Justin Reock, Deputy CTO en DX, aborda el desafío del liderazgo en organizaciones que adoptan IA. Comienza deconstruyendo las tranquilizadoras medias del sector: aunque se observan ligeras ganancias de productividad a nivel general, los datos granulares a nivel de empresa revelan una volatilidad extrema. Algunas organizaciones ven aumentar su Change Failure Rate y colapsar la confianza de sus desarrolladores.
Para tener éxito, Reock hace hincapié en la seguridad psicológica (haciendo referencia al Projet Aristotle de Google). La IA genera miedo (a la sustitución). Los líderes deben comunicar claramente que el objetivo es el aumento de capacidades, no la reducción de plantilla, sobre todo porque los agentes todavía fallan en la mayoría de las tareas autónomas complejas. Los mandatos "top-down" son contraproducentes.
Propone un marco de medición que equilibra la telemetría (lo que ocurre técnicamente) y los datos cualitativos (el sentimiento de los desarrolladores), ya que el 95% de la productividad depende del sistema, no del individuo. Advierte contra la obsesión por el "tiempo ahorrado programando". Citando la Theory of Constraints (Goldratt), señala que ahorrar una hora en una tarea que no es el cuello de botella resulta inútil.
Cita ejemplos de empresas que apuntaron a los cuellos de botella correctos: - Morgan Stanley usa IA para hacer ingeniería inversa de código legacy (Cobol), lo que desbloquea la modernización. - Zapier usa bots para el onboarding, logrando que los nuevos ingenieros sean productivos en 2 semanas (frente a 90 días). - Spotify acelera la resolución de incidentes enviando automáticamente contexto a los SRE.
Finalmente, ofrece consejos tácticos para los líderes: establecer bucles de retroalimentación sobre los "System Prompts" (para que las reglas de la IA se mantengan como código), comprender parámetros como la "temperature" (creatividad frente a determinismo) y, sobre todo, proporcionar espacios seguros (sandboxes) para que los equipos puedan experimentar sin miedo.