Te vas a dormir dejando varias tareas pendientes. Despiertas y, ¡sorpresa!, están resueltas. Algunas están listas para publicar, otras esperan tu revisión y otras necesitan una aclaración.

Durante la noche, los agentes hicieron el trabajo.

Se metieron al backlog, buscaron el contexto que necesitaban, ejecutaron las tareas, hicieron las validaciones y dejaron todo preparado.

Suena casi mágico.

Y la buena noticia es que es posible.

Pero hay una trampa: no ocurre de forma automática.

No podemos simplemente conectar un agente a nuestro backlog, decirle “resuelve todo” y esperar que mañana encontremos un ejército de tickets terminados.

Hay algo que tenemos que cambiar antes: la forma en que definimos el trabajo que queremos delegar.

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El backlog

Pensemos en algunos tickets que todos hemos visto:

“Mejorar el reporte de ventas.”

“Agregar una notificación cuando termine el proceso.”

“Permitir recuperar la contraseña.”

Para nosotros pueden ser suficientes para empezar una conversación. Sabemos quién pidió aquello, conocemos el producto, recordamos cómo funciona esa parte del sistema y, cuando algo no está claro, preguntamos.

Los humanos somos muy buenos rellenando los huecos.

Un agente no debería tener que hacerlo.

Si queremos que pueda tomar una tarea del backlog y trabajar en ella sin que alguien tenga que estar disponible para responder preguntas, necesitamos que la intención detrás de esa tarea esté mucho más clara.

No necesariamente necesitamos escribir más. Necesitamos definir mejor.

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AI Ready

Cuando trabajo con agentes utilizo un ciclo sencillo:

DEFINE → EXPLORE → DECIDE → BUILD → VALIDATE → REMEMBER.

Aquí me interesa especialmente DEFINE.

Define consiste en transformar una intención en un trabajo que pueda ser ejecutado. Significa dejar claro qué problema queremos resolver, por qué, qué resultado esperamos, cuáles son las condiciones importantes y cómo sabremos que está bien hecho.

Por ejemplo, “Agregar recuperación de contraseña por email” parece bastante claro.

Pero hay decisiones detrás de esa frase: ¿qué recibe el usuario?, ¿cuánto tiempo es válido el enlace?, ¿puede utilizarse más de una vez?, ¿qué ocurre si solicita otra recuperación?, ¿qué pasa con los enlaces anteriores?, ¿cómo sabemos que el proceso terminó correctamente?

No necesitamos convertir cada ticket en un documento interminable. Necesitamos asegurarnos de que las decisiones que determinan el resultado estén claras.

Cuando hacemos eso, estamos convirtiendo el ticket en AI Ready.

Y AI Ready no es una plantilla.

Es una propiedad del trabajo.

Un ticket de tres líneas puede ser AI Ready. Uno de veinte puede no serlo.

La pregunta no es cuánto escribimos.

La pregunta es: ¿hemos definido suficientemente bien qué significa hacer este trabajo?

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Esto nos toca a todos

Si queremos empezar a trabajar de esta manera, hay algo importante que entender: esto no es solamente un cambio para los developers.

Cada vez que alguien pide que el sistema haga algo, está creando trabajo que alguien tendrá que interpretar y ejecutar. Puede ser un developer. Puede ser un equipo. Y cada vez más, puede ser un agente.

Por eso, la calidad de nuestros requerimientos se vuelve parte de nuestra capacidad para trabajar con IA.

El PM tiene un papel fundamental. El líder de negocio también. El CEO que pide un cambio, el diseñador que necesita una nueva funcionalidad o cualquiera que abra una tarea está participando en la definición del trabajo.

No necesitamos convertirnos en expertos en IA.

Necesitamos aprender a expresar mejor nuestras intenciones.

Y esto no elimina a los humanos del proceso. Todo lo contrario.

La idea no es que el agente tome todas las decisiones. Es que pueda avanzar solo en aquello que ya hemos decidido y nos detenga cuando realmente necesita que decidamos algo.

Queremos humanos fuera del trabajo repetitivo, no fuera de las decisiones importantes.

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Entonces, ¿podemos dormir?

Sí.

Pero no porque hayamos encontrado una IA mágica.

Podemos dormir porque poco a poco estamos aprendiendo a convertir nuestro trabajo en algo que puede ser delegado.

El agente puede encargarse de explorar, construir, probar y avanzar mientras nosotros hacemos otras cosas.

Nosotros seguimos definiendo qué queremos conseguir, tomando las decisiones que importan y revisando aquello que merece nuestra atención.

Ese es el verdadero cambio que tenemos por delante.

No se trata simplemente de incorporar agentes a nuestro proceso.

Se trata de convertirnos en una organización capaz de trabajar con ellos.

Y quizás entonces sí podamos irnos a dormir con la tranquilidad de que nuestro backlog no se quedó esperando.

La parte automática ya existe.

La parte mágica depende de nosotros.