Tienes un flujo de IA que genera código, pero ¿cómo lo haces con los equipos? ¿Cómo haces para evitar Cognitive Debt y que el sistema no colapse bajo su propia complejidad accidental en 6 meses? En esta charla te cuento …
Tienes un flujo de IA que genera código, pero ¿cómo lo haces con los equipos? ¿Cómo haces para evitar Cognitive Debt y que el sistema no colapse bajo su propia complejidad accidental en 6 meses? En esta charla te cuento cómo lideré un Big Bang Refactor de una plataforma real de telefonía con un pipeline de agentes de IA, orquestado sobre una base de Domain-Driven Design y Event Sourcing: nueve subdominios, seis equipos, la primera versión 2.5 veces más rápido de lo estimado. Generar código ya es un commodity, diseñar sistemas que sobrevivan a producción no lo es, y ahí el uso de los fundamentos de DDD hizo la diferencia. El Ubiquitous Language como el contrato que orienta a los agentes; el Event Log como la traza de auditoría con la que los agentes bajan el Mean Time to Repair a minutos; y los Bounded Contexts como los rieles que permiten a seis equipos construir en paralelo, casi sin coordinación. Comparto lo que funcionó, lo que no, los mitos, lo que se rompió y lo que no volvería a hacer, para que te lleves una experiencia concreta y repetible sobre cómo usar la IA a pleno sin sacrificar atributos de calidad. Cerramos con una tesis para debatir: si hay un rol técnico que sale fortalecido de la era de la IA, ese es el del arquitecto. Sobre Tomás Ruiz: Con más de dos décadas de experiencia en la industria, me especializo en sistemas distribuidos orientados a eventos. Después de pasar por múltiples paradigmas, hoy mis go-to son Domain-Driven Design, Event Sourcing, Event Storming, Team Topologies, y Claude Code con TypeScript a morir. Como Solutions Architect en Agility.io, diseño y lidero el stack sociotécnico end-to-end para clientes en Estados Unidos. Simultáneamente, soy cofundador de Teselly, un hub de marketplaces de e-commerce en LatAm. Y aunque cuento con un posgrado en Machine Learning e Inteligencia Artificial por Columbia University, lo mío es diseñar sistemas a escala, liderar equipos… y ahora también orquestar agentes de IA. Veo el mundo a través de atributos de calidad y mi mayor motivación es transformar ideas en productos reales. Soy un eterno aprendiz del “dominio”, y creo que comprender el negocio es el verdadero desafío; el código es solo el resultado.
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