{"id":36905,"date":"2026-11-04T11:29:22","date_gmt":"2026-11-04T10:29:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=36905"},"modified":"2026-11-04T11:29:23","modified_gmt":"2026-11-04T10:29:23","slug":"escribir-codigo-mas-rapido-no-significa-entregar-antes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/es\/inteligencia-artificial\/escribir-codigo-mas-rapido-no-significa-entregar-antes\/","title":{"rendered":"Tu IA escribe c\u00f3digo m\u00e1s r\u00e1pido de lo que tu CI puede procesarlo"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Escribir c\u00f3digo m\u00e1s r\u00e1pido solo significa entregar antes si el proceso que viene despu\u00e9s es capaz de seguir ese ritmo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En Codemotion hablamos a menudo con desarrolladores sobre herramientas de IA, pero hay una pregunta a la que deber\u00edamos prestar m\u00e1s atenci\u00f3n: \u00bfqu\u00e9 pasa despu\u00e9s de escribir el c\u00f3digo? Datadog tiene una propuesta bastante concreta para responder a esta cuesti\u00f3n, basada en la experiencia de equipos reales. Te contamos en qu\u00e9 consiste y c\u00f3mo encaja su soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hay una idea que se repite mucho cuando hablamos de programar con IA: si los desarrolladores escriben c\u00f3digo m\u00e1s r\u00e1pido, el software tambi\u00e9n llegar\u00e1 antes a producci\u00f3n. Parece l\u00f3gico, pero no es del todo cierto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Escribir c\u00f3digo es solo el primer paso de un proceso bastante m\u00e1s largo. Despu\u00e9s vienen la pull request, la compilaci\u00f3n (build), las pruebas, la revisi\u00f3n, la integraci\u00f3n y el despliegue. Si aceleras much\u00edsimo el primer paso, no significa que todo el proceso vaya a ir m\u00e1s r\u00e1pido. Lo que haces es acumular m\u00e1s trabajo justo en el siguiente punto donde el proceso se atasca. Y, en muchos equipos, ese cuello de botella es CI (integraci\u00f3n continua).<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-mas-codigo-significa-mas-trabajo-para-todos\" class=\"wp-block-heading\">M\u00e1s c\u00f3digo significa m\u00e1s trabajo para todos<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los asistentes y agentes de IA no solo ayudan a escribir c\u00f3digo. Tambi\u00e9n hacen que probar nuevas ideas sea mucho m\u00e1s f\u00e1cil y barato. Algo que antes pod\u00eda llevarte toda una tarde para tener un primer prototipo, ahora puede resolverse con un prompt y un caf\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como resultado, los desarrolladores crean m\u00e1s pull requests, suben m\u00e1s commits y prueban cambios con mucha m\u00e1s frecuencia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Y cada uno de esos cambios pone en marcha una pipeline. M\u00e1s pull requests significan m\u00e1s compilaciones (builds); m\u00e1s builds, m\u00e1s ejecuciones de pruebas; y m\u00e1s pruebas, m\u00e1s consumo de recursos, m\u00e1s tiempos de espera y m\u00e1s posibilidades de que algo falle sin que nadie sepa muy bien por qu\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El problema es que los fallos de CI que antes pod\u00edas tolerar no se mantienen igual cuando aumenta el volumen de trabajo: se multiplican. Una pipeline que resultaba simplemente molesta con diez pull requests al d\u00eda puede convertirse en un problema diario cuando llegas a cincuenta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Y una prueba que fallaba de vez en cuando, por ejemplo, una de cada cien ejecuciones, puede pasar de ser una peque\u00f1a molestia a convertirse en algo casi habitual. Siempre hay alguien con una compilaci\u00f3n fallida sin motivo aparente.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-la-solucion-que-parece-mas-facil-anadir-mas-recursos\" class=\"wp-block-heading\">La soluci\u00f3n que parece m\u00e1s f\u00e1cil: a\u00f1adir m\u00e1s recursos<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cuando empiezan a acumularse los trabajos en cola, la primera reacci\u00f3n suele ser aumentar la capacidad: a\u00f1adir m\u00e1s runners, contratar m\u00e1s recursos de computaci\u00f3n y permitir que se ejecuten m\u00e1s tareas en paralelo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hasta cierto punto, funciona. Pero es como a\u00f1adir carriles a una autopista cuando el verdadero problema es un accidente que est\u00e1 bloqueando uno de ellos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tener m\u00e1s capacidad permite procesar m\u00e1s trabajo, pero no soluciona los problemas de fondo: una tarea demasiado lenta que bloquea el resto del proceso, una bater\u00eda de pruebas que vuelve a ejecutarse entera cada vez que cambias un solo archivo o una prueba inestable que obliga al desarrollador a pulsar otra vez el bot\u00f3n de \u00abreintentar\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al final, pagas m\u00e1s por ejecutar las mismas ineficiencias en paralelo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La factura crece casi al mismo ritmo que el volumen de trabajo, pero los desarrolladores siguen esperando. Vamos, que acabas pagando m\u00e1s para seguir teniendo el mismo problema.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-cuatro-ideas-para-escalar-sin-depender-de-mas-maquinas\" class=\"wp-block-heading\">Cuatro ideas para escalar sin depender de m\u00e1s m\u00e1quinas<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si a\u00f1adir m\u00e1s m\u00e1quinas no es suficiente, \u00bfqu\u00e9 podemos hacer? Si nos fijamos en c\u00f3mo trabajan los equipos que consiguen mantener sus procesos de CI bajo control, encontramos cuatro pr\u00e1cticas. Ninguna es especialmente complicada. Lo dif\u00edcil es aplicarlas de forma constante, y para eso hace falta tener visibilidad de lo que est\u00e1 pasando.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">1. Identificar d\u00f3nde est\u00e1 realmente el problema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Decimos que las pipelines son lentas, pero ese tiempo de espera no suele repartirse por igual. Lo habitual es que unos pocos trabajos o fases concentren la mayor parte de las demoras.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hasta que no sabes d\u00f3nde se est\u00e1 yendo realmente el tiempo, optimizas un poco a ciegas. Y normalmente acabas intentando solucionar lo que m\u00e1s te molest\u00f3 la semana pasada, no necesariamente lo que m\u00e1s impacto tiene.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">2. Dejar de tratar las pruebas inestables como una simple molestia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una prueba que falla de forma aleatoria no solo hace perder tiempo. Tambi\u00e9n provoca que los desarrolladores dejen de confiar en los resultados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cuando te acostumbras a repetir una prueba esperando que esta vez funcione, empiezas a asumir que un error no significa necesariamente que algo est\u00e9 roto. Y cuando aparece un problema real, puede acabar recibiendo la misma atenci\u00f3n que un falso positivo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por eso, estas pruebas deben evitarse siempre que sea posible y, cuando no lo sea, hay que tenerlas controladas: aislarlas, asignar a alguien responsable de ellas y hacer seguimiento hasta que se solucionen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">3. Ejecutar solo las pruebas que tienen sentido para cada cambio.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mayor\u00eda de los cambios no afectan a todo el c\u00f3digo. Sin embargo, muchas pipelines ejecutan toda la bater\u00eda de pruebas cada vez que se modifica algo, simplemente porque es la opci\u00f3n m\u00e1s segura.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La selecci\u00f3n inteligente de pruebas propone hacer justo lo contrario: utilizar la informaci\u00f3n sobre los cambios realizados y el historial de las pruebas para ejecutar \u00fanicamente aquellas que podr\u00edan verse afectadas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Menos trabajo, el mismo nivel de confianza y resultados m\u00e1s r\u00e1pidos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">4. Repartir mejor el trabajo que queda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una vez eliminado el trabajo innecesario, toca distribuir el resto de forma equilibrada.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ejecutar pruebas en paralelo solo ayuda si los distintos grupos de tareas (shards) terminan m\u00e1s o menos al mismo tiempo. Si uno de ellos acumula demasiado trabajo, todos tendr\u00e1n que esperar a que termine el \u00faltimo, mientras el resto de m\u00e1quinas se quedan pr\u00e1cticamente sin hacer nada.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00edjate en que las cuatro ideas tienen algo en com\u00fan: no hablan de a\u00f1adir capacidad, sino de gestionar mejor el trabajo. Hacer menos tareas innecesarias, conseguir que las pruebas sean m\u00e1s fiables y repartir mejor lo que queda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una vez hecho eso, ya tiene sentido invertir en m\u00e1s capacidad si sigue haciendo falta.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-un-ejemplo-real-betterment\" class=\"wp-block-heading\">Un ejemplo real: Betterment<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El caso de Betterment es un buen ejemplo porque parte de una situaci\u00f3n bastante habitual.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A medida que crec\u00eda su base de c\u00f3digo, las pruebas empezaron a fallar de forma aleatoria, las pipelines de CI llegaron a tardar casi 40 minutos y menos de la mitad de las compilaciones terminaban correctamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pero el problema m\u00e1s importante iba m\u00e1s all\u00e1 de las cifras: los desarrolladores hab\u00edan dejado de confiar en el proceso. Cuando la mayor\u00eda de las compilaciones fallan por motivos que no tienen nada que ver con tus cambios, acabas dejando de prestar atenci\u00f3n a los errores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La soluci\u00f3n no pas\u00f3 por rehacerlo todo desde cero. El equipo utiliz\u00f3 CI Visibility y Test Optimization de Datadog para identificar qu\u00e9 pruebas estaban dando problemas, asignar responsables y utilizar Workflow Automation para detectar posibles regresiones sin depender de que alguien se diera cuenta manualmente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los resultados hablan por s\u00ed solos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El porcentaje de compilaciones correctas super\u00f3 el 95 %.<\/li>\n\n\n\n<li>El tiempo de compilaci\u00f3n baj\u00f3 de los 10 minutos.<\/li>\n\n\n\n<li>Los costes de computaci\u00f3n de CI se redujeron en m\u00e1s de un 50 %.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este \u00faltimo dato es especialmente interesante. Conseguir que algo sea m\u00e1s r\u00e1pido, m\u00e1s fiable y, adem\u00e1s, m\u00e1s barato no suele ser lo habitual.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este caso, el ahorro lleg\u00f3 al eliminar trabajo innecesario: ejecuciones repetidas, tareas redundantes y compilaciones fallidas. No se trataba de hacer lo mismo m\u00e1s r\u00e1pido, sino de dejar de perder tiempo y recursos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Y, como consecuencia, los desarrolladores pudieron dedicar menos tiempo a repetir compilaciones y m\u00e1s a desarrollar las funcionalidades para las que fueron contratados.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-lo-que-hay-detras-de-estos-resultados\" class=\"wp-block-heading\">Lo que hay detr\u00e1s de estos resultados<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es f\u00e1cil leer un caso como este y pensar que todo se reduce a utilizar una herramienta concreta. Pero hay algo m\u00e1s interesante: el ciclo de feedback.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En esencia, CI es un sistema de retroalimentaci\u00f3n. Haces un cambio y la pipeline te dice si es seguro o si hay alg\u00fan problema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El valor de esa respuesta depende de dos cosas: que llegue r\u00e1pido y que sea fiable.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si tarda demasiado, interrumpe el ritmo de trabajo. Si no puedes confiar en ella, dejas de prestarle atenci\u00f3n. Y el desarrollo asistido por IA pone a prueba ambas cosas porque multiplica el n\u00famero de veces que necesitas esa respuesta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por eso, tener visibilidad de lo que ocurre es m\u00e1s importante de lo que parece.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los datos de las pipelines (qu\u00e9 tareas tardan m\u00e1s, d\u00f3nde se acumulan las esperas) y los datos de las pruebas (cu\u00e1les fallan de forma aleatoria, cu\u00e1les suelen fallar juntas y qui\u00e9n es responsable de cada una) suelen estar repartidos en distintas herramientas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unificarlos permite responder a preguntas que realmente ayudan a tomar decisiones:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u00bfEsta tarea tarda demasiado por el propio trabajo, por una prueba o porque est\u00e1 esperando en cola?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfEste fallo es nuevo o llevamos un mes ignorando el mismo problema?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Precisamente, esa conexi\u00f3n entre los datos de las pipelines y los resultados de las pruebas es uno de los puntos en los que se centra CI\/CD Optimization de Datadog. Y ah\u00ed es donde entra su propuesta.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-que-aporta-datadog\" class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 aporta Datadog?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La soluci\u00f3n CI\/CD Optimization de Datadog sigue precisamente este enfoque: reunir los datos de las pipelines y las pruebas en un mismo sitio para que esas cuatro pr\u00e1cticas se basen en informaci\u00f3n real y no en intuiciones.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estas son sus principales funcionalidades:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Detectar los cuellos de botella: CI Visibility ofrece informaci\u00f3n sobre las pipelines y cada uno de sus trabajos, lo que permite identificar d\u00f3nde se concentra el tiempo de espera y d\u00f3nde se producen los fallos.<\/li>\n\n\n\n<li>Controlar las pruebas inestables: Test Optimization permite hacer seguimiento de las pruebas que fallan de forma aleatoria, identificarlas, aislarlas y asignar responsables para solucionarlas. Es una de las funcionalidades que utiliz\u00f3 Betterment.<\/li>\n\n\n\n<li>Ejecutar menos pruebas: la selecci\u00f3n inteligente permite ejecutar solo las pruebas relacionadas con los cambios realizados, en lugar de lanzar toda la bater\u00eda cada vez.<\/li>\n\n\n\n<li>Repartir mejor el trabajo: la ejecuci\u00f3n de pruebas en paralelo distribuye las tareas restantes para que los distintos grupos terminen en tiempos similares.<\/li>\n\n\n\n<li>Automatizar el seguimiento: Workflow Automation permite automatizar la monitorizaci\u00f3n y detectar posibles regresiones en cuanto aparecen, sin depender de que alguien est\u00e9 pendiente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Lo interesante es c\u00f3mo se combinan todas estas funcionalidades. Cada una de estas pr\u00e1cticas existe por separado y muchos equipos desarrollan sus propias soluciones con scripts y hojas de c\u00e1lculo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El problema de hacerlo as\u00ed es que alguien tiene que conectar todos esos datos y mantener el sistema funcionando. Tener las pipelines, las pruebas y los responsables en un mismo lugar facilita que estas pr\u00e1cticas se mantengan en el tiempo, en lugar de quedarse en una optimizaci\u00f3n puntual.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eso s\u00ed, hay algo que conviene tener claro: una herramienta puede ayudarte a detectar un problema, pero alguien tiene que solucionarlo. En el caso de Betterment, los resultados llegaron tanto por tener informaci\u00f3n clara como por asignar responsables a las pruebas que daban problemas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si quieres ver c\u00f3mo funciona este enfoque y preguntar directamente al equipo, <a href=\"https:\/\/www.datadoghq.com\/it\/event\/codemotionmilan26\/?utm_source=chatgpt.com\">Datadog estar\u00e1 en Codemotion Milan 2026<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-con-que-nos-quedamos\" class=\"wp-block-heading\">\u00bfCon qu\u00e9 nos quedamos?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si tu equipo ya est\u00e1 utilizando herramientas de IA para programar, o est\u00e1 pensando en incorporarlas, hay algunas preguntas que merece la pena hacerse antes de que empiecen a acumularse las pull requests:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u00bfSabes qu\u00e9 tres tareas o fases de tu pipeline concentran la mayor parte del tiempo de espera?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfPodr\u00edas identificar tus diez pruebas m\u00e1s inestables y qui\u00e9n es responsable de cada una?<\/li>\n\n\n\n<li>Si alguien modifica un solo archivo, \u00bftu pipeline necesita ejecutar todas las pruebas?<\/li>\n\n\n\n<li>Cuando ejecutas tareas en paralelo, \u00bftodos los grupos terminan m\u00e1s o menos al mismo tiempo?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si no tienes claras las respuestas, a\u00f1adir m\u00e1s runners no va a solucionar el problema. Solo har\u00e1 que sea m\u00e1s caro.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La IA est\u00e1 cambiando la velocidad a la que escribimos c\u00f3digo. Pero que eso se traduzca en entregas m\u00e1s r\u00e1pidas depende de todo lo que viene despu\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los equipos que m\u00e1s partido saquen a estas herramientas no ser\u00e1n necesariamente los que generen m\u00e1s c\u00f3digo, sino los que consigan tener un proceso de feedback lo suficientemente r\u00e1pido y fiable como para seguirles el ritmo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Escribir c\u00f3digo m\u00e1s r\u00e1pido solo significa entregar antes si el proceso que viene despu\u00e9s es capaz de seguir ese ritmo. En Codemotion hablamos a menudo con desarrolladores sobre herramientas de IA, pero hay una pregunta a la que deber\u00edamos prestar m\u00e1s atenci\u00f3n: \u00bfqu\u00e9 pasa despu\u00e9s de escribir el c\u00f3digo? 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