El mayor cambio que he sentido en el último año o dos es, *la cantidad de pull requests ha aumentado anormalmente.
Yo era director de ingeniería. Tenía a mi cargo un equipo de más de una docena de personas, Más de la mitad eran contratistas (ingenieros secundarios).
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Operan por la noche y los fines de semana después de su trabajo diurno. Y desde el viernes por la noche hasta el domingo por la noche, Massive numbers of pulls go up simultaneously.
Un contratista puede trabajar en varios repositorios al mismo tiempo, Al final de la semana, se encuentran en un estado de "¿por dónde empiezo?". Decenas de pull requests acumulándose sólo durante el fin de semana son habituales.
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Sólo porque un producto es una configuración de microservicio, ni siquiera el proceso de fusión es micro.
En la práctica, la lógica empresarial es compleja y abarca todos los servicios, Si se fusiona sin entender el contexto, La integridad de todo el sistema se destruye instantáneamente.
A primera vista, la productividad parece aumentar. Pero en conjunto, el producto se vuelve más inestable.
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Es difícil descansar en esta situación. Si dejas sin controlar los tirones del sábado y del domingo, el lunes, algo podría estar roto en alguna parte.
Al fin y al cabo, directivos y desarrolladores, "estructura que no puede descansar".
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Superficialmente, esto podría describirse como "ganancias de productividad". Pero, en esencia, se trata de una creciente "pérdida de contexto ". La productividad es, No se trata de escribir código más rápido, *depende de la capacidad de las personas que entienden el contexto para tomar las decisiones correctas y fusionar correctamente.
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Sin embargo, la IA puede ayudar en este ámbito en algunas áreas, las limitaciones también son claras. Sobre todo en UX y front-end, donde se necesitan "ojos" y "oídos", la IA aún no puede complementar los sentidos humanos.
Sin embargo, la IA puede proceder sólo con la lógica del back-end, la interfaz de usuario y el diseño de la experiencia no pueden.
Cuanto más se utiliza la IA, menos productividad se consigue, *Cuanto más se utiliza la IA, menos productividad se consigue, y es fácil caer en la "trampa de la productividad inversa ".
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Es un problema que se hace evidente cuando se va más allá de una organización de desarrollo de una docena de personas. No estoy hablando de cosas como "01 prototipos en Claude Code". *Es una realidad que surge cuando llegas a la fase de mantener un producto que funciona a escala de producción.
Tanto la IA como los humanos ya trabajan al límite. Aun así, no hay ningún lugar que garantice que los productos no se estropeen.
