{"id":36408,"date":"2026-08-19T13:48:30","date_gmt":"2026-08-19T11:48:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=36408"},"modified":"2026-08-19T13:48:31","modified_gmt":"2026-08-19T11:48:31","slug":"alvaro-garcia-loaisa-cto-de-libnova","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/es\/perspectiva-cto\/alvaro-garcia-loaisa-cto-de-libnova\/","title":{"rendered":"\u201cEl impacto de un CTO se mide en lo bien que funciona todo cuando deja de controlarlo\u201d \u2013 \u00c1lvaro Garc\u00eda Loaisa"},"content":{"rendered":"\n

En el caso de \u00c1lvaro Garc\u00eda Loaisa,<\/a> el camino hasta convertirse en CTO no sigue una l\u00ednea recta. Empieza en el sector espacial, pasa por sistemas de control y din\u00e1mica de vuelo, contin\u00faa por la geolocalizaci\u00f3n y las metodolog\u00edas \u00e1giles y atraviesa compa\u00f1\u00edas muy distintas entre s\u00ed: desde una startup de cinco personas hasta una fintech brit\u00e1nica con sistemas cr\u00edticos a gran escala.<\/p>\n\n\n\n

Hoy es CTO de Libnova, empresa espa\u00f1ola especializada en software de preservaci\u00f3n digital para archivos, universidades y bibliotecas de referencia internacional. Desde 2024, cuando se incorpor\u00f3 como Head of Engineering, ha trabajado no solo en la transformaci\u00f3n del departamento de ingenier\u00eda, sino tambi\u00e9n en c\u00f3mo se organiza y funciona el resto de la compa\u00f1\u00eda. Desde 2025, ya como CTO, ese trabajo se ha ampliado a una cuesti\u00f3n que atraviesa pr\u00e1cticamente toda la organizaci\u00f3n: c\u00f3mo construir equipos aut\u00f3nomos, alineados con el negocio y capaces de decidir qu\u00e9 merece la pena construir.<\/p>\n\n\n\n

Porque esa es, probablemente, una de las ideas que m\u00e1s se repiten a lo largo de la conversaci\u00f3n: el CTO ya no puede limitarse a controlar la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Tiene que decidir d\u00f3nde poner la atenci\u00f3n. Y, cada vez m\u00e1s, tambi\u00e9n cu\u00e1ndo no construir.<\/p>\n\n\n\n

Del espacio a la ingenier\u00eda de producto<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La trayectoria de \u00c1lvaro comienza en GMV, donde pas\u00f3 por el departamento de Sistemas de Control y particip\u00f3 en el primer centro de control de sat\u00e9lites multifamilia. Despu\u00e9s lleg\u00f3 al departamento de Din\u00e1mica de Vuelo y, m\u00e1s adelante, el salto a Deimos Space.<\/p>\n\n\n\n

All\u00ed empez\u00f3 a trabajar en soluciones de geolocalizaci\u00f3n y descubri\u00f3 las metodolog\u00edas \u00e1giles. La experiencia fue suficientemente transformadora como para convertirse en evangelizador \u00e1gil dentro de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Despu\u00e9s lleg\u00f3 SuperTruper, una empresa peque\u00f1a, de unas cinco personas, donde la autonom\u00eda era pr\u00e1cticamente una necesidad. M\u00e1s adelante, en OSOCO, profundiz\u00f3 todav\u00eda m\u00e1s en esa forma de trabajar y descubri\u00f3 qu\u00e9 significaban realmente los equipos autogestionados y aut\u00f3nomos, aplicando Lean y Agile de manera intensiva.<\/p>\n\n\n\n

La siguiente parada fue INCLAM, donde intent\u00f3 trasladar todo ese aprendizaje a un contexto mucho m\u00e1s legacy. Y despu\u00e9s lleg\u00f3 un cambio de escala importante.<\/p>\n\n\n\n

En 2020 se incorpor\u00f3 a Tymit, una fintech brit\u00e1nica especializada en tarjetas de cr\u00e9dito. All\u00ed evolucion\u00f3 desde Senior hasta Principal Software Engineer y trabaj\u00f3 con sistemas cr\u00edticos a gran escala.<\/p>\n\n\n\n

Todo ese recorrido termina confluyendo en Libnova. Primero como Head of Engineering y, desde 2025, como CTO.<\/p>\n\n\n\n

Pero hay algo que se mantiene constante a lo largo de todas esas etapas: la convicci\u00f3n de que la ingenier\u00eda no puede funcionar aislada del producto ni del negocio.<\/p>\n\n\n\n

\u201cMi forma de pensar est\u00e1 muy orientada a producto\u201d, explica.<\/p>\n\n\n\n

Y ah\u00ed aparece una de las claves de su manera de entender el liderazgo t\u00e9cnico: conseguir que las personas que forman los equipos no sean simplemente ejecutores de tareas, sino ingenieros de producto capaces de entender qu\u00e9 est\u00e1n construyendo, para qui\u00e9n y qu\u00e9 impacto tiene.<\/p>\n\n\n\n

Un CTO no deber\u00eda ser el cuello de botella<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Para \u00c1lvaro, una de las mejores formas de medir el trabajo de un CTO no tiene que ver directamente con m\u00e9tricas t\u00e9cnicas.<\/p>\n\n\n\n

Tiene que ver con su propia ausencia.<\/p>\n\n\n\n

\u201cUn CTO no escala por lo que \u00e9l mismo sabe hacer, sino por cu\u00e1ntas decisiones buenas se toman sin que \u00e9l tenga que estar presente\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La frase resume una filosof\u00eda de liderazgo basada en la autonom\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Un departamento que necesita consultar cada decisi\u00f3n importante con su CTO puede parecer muy controlado. Pero, desde su perspectiva, probablemente sea justo lo contrario: una organizaci\u00f3n que todav\u00eda no ha conseguido generar suficiente criterio compartido.<\/p>\n\n\n\n

Por eso, una de sus prioridades es formar l\u00edderes y crear equipos capaces de tomar decisiones por s\u00ed mismos.<\/p>\n\n\n\n

El objetivo no es desaparecer. Es dejar de ser imprescindible.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSi el departamento funciona igual de bien cuando te vas dos semanas de vacaciones, has hecho bien tu trabajo\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Esta idea tambi\u00e9n cambia la manera de entender el impacto del rol. El \u00e9xito de un CTO no est\u00e1 necesariamente en todo aquello que controla, sino en todo aquello que puede dejar de controlar porque el sistema ya funciona.<\/p>\n\n\n\n

Y para que eso ocurra, la autonom\u00eda no puede significar que cada equipo haga lo que quiera. Tiene que existir alineamiento.<\/p>\n\n\n\n

El CTO como jardinero<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Si tuviera que explicar qu\u00e9 hace realmente un CTO m\u00e1s all\u00e1 del t\u00edtulo, \u00c1lvaro no elegir\u00eda la met\u00e1fora del arquitecto. Elegir\u00eda la del jardinero.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPara m\u00ed, un CTO es m\u00e1s como un jardinero que como un arquitecto\u201d.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La diferencia est\u00e1 en c\u00f3mo entendemos el software.<\/p>\n\n\n\n

Un edificio, una vez terminado, permanece relativamente estable. El software no. Cada funcionalidad que se incorpora contin\u00faa viva mientras exista en el sistema. Hay que mantenerla, entenderla, adaptarla y convivir con ella cada vez que se modifica algo a su alrededor.<\/p>\n\n\n\n

Por eso utiliza la imagen de un jard\u00edn.<\/p>\n\n\n\n

Las funcionalidades se plantan. Los procesos son parte del sistema de riego. La deuda t\u00e9cnica y la obsolescencia son maleza. Y hay momentos en los que a\u00f1adir nuevas plantas deja de tener sentido porque toca podar <\/strong>lo que ya ha crecido demasiado.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSi dejas de cuidar una parte del jard\u00edn, no se queda igual: se descontrola\u201d.<\/p>\n\n\n\n

El CTO no tiene que plantar personalmente cada una de esas plantas.<\/p>\n\n\n\n

Tiene que ayudar a decidir cu\u00e1les merecen la pena, d\u00f3nde colocarlas, qu\u00e9 zonas necesitan atenci\u00f3n y qu\u00e9 mecanismos hacen posible que el jard\u00edn no dependa de una \u00fanica persona para mantenerse.<\/p>\n\n\n\n

Y hay algo especialmente interesante en esta met\u00e1fora: cuando el trabajo est\u00e1 bien hecho, casi no se nota.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLos equipos sienten que trabajan con libertad, que las cosas \u2018simplemente crecen\u2019\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Hasta que algo deja de cuidarse. Entonces es cuando el CTO aparece.<\/p>\n\n\n\n

Tres cualidades para un CTO: producto, autonom\u00eda y criterio<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Si tuviera que quedarse con solo tres cualidades esenciales para un CTO, \u00c1lvaro lo tiene bastante claro.<\/p>\n\n\n\n

La primera es la mentalidad de producto<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Un CTO que solo entiende de tecnolog\u00eda puede tomar decisiones t\u00e9cnicas excelentes y decisiones de negocio equivocadas. Entender por qu\u00e9 se construye algo es tan importante como saber c\u00f3mo construirlo.<\/p>\n\n\n\n

Porque a veces la mejor decisi\u00f3n es decir que no.<\/p>\n\n\n\n

Incluso cuando t\u00e9cnicamente se puede hacer.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSin esto, terminas construyendo software perfecto que a nadie le importa y nadie usa\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La segunda cualidad es la capacidad de generar autonom\u00eda en otros<\/strong>. No se trata de acumular conocimiento, sino de multiplicarlo.<\/p>\n\n\n\n

La tercera es el criterio para priorizar bajo incertidumbre<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Y aqu\u00ed la inteligencia artificial introduce un cambio importante. Si cada vez resulta m\u00e1s barato y r\u00e1pido construir, la pregunta deja de ser principalmente si algo se puede hacer.<\/p>\n\n\n\n

La pregunta es si merece la pena hacerlo.<\/p>\n\n\n\n

\u201cCon la IA abaratando cada vez m\u00e1s la ejecuci\u00f3n, la escasez ya no es \u2018\u00bfpodemos construirlo?\u2019 sino \u2018\u00bfmerece la pena construirlo, y ahora?\u2019\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Producto para saber qu\u00e9 construir. Autonom\u00eda para no convertirse en cuello de botella. Y criterio para decidir entre todas las cosas que podr\u00edan hacerse.<\/p>\n\n\n\n

Los tres grandes retos siguen siendo humanos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Parad\u00f3jicamente, cuando se habla de los desaf\u00edos m\u00e1s dif\u00edciles de un CTO, \u00c1lvaro no empieza por la arquitectura, la tecnolog\u00eda o la IA.<\/p>\n\n\n\n

Empieza por las personas.<\/p>\n\n\n\n

El primero es la gesti\u00f3n de equipos<\/strong>: contratar, retener, dar feedback, gestionar motivaciones distintas y ayudar a crecer a personas diferentes.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl conocimiento t\u00e9cnico, con el tiempo, se aprende. Gestionar personas de forma consistente, bajo presi\u00f3n y sin perder la empat\u00eda, no se automatiza nunca\u201d.<\/p>\n\n\n\n

El segundo es el alineamiento entre equipos y departamentos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Porque la autonom\u00eda mal entendida puede generar precisamente el problema contrario al que intenta resolver.<\/p>\n\n\n\n

Si cada equipo optimiza su propia parcela, el resultado global puede empeorar.<\/p>\n\n\n\n

Ingenier\u00eda tiene que entender a producto. Producto a ventas. Ventas a operaciones. Operaciones a finanzas. Y todos necesitan compartir una misma visi\u00f3n de negocio.<\/p>\n\n\n\n

El tercer desaf\u00edo es la conversaci\u00f3n dif\u00edcil<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Decir que no. Comunicar una decisi\u00f3n impopular. Explicar algo que alguien no quiere escuchar.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLo que realmente cuesta es tener la conversaci\u00f3n honesta que ese problema exige, en el momento adecuado, con la persona adecuada\u201d.<\/p>\n\n\n\n

En el fondo, los tres retos tienen algo en com\u00fan.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLa tecnolog\u00eda es predecible, las personas no. Y ese es precisamente el trabajo\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Construir en pasos peque\u00f1os.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Esa misma filosof\u00eda aparece cuando \u00c1lvaro habla del futuro del rol.<\/p>\n\n\n\n

En su opini\u00f3n, el CTO se va a alejar cada vez m\u00e1s de \u201ccontrolar la tecnolog\u00eda\u201d para acercarse a decidir qu\u00e9 merece la pena construir y mantener.<\/p>\n\n\n\n

La raz\u00f3n tiene mucho que ver con la IA.<\/p>\n\n\n\n

Si la ejecuci\u00f3n se abarata, producir m\u00e1s software deja de ser necesariamente una ventaja.<\/p>\n\n\n\n

Cada funcionalidad tiene un coste que contin\u00faa despu\u00e9s del lanzamiento. Hay que entenderla, mantenerla y convivir con ella. Por eso, desde una perspectiva Lean, cada nueva pieza de software a\u00f1ade peso al sistema.<\/p>\n\n\n\n

La respuesta est\u00e1 en construir en pasos peque\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Lanzar antes. Aprender antes. Decidir antes si merece la pena continuar.<\/p>\n\n\n\n

\u201cCreo que el trabajo del CTO del futuro va a consistir, cada vez m\u00e1s, en construir menos, pero mejor\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La IA puede acelerar esos ciclos, pero no decide por s\u00ed sola qu\u00e9 deber\u00eda existir.<\/p>\n\n\n\n

Y ah\u00ed vuelve a aparecer el criterio.<\/p>\n\n\n\n

Cuando el cliente te compara con tu principal competidor<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Hay una historia reciente que resume bastante bien esta manera de entender el producto.<\/p>\n\n\n\n

Uno de los clientes m\u00e1s antiguos de Libnova sac\u00f3 a concurso la renovaci\u00f3n de su contrato. No era un cliente cualquiera: llevaba mucho tiempo trabajando con ellos, pero decidi\u00f3 comparar seriamente el mercado.<\/p>\n\n\n\n

Y la competencia no lleg\u00f3 sola. Contaba adem\u00e1s con el apoyo de un consultor externo especializado.<\/p>\n\n\n\n

La situaci\u00f3n pod\u00eda haberse planteado como una batalla de presentaciones, roadmaps y promesas.<\/p>\n\n\n\n

No lo hicieron.<\/p>\n\n\n\n

Siguieron haciendo lo mismo que hab\u00edan hecho durante los meses anteriores: mantener el producto estable, resolver las incidencias correctamente y escuchar lo que el cliente necesitaba de verdad.<\/p>\n\n\n\n

Cuando lleg\u00f3 el momento de decidir, el cliente no compar\u00f3 discursos. Compar\u00f3 experiencia. Y Libnova gan\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

No solo mantuvo al cliente: ampli\u00f3 el contrato durante diez a\u00f1os m\u00e1s y pr\u00e1cticamente duplic\u00f3 lo contratado.<\/p>\n\n\n\n

La conclusi\u00f3n de \u00c1lvaro es especialmente reveladora:<\/p>\n\n\n\n

\u201cNo ganamos esa comparativa el d\u00eda de la presentaci\u00f3n. La ganamos en los dos a\u00f1os anteriores\u201d.<\/p>\n\n\n\n

En un mercado donde una demo puede ser espectacular y una presentaci\u00f3n puede prometer pr\u00e1cticamente cualquier cosa, la ventaja competitiva puede estar en algo mucho menos visible.<\/p>\n\n\n\n

El trabajo constante. El producto que funciona. La confianza acumulada.<\/p>\n\n\n\n

La IA cambia qu\u00e9 merece la pena construir<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En Libnova, la inteligencia artificial ha pasado de ser una cuesti\u00f3n de experimentaci\u00f3n individual a contar con una estructura definida.<\/p>\n\n\n\n

Cada equipo de ingenier\u00eda tiene un AI Champion<\/strong>, con tiempo reservado durante la semana para explorar d\u00f3nde puede aportar valor la IA.<\/p>\n\n\n\n

Pero con una condici\u00f3n importante: no se empieza por la herramienta.<\/p>\n\n\n\n

Se empieza por el problema.<\/p>\n\n\n\n

Las pruebas est\u00e1n acotadas y tienen una duraci\u00f3n m\u00e1xima de tres o cuatro semanas antes de decidir si tiene sentido llevarlas m\u00e1s lejos.<\/p>\n\n\n\n

Ese enfoque ya est\u00e1 cambiando las decisiones t\u00e9cnicas.<\/p>\n\n\n\n

Entre los casos identificados est\u00e1n la documentaci\u00f3n y comprensi\u00f3n de c\u00f3digo legacy, la generaci\u00f3n de tests, la revisi\u00f3n autom\u00e1tica de c\u00f3digo en cada Merge Request y la automatizaci\u00f3n de scripts de migraci\u00f3n e infraestructura.<\/p>\n\n\n\n

Pero quiz\u00e1 el cambio m\u00e1s interesante est\u00e1 en la forma de plantear las conversaciones t\u00e9cnicas.<\/p>\n\n\n\n

En Libnova est\u00e1n aplicando metodolog\u00edas como Spec-Driven Development<\/strong>, donde la especificaci\u00f3n detallada del problema se convierte en el artefacto central antes de escribir c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n

La IA ayuda a generar e iterar sobre esa especificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El orden cambia.<\/p>\n\n\n\n

Antes se discut\u00eda primero la implementaci\u00f3n. Ahora se discute primero qu\u00e9 problema se quiere resolver y c\u00f3mo debe especificarse. La implementaci\u00f3n viene despu\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Y eso tambi\u00e9n modifica el papel del CTO: no solo supervisar qu\u00e9 se est\u00e1 construyendo, sino tener m\u00e1s visibilidad sobre por qu\u00e9 se est\u00e1 construyendo.<\/p>\n\n\n\n

Experimentar r\u00e1pido sin romper lo que funciona<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La estrategia de adopci\u00f3n de IA en Libnova se apoya en una distinci\u00f3n clara.<\/p>\n\n\n\n

Hay cosas con las que se puede experimentar r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n

Y hay cosas que no.<\/p>\n\n\n\n

Documentaci\u00f3n, revisi\u00f3n de c\u00f3digo, automatizaciones internas o herramientas para los equipos pueden pasar por un carril r\u00e1pido de experimentaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Los productos en producci\u00f3n y, especialmente, todo aquello que afecta a datos de clientes, requieren otro nivel de control.<\/p>\n\n\n\n

La diferencia no es tecnol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n

Es de riesgo.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSer lento en todo te deja fuera del mercado; ser r\u00e1pido en todo sin gobernanza te puede costar mucho m\u00e1s caro el d\u00eda que falle donde no deb\u00eda\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La madurez est\u00e1 precisamente en saber en qu\u00e9 velocidad debe moverse cada cosa.<\/p>\n\n\n\n

Por eso, cuando una prueba demuestra que funciona, no se queda como una ventaja privada del equipo que la descubri\u00f3. Se comparte con el resto de la organizaci\u00f3n y puede convertirse en una pr\u00e1ctica est\u00e1ndar.<\/p>\n\n\n\n

La innovaci\u00f3n no deber\u00eda competir con la estabilidad.<\/p>\n\n\n\n

Deber\u00eda acabar reforz\u00e1ndola.<\/p>\n\n\n\n

De Skills internas a IA dentro del producto<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La experimentaci\u00f3n ya ha dado lugar a varias herramientas que forman parte del trabajo diario de Libnova.<\/p>\n\n\n\n

Han desarrollado Skills reutilizables para revisi\u00f3n de c\u00f3digo, generaci\u00f3n de documentaci\u00f3n, presentaciones y p\u00e1ginas web siguiendo el estilo de marca, adem\u00e1s de automatizaciones para las presentaciones de las Sprint Reviews y v\u00eddeos de formaci\u00f3n creados a partir de documentaci\u00f3n t\u00e9cnica.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n han desarrollado herramientas propias para medir mejor el trabajo del departamento y automatizar procesos internos.<\/p>\n\n\n\n

El aprendizaje ha sido bastante concreto:<\/p>\n\n\n\n

\u201cUna Skill concreta y bien definida escala mucho mejor que un agente gen\u00e9rico que intenta hacerlo todo\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Pero el principal desaf\u00edo no ha sido t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n

Ha sido conseguir que el equipo incorpore estas herramientas como parte habitual de su trabajo, y no simplemente como algo que se prueba cuando queda tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Mientras tanto, hay otro caso de uso mucho m\u00e1s delicado: aplicar IA dentro del producto principal para extraer metadatos de los archivos que ingieren sus clientes.<\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed el contexto lo cambia todo.<\/p>\n\n\n\n

En preservaci\u00f3n digital, un metadato mal extra\u00eddo puede quedar registrado durante d\u00e9cadas.<\/p>\n\n\n\n

Por eso, la velocidad deja de ser la prioridad.<\/p>\n\n\n\n

La fiabilidad pasa a serlo.<\/p>\n\n\n\n

El piloto mantiene supervisi\u00f3n humana y dedica m\u00e1s esfuerzo a validar precisi\u00f3n y escalabilidad que a acelerar la implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La pregunta no es cu\u00e1nto tiempo puede ahorrar la IA.<\/p>\n\n\n\n

Es cu\u00e1nto riesgo se puede asumir en cada contexto.<\/p>\n\n\n\n

El verdadero riesgo no es experimentar demasiado, sino experimentar igual en todo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Cuando se plantea el dilema entre quedarse al margen de la IA o implementarla demasiado pronto, \u00c1lvaro no cree que ninguno de los extremos sea la respuesta.<\/p>\n\n\n\n

Pero s\u00ed considera m\u00e1s peligroso quedarse fuera.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La barrera de entrada para construir y automatizar est\u00e1 bajando muy r\u00e1pido. Esperar a tener todas las respuestas antes de empezar puede significar que otros ya hayan aprendido mediante iteraci\u00f3n cuando una organizaci\u00f3n decide finalmente moverse.<\/p>\n\n\n\n

Eso no significa eliminar los controles.<\/p>\n\n\n\n

Significa aplicarlos donde realmente importan.<\/p>\n\n\n\n

En Libnova, la experimentaci\u00f3n interna puede avanzar r\u00e1pido. En cambio, cualquier iniciativa que afecte al producto o a datos de clientes pasa por evaluaci\u00f3n de seguridad y aprobaci\u00f3n formal.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSer lento en todo te deja fuera del mercado; ser r\u00e1pido en todo sin gobernanza te puede costar mucho m\u00e1s caro el d\u00eda que falle donde no deb\u00eda\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La cuesti\u00f3n, por tanto, no es elegir entre velocidad y seguridad.<\/p>\n\n\n\n

Es aprender a distinguir cu\u00e1ndo necesitas cada una.<\/p>\n\n\n\n

La IA tambi\u00e9n cambia el trabajo del propio CTO<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La inteligencia artificial no solo est\u00e1 transformando el trabajo de los equipos de ingenier\u00eda. Tambi\u00e9n est\u00e1 cambiando c\u00f3mo \u00c1lvaro toma decisiones.<\/p>\n\n\n\n

Por un lado, le permite apoyarse m\u00e1s en datos reales y menos en intuiciones.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de logs, costes de infraestructura o patrones de incidentes pueden hacerse mucho m\u00e1s r\u00e1pido, lo que facilita tomar decisiones con una base m\u00e1s s\u00f3lida.<\/p>\n\n\n\n

Por otro, introduce un nuevo riesgo.<\/p>\n\n\n\n

No tanto que la IA genere c\u00f3digo incorrecto \u2014algo que se puede revisar y corregir\u2014, sino que la facilidad para construir haga que aparezca complejidad arquitect\u00f3nica sin que nadie haya decidido conscientemente introducirla.<\/p>\n\n\n\n

\u201cCuando construir es barato y r\u00e1pido, la tentaci\u00f3n de \u2018probar algo\u2019 en producci\u00f3n sin pasar por el proceso de decisi\u00f3n de arquitectura es mayor\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Por eso, el trabajo del CTO no consiste en frenar la IA. Consiste en controlar el ritmo. Saber cu\u00e1ndo acelerar. Y saber cu\u00e1ndo exigir gobernanza.<\/p>\n\n\n\n

Lo que la IA nunca deber\u00eda decidir<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Para \u00c1lvaro, hay una frontera clara.<\/p>\n\n\n\n

La IA puede analizar datos, generar alternativas o acelerar un an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

Pero no deber\u00eda asumir la responsabilidad final de determinadas decisiones.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPuedo apoyarme en IA para analizar datos, generar alternativas o acelerar un an\u00e1lisis, pero decidir a qui\u00e9n asciendo, c\u00f3mo comunico una mala noticia a un cliente, o si asumo un riesgo arquitect\u00f3nico importante (…) tiene que seguir siendo una decisi\u00f3n de personas\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Porque existe una diferencia fundamental entre utilizar una herramienta para decidir mejor y delegarle la responsabilidad de decidir.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl d\u00eda que deleguemos eso, dejamos de liderar y empezamos simplemente a ejecutar lo que la m\u00e1quina sugiere\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Y esa es una l\u00ednea que, en su opini\u00f3n, un CTO no deber\u00eda cruzar.<\/p>\n\n\n\n

Si pudiera volver atr\u00e1s: primero la estructura, despu\u00e9s las herramientas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La experiencia de Libnova tambi\u00e9n ha dejado aprendizajes sobre c\u00f3mo introducir la IA.<\/p>\n\n\n\n

Si pudiera volver un a\u00f1o atr\u00e1s, \u00c1lvaro no empezar\u00eda antes con herramientas.<\/p>\n\n\n\n

Empezar\u00eda antes con estructura.<\/p>\n\n\n\n

Durante los primeros meses, cada persona experimentaba por su cuenta. Eso gener\u00f3 entusiasmo, pero tambi\u00e9n conocimiento disperso.<\/p>\n\n\n\n

Alguien encontraba una soluci\u00f3n interesante y esa experiencia no necesariamente llegaba al resto.<\/p>\n\n\n\n

Hoy lo har\u00eda de otra manera.<\/p>\n\n\n\n

\u201cMontar\u00eda un AI Hub y la red de Champions desde el primer mes\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n establecer\u00eda antes las reglas de gobernanza.<\/p>\n\n\n\n

No todas las pruebas necesitan el mismo nivel de control. Y cuanto antes se establece esa frontera, menos fricci\u00f3n aparece despu\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Pero hay una tercera lecci\u00f3n todav\u00eda m\u00e1s importante.<\/p>\n\n\n\n

Comunicar desde el principio que la IA no sustituye el criterio profesional.<\/p>\n\n\n\n

Lo hace m\u00e1s importante.<\/p>\n\n\n\n

Los ingenieros que vienen tendr\u00e1n que saber definir antes de construir<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La adopci\u00f3n masiva de IA tambi\u00e9n est\u00e1 cambiando las habilidades que diferencian a los equipos t\u00e9cnicos.<\/p>\n\n\n\n

La primera es saber definir bien el problema<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Si generar c\u00f3digo es cada vez m\u00e1s barato, formular correctamente qu\u00e9 se quiere construir se vuelve m\u00e1s valioso.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLa parte puramente t\u00e9cnica de \u2018saber programar\u2019 sigue siendo necesaria, pero deja de ser la habilidad diferencial\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La segunda es saber revisar y validar con criterio<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La IA puede producir resultados que parecen correctos con mucha facilidad. El reto est\u00e1 en detectar cu\u00e1ndo algo aparentemente correcto no lo es.<\/p>\n\n\n\n

Y la tercera es la curiosidad aplicada<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

No esperar a que alguien diga qu\u00e9 herramienta utilizar, sino preguntarse qu\u00e9 partes del propio trabajo podr\u00edan hacerse de otra manera.<\/p>\n\n\n\n

La pregunta pasa a ser casi cotidiana:<\/p>\n\n\n\n

\u00bfEsto que hago todas las semanas se podr\u00eda hacer distinto con IA?<\/p>\n\n\n\n

Los equipos que mejor aprovechen la tecnolog\u00eda ser\u00e1n los que sepan formular mejores problemas, revisar mejor las respuestas y experimentar de forma constante.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo empezar a prepararse para ser CTO<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Para quienes quieran orientarse hacia el rol, \u00c1lvaro no recomienda perseguir \u00fanicamente el cargo.<\/p>\n\n\n\n

Recomienda leer, probar y aprender.<\/p>\n\n\n\n

Especialmente sobre gesti\u00f3n de equipos, conflictos, procesos y sistemas.<\/p>\n\n\n\n

Entre los libros que m\u00e1s le han influido est\u00e1n Menos software, m\u00e1s impacto<\/em>, de Eduardo Ferro; This is Lean<\/em>; Refactor: The CTO’s Guide to Reclaim Your Time and Multiply Your Output<\/em>; An Elegant Puzzle: Systems of Engineering Management<\/em>; The CTO Toolbox<\/em>; The Manager’s Path<\/em>; Team Topologies<\/em>; The Five Dysfunctions of a Team<\/em>; Radical Candor<\/em>; Modern CTO<\/em> y Staff Engineer: Leadership beyond the management track<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Cada uno, explica, aporta una pieza diferente: eficiencia y flujo, gesti\u00f3n de personas, dise\u00f1o organizativo, liderazgo t\u00e9cnico o evoluci\u00f3n profesional.<\/p>\n\n\n\n

Pero la formaci\u00f3n no termina en los libros.<\/p>\n\n\n\n

El CTO tiene que entender c\u00f3mo funcionan conjuntamente ingenier\u00eda, producto, ventas, operaciones y finanzas.<\/p>\n\n\n\n

Y ah\u00ed aparece una idea especialmente importante: la cultura no es algo inmutable.<\/p>\n\n\n\n

Se puede transformar. Con tiempo, paciencia y las personas adecuadas.<\/p>\n\n\n\n

El impacto de un CTO no est\u00e1 en lo que controla<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Si tuviera que quedarme con una sola idea de toda la entrevista, probablemente ser\u00eda esta:<\/p>\n\n\n\n

El impacto de un CTO no deber\u00eda medirse por cu\u00e1nto controla, sino por cu\u00e1nto consigue que funcione sin necesidad de estar encima.<\/p>\n\n\n\n

Por cu\u00e1ntas buenas decisiones se toman sin \u00e9l en la sala. Por c\u00f3mo habla el resto de la empresa de ingenier\u00eda. Y por hasta qu\u00e9 punto las decisiones t\u00e9cnicas est\u00e1n conectadas con objetivos reales de negocio.<\/p>\n\n\n\n

El jardinero no puede controlar cada planta. Pero s\u00ed puede crear las condiciones para que el jard\u00edn crezca.<\/p>\n\n\n\n

Gracias, \u00c1lvaro, por tu tiempo y por compartir con nosotros tu visi\u00f3n sobre el liderazgo t\u00e9cnico, la autonom\u00eda de los equipos y el papel que la IA est\u00e1 empezando a jugar en la evoluci\u00f3n del CTO dentro de Perspectiva CTO.<\/p>\n\n\n\n

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En el caso de \u00c1lvaro Garc\u00eda Loaisa, el camino hasta convertirse en CTO no sigue una l\u00ednea recta. 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