Hay decisiones tecnológicas que parecen técnicas cuando se toman, pero que años después definen la cultura de una empresa entera.
Elegir un lenguaje, un framework o una arquitectura no es solo una cuestión de rendimiento. Es decidir cómo trabajará un equipo, cuánto tiempo dedicará a resolver problemas reales y cuánto esfuerzo invertirá en mantener aquello que construye.
Oliver Valls lleva desde 2007 desarrollando software y aprendiendo precisamente esa lección: la tecnología importa, pero importa todavía más la capacidad de utilizarla con criterio.
Cofundador de YoFacturo y CodiTramuntana, ha construido su carrera alrededor de una idea muy concreta: la mejor tecnología no es necesariamente la más nueva, sino la que permite a una organización avanzar de forma sostenible.
En un momento donde la inteligencia artificial está cambiando las reglas del desarrollo de software, Oliver defiende que el papel del CTO no desaparece. Al contrario: gana importancia.
Porque cuando construir tecnología es cada vez más fácil, también la hace más volátil; y es por eso que decidir qué merece la pena construir, y cómo hacerlo, se vuelve mucho más difícil.
“Las responsabilidades del CTO se mantienen, pero cambia el cómo”
Para Oliver, la llegada de la IA no transforma la esencia del rol del CTO, sino la manera de ejercerlo.
“En estos momentos de cambio acelerado, creo que las responsabilidades del CTO se mantienen en concepto, pero cambia el cómo.”
La responsabilidad principal sigue siendo tomar decisiones tecnológicas alineadas con la organización.
“El CTO continuará responsabilizándose de seleccionar las tecnologías que mejor se adapten a su organización.”
Pero ahora aparece una nueva posibilidad que hace unos años no existía.
“Ya no tiene excusa para no desarrollar inhouse muchas soluciones que la IA permite desarrollar y mantener de forma mucho más fácil.”
Ese cambio modifica una de las preguntas más habituales en tecnología: ¿comprar o construir?
Según Oliver, el CTO tendrá un papel clave decidiendo cuándo merece la pena personalizar una solución y cuándo sigue teniendo sentido apoyarse en herramientas externas.
“Su figura es clave a la hora de ayudar a decidir si es mejor personalizar un workflow desarrollándolo a medida o si continúa teniendo más sentido externalizarlo a un SaaS.”
La IA también cambia la relación con el código.
“El CTO queda liberado del control de la calidad del código fuente, no tanto porque deje de ser importante, sino por la facilidad que da la IA para generar buen código.”
Pero esa simplificación trae nuevos retos.
“El gran coste que conlleva el uso que los desarrolladores van a hacer de la IA todavía es un handicap. Seleccionar cuál es mejor, utilizar un router para cambiar de modelo dependiendo de la tarea, tener modelos inhouse… todo esto está definiéndose.”
De construir software a decidir dónde poner la energía
A lo largo de su carrera, Oliver ha visto cómo la tecnología cambia constantemente, pero también cómo algunos principios permanecen.
Cuando habla de qué debería aprender alguien que aspira a convertirse en CTO, no empieza por una tecnología concreta.
Empieza por entender el impacto.
“Que se centren en entender cómo la tecnología aporta valor a su organización y el arte de saber priorizar.”
Porque precisamente la abundancia de opciones convierte la priorización en una habilidad crítica.
“Con tanta novedad, la disciplina de la priorización es esencial.”
Una idea que conecta directamente con su forma de entender la ingeniería: no se trata de construir más, sino de construir mejor.
La decisión que parecía un problema y acabó siendo una oportunidad
En tecnología, no todas las batallas se ganan acelerando. A veces la clave está en saber esperar.
Oliver recuerda un momento reciente con YoFacturo. El equipo había lanzado el producto convencido de que el mercado respondería rápidamente.
“Estábamos convencidos que el otoño pasado, aún y haber salido a producción hacía poco, tendríamos muchos registros.”
Pero el contexto fue diferente.
Antes de la llegada de VeriFactu, detectaron una realidad habitual en el mercado.
“En este país se va muy a última hora. Y no solo autónomos, también empresas consolidadas que a finales de noviembre estaban mirando qué tenían que hacer.”
Finalmente, el calendario cambió y la obligatoriedad se aplazó. A primera vista podía parecer un problema. Pero el equipo aprovechó ese tiempo para cambiar prioridades.
“Esto sirvió a YoFacturo para rebalancear y dar mucho más peso al marketing.”
Con perspectiva, aquella situación dejó una enseñanza importante.
“A veces nos enamoramos de nuestros productos o de tecnologías y hay que saber balancear o evolucionar.”
Una reflexión que también aplica al momento actual con la inteligencia artificial.
“Como también pasa ahora a los nostálgicos de la programación con la IA.”
Elegir tecnología: menos hype, más contexto
Si hay un tema donde Oliver tiene una postura especialmente clara es en la elección del stack tecnológico. Su criterio no parte de la popularidad, sino de la productividad sostenida.
“No elijas un stack por su popularidad actual; elígelo por la velocidad a la que tu equipo podrá entregar valor durante los próximos años.”
En CodiTramuntana, donde trabajan con diferentes proyectos y clientes, esa decisión tiene consecuencias directas.
“Me fijo mucho en que los proyectos sean fullstack, es decir, que no haga falta un experto en front y uno en back. La filosofía Rails.”
Para Oliver, muchas arquitecturas actuales añaden complejidad innecesaria.
“A menudo nos llegan proyectos con mucho desarrollo de front, sobretodo Angular y React, que se hubieran podido resolver de forma mucho más económica con un stack más monolítico y basado en el backend.”
La segunda variable es la madurez.
“Prefiero frameworks más maduros y con un ecosistema de librerías que eviten tener que reinventar la rueda para funcionalidades que no son core en el proyecto.”
Y la tercera es el conocimiento acumulado del equipo.
“Prefiero controlar bien menos tecnologías que no tener proyectos en muchas tecnologías distintas.”
Porque una tecnología no solo se mantiene con código. También con personas capaces de entenderla.
La IA ya no es un experimento: es parte del proceso
En CodiTramuntana la IA no se queda en pruebas aisladas. Ya forma parte de procesos concretos.
Uno de los ejemplos más interesantes es un sistema multiagente para analizar proyectos.
“Hemos desarrollado un sistema multiagéntico de análisis de requisitos que nos ayuda sobretodo a la hora de hacer estimaciones.”
También utilizan sistemas RAG para casos internos.
“Proyectos tipo RAG aportan valor en muchos casos de uso que hasta la fecha debían hacer humanos sí o sí.”
Incluso han creado herramientas internas para departamentos no técnicos.
“Ya tenemos un RAG que nos ayuda internamente en RRHH.”
Otro caso está relacionado con generación de contenido.
“Hemos desarrollado un pipeline de marketing para generar artículos para un blog optimizados para SEO.”
La clave, explica Oliver, no está en sustituir personas.
Está en aumentar capacidades.
“Les ha permitido desarrollar los contenidos del blog de forma sostenible con unos costes mucho más reducidos y controlados.”
Pero trabajar con IA también obliga a cambiar la forma de pensar los procesos.
“El principal reto en este tipo de proyectos es siempre la definición de los procesos y los skills para que los agentes se comporten de la forma más determinista posible.”
Porque los modelos siguen teniendo una característica fundamental.
“Los LLMs 9/10 veces se pueden comportar como esperas, pero a la décima salirte con que ha hecho algo que no se esperaba.”
“El mayor riesgo es quedarse al margen”
Ante el debate sobre si adoptar IA demasiado pronto puede ser peligroso, Oliver tiene una posición clara.
“Actualmente lo que tiene más riesgo es quedarse al margen.”
No porque haya que adoptar cualquier herramienta sin criterio, sino porque esperar demasiado puede dejar a las organizaciones sin tiempo para aprender.
“Si no abrazas la IA corres el riesgo que te pase por encima el día menos pensado y entonces te será mucho más difícil ponerte al día.”
Su enfoque es empezar, medir y mejorar.
“Creo que es mejor empezar a implementarla cuanto antes mejor y según resultados empezar a mejorar cuellos de botella o costes arquitectónicos, mitigar riesgos, etc.”
El nuevo perfil del ingeniero: entender, cuestionar y supervisar
Para Oliver, la IA no elimina la importancia del conocimiento técnico.
La transforma.
“La capacidad de las personas del equipo de entender las cosas y de razonamiento en general se mantienen intactas.”
Pero aparecen nuevas habilidades.
“La curiosidad para hacer proyectos con la IA será una cualidad diferencial.”
También la precisión.
“La IA necesita mucha supervisión y no vale supervisar a vista de pájaro. Aún hay que bajar bastante al detalle a revisar lo que la IA va haciendo.”
Porque el futuro no será simplemente escribir menos código.
Será saber dirigir mejor cómo se construye.
Liderar tecnología cuando construir es más fácil que decidir
La trayectoria de Oliver refleja una idea que aparece constantemente en la conversación: la tecnología cambia, pero el criterio sigue siendo la ventaja diferencial.
El CTO del futuro no será quien conozca más herramientas, sino quien sepa distinguir cuáles merecen atención y cuáles son solo ruido.
Porque en un mundo donde la IA puede acelerar la construcción, la pregunta más importante deja de ser “¿podemos hacerlo?”
La pregunta pasa a ser:
“¿Deberíamos hacerlo?”
Y ahí es donde el liderazgo técnico sigue siendo imprescindible.
Gracias, Oliver, por compartir una visión tan práctica y honesta sobre tecnología, liderazgo y cómo construir equipos preparados para la era de la inteligencia artificial.
