y Oz analizan cómo la IA está redefiniendo el rol del CTO. Desde por qué Scrum ya no funciona para el 80% de …
Shownotes
Adrian Mastronardi, CTO de Habi (primera proptech unicornio de Hispanoamérica), junto con Tito Neira y Oz analizan cómo la IA está redefiniendo el rol del CTO. Desde por qué Scrum ya no funciona para el 80% de las industrias, hasta cómo 1 developer logró en 6 semanas lo que un equipo de 3 devs + PM no logró en 3 meses.
00:00 Intro y bienvenida
00:53 Tres áreas de impacto de la IA en el rol del CTO
02:52 Evolución de prácticas y frameworks
05:45 La fusión entre tecnología y negocio
09:14 El gerente que no construye está en peligro
12:12 Product Engineering: 1 dev vs equipo completo
16:29 Gestión del cambio y early adopters
19:08 Curiosidad y pensamiento crítico en entrevistas
23:23 ¿Scrum murió? El copiloto no está en las ceremonias
26:04 Construir es barato: el fin de las capas de control
30:05 Diseñadores que codean en Habi
31:35 El developer que solo codea tiene los días contados
36:21 Los nuevos riesgos: IA no determinística
40:01 El riesgo de NO adoptar IA
42:07 La IA es conversacional: la mejor interfaz humana
43:49 De antropólogo a CTO de unicornio
45:29 Reinventarse: tu tarea de hoy no es la de mañana
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✩ GoodFirms Survey 2026 — 91% de empresas usan IA para reducir costos ► https://www.globenewswire.com/news-release/2026/03/17/3257317/0/en/Goodfirms-Survey-91-of-Software-Companies-Use-AI-to-Cut-Development-Costs-in-2026.html
✩ Stanford HAI 2025 — AI Index Report ► https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
✩ BCG — 70% de iniciativas de IA fallan por razones organizacionales ► https://www.bcg.com/
✩ Jellyfish 2025 — 84% de devs usan IA que escribe 41% del código ► https://jellyfish.co/blog/2025-software-engineering-management-trends/
#154 - Mitos y Realidades de la IA: Lo Que los Datos Realmente Dicen
Oz y Tito Neira desmontan los 9 mitos más repetidos sobre inteligencia artificial con datos verificables del FMI, WEF, Stanford HAI, OCDE y OIT. Desde el apocalipsis laboral hasta la AGI, desde las …
Shownotes
Oz y Tito Neira desmontan los 9 mitos más repetidos sobre inteligencia artificial con datos verificables del FMI, WEF, Stanford HAI, OCDE y OIT. Desde el apocalipsis laboral hasta la AGI, desde las alucinaciones hasta el costo energético oculto — todo respaldado con fuentes y experiencia real en implementación.
00:00 Intro
01:41 Mito 1: El apocalipsis laboral
08:01 Mito 2: La IA no piensa
13:59 Mito 3: No necesitas millones de datos
18:02 Mito 4: El reto es humano, no tecnológico
32:31 Mito 5: AGI, el mito más peligroso
37:21 Mito 6: Alucinaciones de la IA
48:03 Mito 7: El sesgo de la máquina
48:56 Mito 8: El costo energético oculto
56:50 Recomendaciones finales
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✩ Fuentes y referencias mencionadas:
✩ FMI - AI Will Transform the Global Economy ► https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity
✩ WEF - Future of Jobs Report 2025 ► https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
✩ Stanford HAI - AI Index Report 2025 ► https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
✩ OCDE - AI Adoption 2025 ► https://www.oecd.org/en/about/news/announcements/2026/01/ai-use-by-individuals-surges-across-the-oecd-as-adoption-by-firms-continues-to-expand.html
✩ IEA - Energy and AI 2025 ► https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai
✩ OIT - Generative AI and Jobs ► https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-global-analysis-potential-effects-job-quantity-and
#153 - De Inmigrante a Fundador: El Impacto Latino en Canadá
Más de 1.2 millones de latinos viven en Canadá, la comunidad se triplicó en 25 años, y los inmigrantes representan el 34% de todos los emprendedores del país. Pero la conversación sobre founders latinos en …
Shownotes
Más de 1.2 millones de latinos viven en Canadá, la comunidad se triplicó en 25 años, y los inmigrantes representan el 34% de todos los emprendedores del país. Pero la conversación sobre founders latinos en Canadá casi no existe. Oz se sienta con Julian Urrego (colombiano, cofundador de himigo) y Gabriel Duarte-Luna (paraguayo, data scientist y cofundador de Lunap) para hablar sobre lo que realmente implica fundar algo siendo inmigrante latino. Desde el career pivot y los primeros trabajos (jardinero, retail, restaurante) hasta por qué las habilidades del inmigrante son exactamente las mismas que necesita un fundador.
0:00 Intro y bienvenida
2:51 Gabriel: de Paraguay a Canadá
5:32 1.2 millones de latinos en Canadá
8:29 Las marcas ya están buscando latinos
11:30 La adaptabilidad latina como ventaja
14:56 El momento "me voy a Canadá"
18:43 La curva emocional del inmigrante
21:30 Primeros trabajos: jardinero, retail y código
25:01 "Latinos" no es un solo grupo
27:46 Emprender en Canadá como inmigrante
30:11 Ser inmigrante = ser founder (las mismas habilidades)
33:00 Canadá vs Estados Unidos para founders
38:32 El ecosistema startup canadiense
40:42 Cultura de planificación vs velocidad
48:52 La era de los builders y la AI
56:02 El regreso del Polymath
1:01:59 Data Science e inmigrantes en Canadá
1:08:42 Consejos para founders latinos
1:12:14 Comunidad de founders latinos en Canadá✩ CURSOS DISPONIBLES🎓📚:
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✩ Statistics Canada - Latin American community in Canada ► https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/241029/dq241029e-eng.htm
✩ BDC - Immigrant Entrepreneurship in Canada ► https://www.bdc.ca/en/articles-tools/blog/immigrant-entrepreneurship-taking-centre-stage-canada
✩ New Canadian Media - Latin American population stats ► https://newcanadianmedia.ca/new-statistics-reveal-canadas-latin-american-community-includes-more-than-1-1-million-people/
✩ himigo - Comunidad de latinos en Canadá ► https://himigo.io
#152 - No Basta con Ser Bueno: Cómo Demostrar lo que Vales en tu Trabajo
Amazon formalizó lo que ya se sentía en toda la industria tech: ahora exige que sus 350,000 empleados listen logros con evidencia concreta. Meta premia output sobre esfuerzo. Shopify demanda mejorar 20-40% cada …
Shownotes
Amazon formalizó lo que ya se sentía en toda la industria tech: ahora exige que sus 350,000 empleados listen logros con evidencia concreta. Meta premia output sobre esfuerzo. Shopify demanda mejorar 20-40% cada año. En este episodio, Tito Neira (Director de Datos e IA) y Oz analizan por qué ser bueno en tu trabajo ya no alcanza, por qué somos pésimos vendiendo nuestro valor, y qué frameworks como Brag Documents, método STAR y Working Out Loud puedes implementar esta semana para demostrar tu impacto real.
00:00 Intro
02:19 ¿Es justo medir todo cuantitativamente?
08:26 La trampa de los objetivos que cambian
13:08 Pseudo-productividad: ocupado vs. productivo
15:51 El dilema del feedback negativo
22:39 Por qué los técnicos no venden su trabajo
25:13 El estigma de la autopromoción en LATAM
30:01 Dual Promotion: promuévete y promueve a tu equipo 32:44 Brag Documents: documenta tu impacto
34:30 Método STAR para comunicar resultados
37:28 Working Out Loud en trabajo remoto
39:50 Build in Public: versión corporativa
44:01 Slow Productivity: menos cosas, mejor hechas
47:11 Mensaje final y comunidad
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✩ Julia Evans - Brag Documents ► https://jvns.ca/blog/brag-documents/ ✩ Cal Newport - Slow Productivity ► https://calnewport.com/slow/
✩ Amazon Forte Performance Reviews - Fortune ► https://fortune.com/2026/01/08/amazon-demands-proof-of-productivity-from-employees-asking-for-list-of-accomplishments/
✩ Meta Performance Review Changes - Fortune ► https://fortune.com/2026/01/13/meta-is-changing-its-performance-review-to-reward-output-over-effort-taking-a-page-from-amazon-and-x/
✩ Shopify 20-40% Rule - Yahoo Finance ► https://finance.yahoo.com/news/shopifys-toby-l-tke-doubles-064541208.html
#151 - Datos: La Gran Promesa (y la Gran Decepción) de las Empresas
Todas las empresas dicen ser data-driven, pero los números cuentan otra historia: solo el 24% se califican como tal, y el 80% cita problemas culturales como la barrera principal. Con Tito Neira, experto en …
Shownotes
Todas las empresas dicen ser data-driven, pero los números cuentan otra historia: solo el 24% se califican como tal, y el 80% cita problemas culturales como la barrera principal. Con Tito Neira, experto en ML/IA y estrategia de datos, hablamos de por qué los proyectos de datos fallan, cómo los datos redistribuyen el poder en las organizaciones, y qué framework usar antes de iniciar cualquier iniciativa de datos. Además, comparto un problema real de SellIt9 donde las assumptions nos llevaron a desarrollar soluciones que no resolvían nada.
00:00 Intro - ¿Son las empresas realmente data-driven?
02:08 La gran decepción de los proyectos de datos
03:49 Los datos como redistribución de poder
06:50 Proyectos de datos como portafolios de innovación
10:42 Estadísticas que revelan la realidad
14:52 IA, predicciones y la incertidumbre del cambio
18:06 Framework: 3 preguntas antes de iniciar un proyecto de datos
21:05 Qué significa realmente "limpiar datos"
24:45 Qué hacen diferente las empresas data-driven exitosas 28:18 La zona gris: cuando los datos no generan impacto
35:05 Caso SellIt9: el problema del win rate
40:00 Tres recomendaciones finales
41:34 Cierre
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✩ Cloud District - Barreras culturales en la adopción de datos ► https://clouddistrict.com/
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✩ McKinsey - Real-Time Analytics and Revenue Growth ► https://www.mckinsey.com/
#150 - De 10x Engineer a 10x Team: Adopción de IA
¿Tu equipo tiene licencias de copiloto pero no ves mejoras reales en productividad? El 90% de los equipos de ingeniería ya usa IA, pero solo una minoría logra impacto medible. Álvaro Moya, experto en adopción …
Shownotes
¿Tu equipo tiene licencias de copiloto pero no ves mejoras reales en productividad? El 90% de los equipos de ingeniería ya usa IA, pero solo una minoría logra impacto medible. Álvaro Moya, experto en adopción de IA con +15 años en tech y fundador de LIDR.co, comparte un framework pragmático para pasar de "tener licencias" a "lograr resultados". Hablamos del concepto 10x Team, cómo estructurar contexto para copilotos, y las directivas y métricas para ser el AI Champion de tu organización.
00:00 Intro y bienvenida01:28 La paradoja del 90%: adopción sin resultados12:20 La brecha de talento en IA17:00 De 10x Engineer a 10x Team20:40 Estructurando contexto: de specs a PRs29:15 Roles en transformación: QA, diseño y frontend34:25 AI Champion: metodología como stack38:10 Spec-Driven Development vs Agilismo43:00 Juniors vs Seniors en la era IA44:30 Datos: 90% adopción, 41% churn, +91% PR review48:00 Consejo de carrera: las 11 semanas clave52:12 Contratando al AI Product Engineer57:05 LIDR: workshops y el futuro01:02:22 Cierre y despedida
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Fuentes mencionadas en el episodio:
✩ Jellyfish - 2025 State of Engineering Management ► https://jellyfish.co/blog/2025-software-engineering-management-trends/
✩ Second Talent - GitHub Copilot Statistics 2025 ► https://www.secondtalent.com/resources/github-copilot-statistics/
✩ Index.dev - Developer Productivity Statistics ► https://www.index.dev/blog/developer-productivity-statistics-with-ai-tools
✩ LinearB - Is GitHub Copilot Worth It? ► https://linearb.io/blog/is-github-copilot-worth-it
✩ Faros AI - The AI Productivity Paradox ► https://www.faros.ai/blog/ai-software-engineering
✩ DX - AI Code Generation Enterprise Adoption ► https://getdx.com/blog/ai-code-enterprise-adoption/
✩ Worklytics - AI Adoption OKRs 2025 ► https://www.worklytics.co/resources/ai-adoption-okrs-2025-templates-copilot-pioneers
✩ McKinsey - AI Change Management ► https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/reconfiguring-work-change-management-in-the-age-of-gen-ai
✩ Stack Overflow - The Real 10x Developer ► https://stackoverflow.blog/2024/12/25/the-real-10x-developer-makes-their-whole-team-better/
✩ Andrew Ng - 10x Engineers ► https://www.linkedin.com/posts/andrewyng_a-10x-engineer-a-widely-accepted-concept-activity-7293685385631539201-GvfA
#149 - 20 Meses Después: Cómo la IA Cambió Todo en Desarrollo de Software
Después de 20 meses sin episodios, Coffee Power vuelve con fuerza. Oz y Tito Neira se reencuentran para analizar todo lo que cambió en el mundo del desarrollo de software desde junio de 2024. Desde la evolución …
Shownotes
Después de 20 meses sin episodios, Coffee Power vuelve con fuerza. Oz y Tito Neira se reencuentran para analizar todo lo que cambió en el mundo del desarrollo de software desde junio de 2024. Desde la evolución de GPT-4 hasta los agentes autónomos, pasando por la caída del 77% en las preguntas de Stack Overflow, la migración de Codex a Claude Code, los peligros reales de la IA en producción y la pregunta incómoda: ¿va a desaparecer el junior developer? Una conversación honesta sobre qué roles cambian, cómo adaptarse y por qué los buenos developers tienen más oportunidades que nunca.
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TIMESTAMPS:00:00 Intro - Volvió Coffee Power02:00 El antes y después de la IA04:12 Timeline: De GPT-4 a agentes autónomos05:28 Los límites físicos y energéticos07:12 Herramientas de Tito para Data Science11:08 Cómo cambió el flujo de trabajo13:01 La transformación radical de Oz15:12 De Codex a Claude Code16:41 ¿La muerte del junior developer?21:56 Resistencia de developers a adoptar IA24:00 Niveles de abstracción en tecnología26:44 ¿Puede programar alguien sin conocimiento técnico?29:00 ¿Cuáles roles van a desaparecer?32:12 Inversión y startups de IA36:22 La caída de Stack Overflow42:03 ¿Qué pasa con el agilismo?45:38 Peligros y límites de la IA48:49 Los 5 peligros del AI en desarrollo55:27 Buenos developers vs malos developers59:38 Recomendaciones para los cafeteros01:01:24 ClowdBot y los agentes autónomos01:05:13 Cierre
#148 - AI en el Trabajo: ¿Más Contrataciones o Mejor Uso de la Herramienta? (feat. Tito Neira )
En este episodio, analizamos si la inteligencia artificial (IA) es la mejor herramienta para el trabajo. Exploramos su impacto en las empresas, cómo está transformando roles y presupuestos, y discutimos los …
Shownotes
En este episodio, analizamos si la inteligencia artificial (IA) es la mejor herramienta para el trabajo. Exploramos su impacto en las empresas, cómo está transformando roles y presupuestos, y discutimos los desafíos y oportunidades que presenta. Además, compartimos consejos sobre la adopción de nuevas tecnologías y la optimización de procesos operativos.
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Descubre el podcast #1 de liderazgo en tecnología. Con más de 140 episodios, te traemos lo último en tendencias tecnológicas y liderazgo cada lunes. Ideal para líderes actuales y futuros en el sector tech, mantente al día en un mundo en constante evolución. ¡No te pierdas nuestros episodios semanales para liderar con éxito!
00:00 - Introducción
00:19 - Adopción de IA en empresas: preparación
00:44 - Bienvenida y estructura del podcast
01:44 - Evolución de tecnología e industrias
02:14 - Impacto de la IA en presupuestos y roles empresariales
03:15 - Sesgos en algoritmos y sus impactos geográficos
04:23 - Entrenamiento de algoritmos con sesgos humanos
05:38 - Fundamentos y personalización de modelos de IA
07:00 - Herramientas tecnológicas que agilizan procesos
08:20 - Reducción de equipos por nuevas herramientas de IA
09:00 - Cambio en roles de científicos de datos y desarrolladores
10:14 - Conocimiento del negocio en la especialización
11:01 - Desarrollo de software con IA moderna
12:45 - Comparación entre especialistas y generalistas
14:15 - Nuevos roles y habilidades en IA y tecnología
15:10 - Impacto económico y optimización con IA
17:24 - Adopción y regulación de nuevas tecnologías
18:42 - Caso de uso de Intercom y su impacto
20:15 - Desafíos en adopción de IA en grandes empresas
22:05 - Balance entre regulación y desarrollo tecnológico
24:17 - Consejos para CEOs sobre adopción de IA
26:37 - Reflexión sobre evolución del podcast y tecnología
30:14 - Importancia de liderazgo y equipo actualizado
32:10 - Conclusión y agradecimientos
#146 - ¿Cuándo NO debes invertir en emprendimiento? (feat. Diego Parra Herrera)
Cómo y cuándo invertir en emprendimientos depende de muchas variables, y en este episodio abarcamos desde la selección de inversiones hasta la construcción de redes efectivas. Identificamos las dinámicas de los …
Shownotes
Cómo y cuándo invertir en emprendimientos depende de muchas variables, y en este episodio abarcamos desde la selección de inversiones hasta la construcción de redes efectivas. Identificamos las dinámicas de los fundadores, la tracción en inversiones tempranas y compartimos consejos esenciales para navegar el ecosistema de las startups.
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00:00 - Introducción
03:35 - Experiencia en inversiones y emprendimientos
05:18 - Importancia del equipo y la idea en el emprendimiento
06:31 - ¿Por qué no invertir en una startup?
09:32 - ¿Cómo es visto un solo fundador a nivel de inversión?
11:37 - Fundadores técnicos a la hora de vender y experiencia financiera
13:42 - La ronda presemilla
15:53 - Inversión en etapas tempranas y la importancia de la tracción
18:15 - El mundo start-upero vs. la realidad del emprendimiento
20:23 - El juego macabro de las rondas de inversión
25:00 - El mundo del startup
31:55 - Cómo contactar a un inversionista
38:57 - La importancia de la mentoría y el angel investor
39:58 - Red de contactos y movimiento estratégico en el ecosistema emprendedor
43:18 - La red de contactos en el mundo del emprendimiento
45:14 - Recomendaciones finales
Hier stehen die neuesten 40 von 183 Folgen. Ältere Folgen findest du im Feed des Podcasts.
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