Cuando el CTO de nuestro cliente empezó a comparar su área de ingeniería con las mejores empresas SaaS, vio que la velocidad de entrega no subía, aunque todo el equipo tenía acceso a herramientas de IA.
Nuestro equipo, integrado al suyo, se sumó a su ambición de fijar un nuevo estándar. Para nuestros propios ingenieros, creamos una vista clara de sus números, coaching entre pares y una mejor forma de medir el uso de las herramientas. La calidad nunca bajó.
DE UN VISTAZO
- Industria: Marketplace inmobiliario en línea (EE. UU.)
- Desafío: Un nuevo CTO comparó su área de ingeniería con las mejores empresas SaaS. Los equipos tenían herramientas de IA, pero los primeros números mostraron una brecha clara.
- Oferta de Wizeline: Un equipo integrado que dirigió un programa de adopción de IA centrado en las personas: un excelente monitoreo de datos, transparencia total y compañeros que se ayudan a crecer con aprendizaje continuo.
- Lo más destacado:
- El doble, y luego el doble otra vez: los números de desempeño de nuestro equipo en seis meses
- 98% de adopción de IA: en todo nuestro equipo, que antes tenía un uso bajo o medio; la mayoría de los ingenieros llegó a un uso alto
- Sin caída en la calidad: en ningún momento, aun con una entrega más rápida
UN NUEVO CTO TRAJO OTRA FORMA DE MEDIR LA INGENIERÍA
Nuestro cliente opera uno de los principales marketplaces inmobiliarios en línea de Estados Unidos.
En el fondo, es una empresa de software. Y en un mercado de software que no deja de cambiar, la velocidad con la que innova en ese software es crítica para el negocio.
A finales de 2025 llegó un nuevo CTO con una pregunta en mente, ligada a esa velocidad: ¿cómo se comparan hoy los ingenieros de la organización con los de las mejores empresas SaaS? Venía de una empresa donde medir la productividad de ingeniería entre equipos era lo normal, y quería lo mismo aquí. Para responder la pregunta, se incorporaron nuevos sistemas que miden métricas basadas en DORA, como el throughput de PR y los defectos que llegan a producción. En el nuevo modelo, todos los equipos se medían de la misma forma, incluido el nuestro.
Frente a un estándar de la industria de 3.5 pull requests por semana, la línea base real de la organización marcó uno, y el CTO quería saber por qué. ¿Era algo cultural? ¿Hacían falta cambios operativos? ¿De verdad la IA estaba cambiando la velocidad de entrega?
En el papel, el despliegue de IA de la empresa ya era un éxito.
La empresa les había dado a sus equipos licencias y accesos, e incluso estaba construyendo un primer harness propio de programación con IA. Ya en 2025 iba más adelantada en IA que la mayoría de los clientes de Wizeline, y empujaba a sus socios a adoptarla junto con ella. Aun así, en términos generales, los equipos usaban IA y los números no se movían.
El CTO vio la oportunidad de acelerar con una adopción mejor y más madura, y pidió a todos los equipos, incluido el de Wizeline, cerrar la brecha.
Nos comprometimos de lleno y pronto nos formamos una opinión: una métrica y una meta, por sí solas, no hacen un plan. Queríamos ayudar a que toda la empresa usara la IA de forma madura al programar. Para eso, los equipos necesitaban saber por qué importan los números, y necesitaban formación y compañeros que los ayudaran a llegar.
Para tener más impacto, aplicamos aquí lo que hemos aprendido al hacer evolucionar, sin pausa, las comunidades de habilidades de Wizeline.
COACHING EN NUEVOS PROCESOS DE TRABAJO EN EQUIPO PARA ADOPTAR MEJOR LA IA
Como dicen, lo que se mide se gestiona. Nuestra tesis era que, si cada ingeniero podía ver y entender sus propios números (y tenía un compañero que le explicara esos números y cómo moverlos cuando surgieran dudas), lo más probable era que subiera el uso de las herramientas de IA.
Así que Wizeline se puso a trabajar sobre los nuevos sistemas de la organización para que cada desarrollador tuviera su propio dashboard. Ese dashboard mostraba sus métricas, qué significaba cada una, la meta y cómo se las reportábamos al cliente. «Si no sabes cómo vas, no sabes cómo mejorar», dijo Claudia Weason, Head of Forward Deployed Engineering de Wizeline, quien en ese momento dirigía a nuestro equipo en la cuenta.
Sabíamos lo importante que era la transparencia total en este momento de cambio, y fuimos abiertos con el cliente sobre los números, buenos y malos.
Los dashboards mostraban quién iba atrás y quién iba adelante en la adopción, pero, claro, no podían mostrar por qué. Para eso armamos un modelo que el equipo llamó «performance engineering partners». Ahí, ingenieros senior hacían pareja con quien necesitara mejorar, con el mismo modelo entre pares de nuestras comunidades de habilidades, y hablaban de qué podía estar frenando la adopción de la IA.
Cuando bajaba un número de desempeño o se notaba un rezago en la adopción, hablábamos con el ingeniero y con su gerente de ingeniería para encontrar una solución.
«Las métricas son muy buenas, pero como punto de partida para una conversación más profunda.»
Fuimos más allá de adoptar el nuevo programa: también ayudamos a dar forma al propio programa de medición. Cuando la herramienta tuvo fallas o los datos quedaron incompletos, lo resolvimos junto con el cliente y calculamos nuestras propias estadísticas; muchas veces, también propusimos nuevas formas de medir. Wizeline tuvo un papel clave en el diseño del marco de medición y en fijar el estándar de cómo se trabajaban los hallazgos para lograr cambios reales.
Alinearnos así con los objetivos de un cliente es parte de nuestra cultura. Tenemos operaciones dedicadas a buscar estas oportunidades y actuar.
NUESTROS NÚMEROS SE DUPLICARON DOS VECES Y LA CALIDAD SUBIÓ
En los primeros seis meses, las métricas de desempeño de nuestro equipo se duplicaron y luego se volvieron a duplicar, y la calidad se sostuvo todo el tiempo. No pasó de la noche a la mañana: fue el resultado de un enfoque estructurado y muy deliberado.
98% ADOPCIÓN DE IA
En todo nuestro equipo. Cuando el cliente todavía ponía poco énfasis en la adopción, todos tenían un uso bajo o medio; hoy nuestros ingenieros llegan a un uso alto.
Como más velocidad puede poner en riesgo la calidad, y esa fue sin duda una de las primeras preocupaciones con la adopción de IA, el marco se diseñó para protegerla. «Nunca bajamos la calidad en todo ese tiempo», dijo Weason. «Incluso la subimos».
Después de que el cliente reorganizó la forma de trabajar de sus equipos y vio aquí los beneficios de la ingeniería guiada por IA, su backlog de producto bajó a una o dos semanas de trabajo. Eso les dio a los ingenieros tiempo para la deuda técnica y el trabajo de seguridad que antes no cabían.
Con una adopción alta, nuestros ingenieros ahora también trabajan dentro del harness de programación con IA del propio cliente. Como lo cuenta Hugo Morales, Delivery Director de Wizeline en la cuenta: «[Tener] Wizeliners que construyen skills activamente, ajustan [su] consumo de tokens, optimizan para ser más eficientes, crean frameworks y adaptan los harnesses [en] todos los repositorios es muy, muy bueno para nosotros.»
COMPROMETERNOS A FONDO NOS VALIÓ MÁS CONFIANZA, Y EL TRABAJO SE ORIENTA A RESULTADOS
Nuestra industria, y la forma en que trabajamos con los clientes para llevar sus programas centrales de ingeniería, cambian rápido con la llegada de la IA. Nosotros nos comprometemos con ese cambio.
Gracias a este trabajo y a la confianza que ganamos al ayudar a fijar el estándar del cambio, el cliente y nuestro equipo ahora se enfocan en más programas basados en resultados. Nuestro equipo se hace cargo de proyectos de principio a fin, para ganar la máxima velocidad. Nos entusiasma hacer crecer este tipo de trabajo con ellos. «Si a ellos les va bien», dijo Morales, «a nosotros nos va a ir bien junto con ellos».
¿Ya implementaste IA en tu ingeniería de software y sigues esperando que los números se muevan? Hablemos.
Wizeline es un socio de ingeniería para la transformación con más de 1,400 integrantes en México, Colombia, Argentina, España, Rumania y Vietnam, ubicados donde están nuestros clientes. Nuestros consultative doers se integran a sus equipos para llevar las posibilidades de la IA a productos modernos e innovación en flujos de trabajo. Conoce nuestras capacidades de ingeniería e IA.
