Steps of AI Adoption (tableau/artifact + post LinkedIn « I talk to engineers at other companies every day… »)

Puntos clave

1. Idea central: no subes de nivel gastando más tokens. Cada nivel tiene su propio cuello de botella; pasar al siguiente requiere romperlo Y construir el siguiente conjunto de salvaguardas que haga el resultado fiable. « No se trata de una única función, sino de usar las funciones adecuadas con las salvaguardas adecuadas ».
2. La columna vertebral del modelo = el orden de magnitud de agentes gestionados, y el rol que impone. 0 → ~1 → ~10 → ~100 → ~1.000+ agentes, es decir, ingeniero bloqueado → compañero de programación (pair programmer) → orquestador → manager of managers (árbol organizativo) → VP que dirige por intención. Esa es la verdadera «esencia» de la tabla: un aumento exponencial del paralelismo que transforma el oficio, no solo la velocidad.
3. Etapa 0 — Gated (0 agentes). Solo modelos aprobados más antiguos/ligeros, latencia que se acumula a través de gateways + autenticación personalizada, sin gobernanza de MCP, acceso restringido/con muchos trámites, sin infraestructura para alojar el código producido por Claude (los resultados se quedan en local). Cuello de botella: seguridad/aprobaciones heredadas, una obsesión por el coste por token en detrimento de los resultados, sin voces técnicas reales en la decisión. Producto: chat de Claude.ai. Salvaguardas: SSO/SCIM + RBAC, límites de presupuesto organizacional, despliegue dentro de las aprobaciones/IAM existentes, gobernanza de datos. 0→1: alineación ejecutiva/comprador, escalado de bloqueos, marcos para lanzar Claude de forma segura.
4. Etapa 1 — Assisted / "tú + un agente" (~1). Un ingeniero, un agente, casi todo supervisado (compañero de programación rápido), una sesión a la vez, revisando casi cada cambio antes de fusionarlo. Desbloqueo: lo que antes ocupaba una tarde ahora se completa entre dos reuniones. Cuello de botella: tu atención — poca confianza + sin autoverificación → lo lees todo, trabajo síncrono (vigilas a Claude en lugar de seguir adelante). Productos: Claude Code (Desktop/CLI/IDE), Cowork, Design, uso vía API/Bedrock/Vertex/Microsoft Foundry, dashboard + Analytics API, Compliance API, Plan mode. Salvaguardas: límites de gasto por asiento, modelo/esfuerzo y política gestionados de forma centralizada, exportación OpenTelemetry al SIEM.
5. 1→2 (transición clave):. ejecutar varios agentes a la vez; un bucle de autoverificación fiable (tests + build + lint + e2e en un entorno de desarrollo real); Auto mode para dejar de estar bloqueado por los prompts de permiso; automatizar la revisión de código.
6. Etapa 2 — Parallel / Orquestador (~10). Un ingeniero orquesta 5-10 agentes en paralelo, cada uno en su propio worktree/git checkout. Claude verifica su propio trabajo (tests, build, lint, análisis de seguridad) antes de que lo veas; Auto mode siempre activo; revisión de código + revisión de seguridad por defecto. Revisas diffs finales, no pulsaciones de tecla; el backlog de mantenimiento se reduce; Claude escribe la mayor parte del código. Desbloqueo: un backlog de varias semanas se convierte en una tarde de orquestación para un ingeniero. Cuello de botella: revisar (comprobar seis flujos paralelos) + hacer malabares con el prompting/pilotaje. Productos: Auto mode, Agent view, Claude Code Review, Claude Security Review, Claude Code Mobile + ejecución en la nube desde Desktop, Claude Tag (una tarea aislada), CLI/Desktop de worktree isolation, Remote control (pilotaje desde tu teléfono). Salvaguardas: Analytics de uso del equipo, aplicación de la calidad (lint/tests/typecheck), verificación e2e potenciada por Claude (extensión de Chrome o MCP de simulador iOS/Android), el mismo estándar de calidad para el código humano y el código de agente, preaprobar bash/MCP seguros en settings.json.
7. 2→3:. dar a Claude los medios para recuperar contexto (leer código, wikis, discusiones); agencia + velocidad de revisión de código (los agentes pueden tocar código de otros equipos); descomponer el trabajo en bucles y rutinas; dejar que Claude lance a Claude.
8. Etapa 3 — Supervised autonomy / Manager of managers (~100). Claude escribe todo o casi todo el código; la pregunta pasa de "¿leíste el código?" a "¿qué contexto le faltaba al modelo, y cómo lo corregimos para la próxima vez?". Desbloqueo: Claude hace de forma proactiva lo que antes se lanzaba a mano; el mantenimiento/limpieza se ejecuta continuamente en segundo plano. Cuello de botella: la confianza en el bucle y el ritmo de decisión del equipo — el árbol de agentes es demasiado profundo para vigilarlo de cerca; la trampa es escalar el número de agentes antes de que el bucle se haya ganado la confianza. Eficiencia de tokens a vigilar (OTel/Analytics), una cultura de experimentación + control de costes una vez que el uso interno alcanza el PMF. Prueba: "¿es esto algo que habría hecho un ingeniero?". Productos: subagentes con worktree isolation (sin colisiones), Routines, /loop, /batch, /goal, flujos de trabajo dinámicos, Claude Tag (vigila un canal/fuente y lanza tareas). Salvaguardas: revisión de código + revisión de seguridad automatizadas, sandboxing de agentes, CLAUDE.md + Skills para codificar estándares, ajuste del clasificador de Auto mode, gestión del uso de tokens (selección de modelo, advisors, LSP, dividir CLAUDE.md en Skills perezosas).
9. 3→4:. automatización a escala para casos de uso específicos del dominio (migración de código, fuzzing, construcción de funcionalidades, resolución de feedback).
10. Etapa 4 — AI-native / VP que dirige por intención (~1.000+). Un bucle totalmente cerrado; la mayoría de los agentes son lanzados por Claude; cientos a miles de agentes en ejecución; pilotaje por intención y supervisión por excepción. Desbloqueo: una migración de un trimestre se convierte en un flujo de trabajo que lanzas y consultas. Cuello de botella: identificar y automatizar el trabajo a escala + aplicar la salvaguarda correcta para cada tipo de trabajo. Productos: Claude Agent SDK (construir/planificar agentes mediante programación), Claude Tag (presente en la mayoría de los canales de Slack, responde a publicaciones). Salvaguardas: controles de coste para la automatización, selección de modelo para la automatización.
11. Métrica anti-vanidad (pilotaje). El uso (dashboard) mide actividad, no retorno. Mejor pregunta: ¿de todos modos habríamos invertido esfuerzo de ingeniería en esto, y si es así, cuántas horas-ingeniero manuales habría costado? → ese es el ROI. El premio gordo: cuando la corrección/mantenimiento pasa a segundo plano, los equipos hacen "cosas que antes ni siquiera estaban dentro del ámbito de lo posible".
12. Punto de referencia de autoubicación. Anthropic está en la etapa 3, avanzando hacia la 4; Boris Cherny afirma estar en el nivel 4. Útil como punto de referencia honesto: ni siquiera el proveedor está "en la cima absoluta".
13. Relacionado. pieza complementaria de [[fiches/2026-07/cherny-wu-reflecting-year-claude-code-2026-07-17\|Cherny & Wu — « Reflecting on a year of Claude Code »]] (mismo autor, el shipping se vuelve barato → el valor se desplaza hacia el juicio); corpus «manager de agentes / orquestación» (great flattening de Sankar, manifiesto de tokens de Martignole); salvaguardas y verificación (compound engineering, bucle de autoverificación).