{"id":5603,"date":"2026-07-17T12:26:24","date_gmt":"2026-07-17T15:26:24","guid":{"rendered":"https:\/\/economicas.uba.ar\/graduados\/?p=5603"},"modified":"2026-07-17T15:00:57","modified_gmt":"2026-07-17T18:00:57","slug":"cuando-cualquiera-puede-escribir-codigo-por-que-el-rol-del-lsi-importa-mas-que-nunca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/economicas.uba.ar\/graduados\/cuando-cualquiera-puede-escribir-codigo-por-que-el-rol-del-lsi-importa-mas-que-nunca\/","title":{"rendered":"Cuando Cualquiera puede Escribir C\u00f3digo: Por qu\u00e9 el Rol del LSI Importa M\u00e1s que Nunca."},"content":{"rendered":"\n

El regreso de las especificaciones en la era de la Inteligencia Artificial Generativa.

<\/em>Durante a\u00f1os aprendimos que construir software no comenzaba escribiendo c\u00f3digo. Comenzaba mucho antes: entendiendo una organizaci\u00f3n, sus objetivos, sus procesos, sus actores y los problemas que necesitaba resolver.<\/p>\n\n\n\n

En los modelos tradicionales de desarrollo, particularmente en waterfall, esa premisa tomaba la forma de una etapa extensa y claramente delimitada de relevamiento, an\u00e1lisis y especificaci\u00f3n de requerimientos. Antes de dise\u00f1ar o construir una soluci\u00f3n hab\u00eda que definir qu\u00e9 deb\u00eda hacer, qu\u00e9 reglas ten\u00eda que respetar, con qu\u00e9 otros sistemas deb\u00edan interactuar y cu\u00e1les eran sus restricciones.<\/p>\n\n\n\n

La ingenier\u00eda de requerimientos buscaba evitar algo que contin\u00faa siendo tan sencillo de explicar c\u00f3mo dif\u00edcil de resolver: desarrollar un software excelente pero in\u00fatil (o tarde).<\/p>\n\n\n\n

El problema de waterfall no era la existencia de esta disciplina, sino la pretensi\u00f3n de que los requerimientos pod\u00edan conocerse por completo al comienzo del proyecto, documentarse y permanecer estables durante meses o incluso a\u00f1os (parece incre\u00edble que hace tan poco tiempo este a\u00fan era el patr\u00f3n). Factores econ\u00f3micos, tecnol\u00f3gicos, pol\u00edticos, legales, culturales, reputacionales, de talento y poder entre otros, fueron alejando a las organizaciones de aquella expectativa cada vez menos realista.<\/p>\n\n\n\n

El agilismo apareci\u00f3, entonces, para cuestionar la rigidez de esos procesos. Puso en valor la colaboraci\u00f3n con el cliente, la adaptaci\u00f3n al cambio, las entregas incrementales y el software funcionando tempranamente. Fuimos muy r\u00e1pido entregando y un poco m\u00e1s lentos para mejorar nuestras entregas. A veces acumulando deuda t\u00e9cnica o debiendo sacrificar calidad, y casi siempre documentaci\u00f3n. El propio Manifiesto \u00c1gil, sin embargo, nunca sostuvo que la documentaci\u00f3n no tuviera valor: propuso valorar m\u00e1s el software funcionando que la documentaci\u00f3n extensiva.<\/p>\n\n\n\n

Pero el tiempo degrad\u00f3 nuestro recuerdo del por qu\u00e9 lo hicimos al punto que menos documentaci\u00f3n termin\u00f3 siendo interpretado como menos an\u00e1lisis<\/strong>. La ingenier\u00eda de requerimientos se fragment\u00f3 en historias de usuario, conversaciones, backlogs y criterios de aceptaci\u00f3n (tambi\u00e9n valen chats de \u00faltimo minuto). Este dinamismo permiti\u00f3 ganar velocidad, pero tambi\u00e9n hizo que muchas veces se perdieran la visi\u00f3n integral, la trazabilidad, los requerimientos no funcionales y las consecuencias arquitect\u00f3nicas de cada decisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Y entonces lleg\u00f3 la Inteligencia Artificial Generativa.<\/p>\n\n\n\n

Hoy cualquier persona puede “vibe codear<\/em>“, describir una necesidad en lenguaje natural (el prompt<\/em>) y, utilizando diferentes herramientas ag\u00e9nticas, dise\u00f1ar una interfaz, construir un prototipo, generar c\u00f3digo, crear pruebas, integrar servicios y desplegar una aplicaci\u00f3n. Puede recorrer en pocos d\u00edas \u2014o incluso en pocas horas\u2014 actividades que anteriormente requer\u00edan la intervenci\u00f3n de distintos perfiles especializados, activando tiempos y medios hasta llegar a un resultado similar.<\/p>\n\n\n\n

Esto no significa que hayan desaparecido las disciplinas involucradas. Significa que ahora pueden concentrarse, al menos para determinadas soluciones, en una sola persona que no necesariamente domina en profundidad cada lenguaje, framework o componente tecnol\u00f3gico que utiliz\u00f3. “Nos cambiamos el sombrero”, suelo decir para describir la manera en la que durante el d\u00eda \u201clos de sistemas\u201d actualmente recorremos diferentes roles del ciclo de ingenier\u00eda de software (incluso m\u00e1s de una vez en el mismo d\u00eda), agotando tokens de Claude, Gemini, el \u00faltimo GPT o el modelo que esta semana est\u00e9 desbordando las redes.<\/p>\n\n\n\n

Claro, la capacidad de construcci\u00f3n se democratiza. Y con ella tambi\u00e9n aparece un nuevo riesgo: ahora podemos desarrollar software equivocado mucho m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n

En este contexto comienza a tomar fuerza el Spec-Driven Development (SDD)<\/strong>, o desarrollo guiado por especificaciones. El enfoque vuelve a colocar la especificaci\u00f3n en el centro del proceso<\/strong>: primero se define qu\u00e9 se necesita construir, luego se traducen esas necesidades en decisiones de dise\u00f1o, tareas, pruebas y criterios de validaci\u00f3n y, finalmente, se pasa a la implementaci\u00f3n. Todo esto acelerado por IA.<\/p>\n\n\n\n

No se trata de regresar al documento de requerimientos de cientos de p\u00e1ginas que se entregaba al comienzo de un proyecto y quedaba desactualizado poco tiempo despu\u00e9s. Las especificaciones actuales pueden ser iterativas, versionadas, verificables y evolucionar junto con el producto. Recuperan la rigurosidad de la ingenier\u00eda de requerimientos, pero la incorporan a un ciclo continuo de dise\u00f1o, construcci\u00f3n y aprendizaje. Los agentes de IA reciben, a trav\u00e9s de las especificaciones, el contexto para construir, y el humano es quien lidera el proceso. Puede intervenirlo, disparar m\u00faltiples escenarios de construcci\u00f3n y despliegue, decisiones de lenguajes y frameworks, etc. todo en paralelo, a velocidades inigualables.<\/p>\n\n\n\n

Lo que quiero decir es que esta evoluci\u00f3n vuelve a poner en valor una capacidad central de nuestra profesi\u00f3n: saber especificar<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Y especificar no es simplemente \u201cescribir un buen prompt\u201d. Es comprender qu\u00e9 problema vale la pena resolver, para qui\u00e9n, con qu\u00e9 reglas de negocio, utilizando qu\u00e9 datos y dentro de qu\u00e9 arquitectura. Es identificar integraciones, restricciones, riesgos, condiciones de seguridad, necesidades de interoperabilidad, criterios de calidad y resultados esperados por el negocio. Tambi\u00e9n c\u00f3mo medir el impacto y c\u00f3mo atribuirlo al software que lo apalanca.<\/p>\n\n\n\n

Cuanto m\u00e1s f\u00e1cil sea escribir c\u00f3digo, m\u00e1s importante ser\u00e1 decidir qu\u00e9 c\u00f3digo generar (y descartar).<\/p>\n\n\n\n

Para el estudiante o graduado LSI, esta transformaci\u00f3n representa una enorme oportunidad. Nuestra formaci\u00f3n no est\u00e1 orientada a construir aplicaciones, sino a comprender c\u00f3mo los sistemas de informaci\u00f3n y la tecnolog\u00eda acompa\u00f1an la estrategia de una organizaci\u00f3n. Nuestra carrera nos prepara para profundizar esta mirada: integrar conocimientos, analizar organizaciones y tratar con profesionales de diferentes disciplinas, utilizar marcos y metodolog\u00edas, gestionar proyectos y recursos tecnol\u00f3gicos e incorporarlos a las organizaciones de manera cr\u00edtica, \u00e9tica y responsable.<\/p>\n\n\n\n

Creo que estamos en unos de esos momentos hist\u00f3ricos en que nuestra profesi\u00f3n es de las m\u00e1s relevantes (o “sexy”, como adjetiva Harvard Business Review<\/em>).
La Inteligencia Artificial Generativa probablemente contin\u00fae reduciendo las barreras t\u00e9cnicas para dise\u00f1ar, prototipar, programar y desplegar soluciones. Pero qu\u00e9 transformaci\u00f3n necesita una organizaci\u00f3n, qu\u00e9 procesos debe modificar, c\u00f3mo debe evolucionar su arquitectura o qu\u00e9 activos tecnol\u00f3gicos necesita gestionar para sostener su estrategia, siguen siendo preguntas que necesitan de nuestro liderazgo humano, cr\u00edtico y sensible.<\/p>\n\n\n\n

Al final, lo que prevalece es el entendimiento de la problem\u00e1tica del negocio, la arquitectura y la gesti\u00f3n de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Espec\u00edficamente, aquello para lo que nuestra Facultad nos prepara.
_____________________________________________________________________________________________________<\/p>\n\n\n\n

B\u00e1rbara Michalla<\/strong>
Licenciada en Sistemas de Informaci\u00f3n de las Organizaciones FCE UBA
Posgrado en Explotaci\u00f3n de Datos y Descubrimiento del Conocimiento FCE UBA
Se especializa en el desarrollo de soluciones de anal\u00edtica e inteligencia artificial, con m\u00e1s de 15 a\u00f1os de experiencia en organizaciones de gran escala.
Actualmente lidera el dise\u00f1o, construcci\u00f3n e implementaci\u00f3n de la plataforma de IA de Mercado Libre.
A lo largo de su carrera, ha liderado equipos de desarrollo, an\u00e1lisis funcional y arquitectura de datos, tanto en el sector p\u00fablico como privado, incluyendo su paso por la Administraci\u00f3n Federal de Ingresos P\u00fablicos (AFIP).
Adem\u00e1s, se desempe\u00f1a como docente universitaria UBA y participa activamente en espacios de formaci\u00f3n y difusi\u00f3n vinculados a anal\u00edtica de datos e inteligencia artificial, combinando una s\u00f3lida base acad\u00e9mica con una mirada pr\u00e1ctica orientada a generar impacto real en el negocio.<\/em><\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

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