Lean enseñó hace mucho: no acumular inventarios, sino entregar valor en el momento en que se necesita. El GPU-count no es el principal desperdicio; el principal es la documentación que nadie consume.
¡Hola! Pensamientos en voz alta. Antes generaba miles de líneas de documentación estática valiosa, cientos de temas en Discourse (sin incluir los automáticos por integraciones). Y mis colegas no entendían qué hacer con esa información — era más fácil preguntarle al autor.
Ahora, las redes neuronales ayudan a elevar la documentación al siguiente nivel: escribir documentación desde el código, generar instrucciones previamente inexistentes y, al mismo tiempo, encontrar errores en los procesos.
Pero mis colegas aún están en ese nivel en el que las instrucciones escritas por humanos no son consideradas. Ahora mismo, yo mismo me estoy hundiendo en la documentación de calidad. ¿Quizás la salida esté en simplemente generar respuestas a petición? Y al mismo tiempo, obtener, si no una solución completa, al menos un prototipo.
La estatica no se escala con las personas. ¿Quizás solo se escala la respuesta en el momento de la petición?
P.S. No se trata de modelos gratuitos como DeepSeek, Qwen o Gemini, sino de herramientas de pago: Cursor Composer basado en Kimi 2.5, GPT 5.5, Opus 4.8 de Anthropic (Fable estuvo disponible unos días y no se sabe qué pasa ahora, está actualmente prohibido para todos)
