¿Un PR por canción?

MMaximilian Schwarzmüller
컴퓨터/소프트웨어경제 뉴스경영/리더십

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00:00:00“Spotify realiza 4.500 despliegues de producción al día
00:00:05y el 73% de todas las solicitudes de extracción (pull requests) ahora cuentan con asistencia de IA.”
00:00:10Guau.
00:00:11Especialmente los 4.500 despliegues de producción al día,
00:00:15eso es realmente impresionante.
00:00:16Y no estoy seguro de si es impresionante en el buen sentido.
00:00:19Y hay un comentario gracioso debajo de esa publicación en X,
00:00:23que me gustó bastante.
00:00:25¿Están haciendo un PR, una solicitud de extracción, por cada canción?
00:00:28Y sí, ciertamente parece eso.
00:00:30Quiero decir, esto es de la cuenta de X de Claude Devs.
00:00:35Es un anuncio de Claude Code,
00:00:37porque como aprendemos en este hilo,
00:00:39ellos, por supuesto, están usando Claude Code
00:00:42y modelos de Anthropic para realizar tantos despliegues.
00:00:45Y, por supuesto, si has visto algunos de mis vídeos anteriores,
00:00:48sabes que yo también uso agentes de IA, por supuesto.
00:00:50Es el futuro.
00:00:52Es como funciona el desarrollo de software hoy en día.
00:00:54Y tengo un curso de Claude Code donde comparto todas mis ideas,
00:00:57y consejos, y cómo usar esta herramienta eficazmente.
00:01:00Pero 4.500 despliegues de producción al día, ¿en serio?
00:01:05Quiero decir, sí, Spotify es claramente una empresa grande.
00:01:08Eso no es ningún secreto, pero te tienes que preguntar, ¿qué están haciendo?
00:01:12Soy un usuario activo de Spotify.
00:01:15Y siento que la aplicación, bueno, no ha cambiado tanto,
00:01:21ciertamente no para mejor en el último año más o menos.
00:01:26Y realmente es demasiado para mí entender qué podría haber en esos 4.500 despliegues de producción al día.
00:01:37Y por favor, y esto no es broma, lo digo absolutamente en serio.
00:01:40Por favor, compartan en los comentarios qué creen que están desplegando todo el día.
00:01:44Ahora, el 73% de todas las solicitudes de extracción, sí, claro.
00:01:48Quiero decir, con asistencia de IA puede ser cualquier cosa, teóricamente.
00:01:51Obviamente, una simple finalización, autocompletado, al estilo de la vieja escuela,
00:01:58mientras estás revisando el PR y quizás haciendo algunos cambios, podría contar como asistencia de IA.
00:02:04Y, por supuesto, que un agente de IA lo analice también contaría como asistencia de IA.
00:02:08Y francamente, me sorprende que no sea el 100% porque la IA, me imagino,
00:02:13estaría involucrada en casi todas las revisiones de PR o en la creación de casi todos los PR.
00:02:20Pero sí, estoy seguro de que este número cambiará.
00:02:22No sería extraño verlo.
00:02:26Pero ese primer número es realmente una tendencia que podemos ver en general, ¿verdad?
00:02:34Tuvimos todo el debate sobre el consumo máximo de tokens hace un par de meses.
00:02:38Entonces muchas empresas se dieron cuenta de que esto es demasiado costoso y decirle a sus ingenieros de software
00:02:44que consuman tantos tokens como sea posible probablemente no sea una buena estrategia
00:02:48porque es bastante fácil, obviamente, consumir tokens y no garantiza buenos resultados.
00:02:53Ahora parece que estamos pasando a una era en la que es bastante popular realizar muchos despliegues.
00:02:58Porque, por supuesto, con la IA, puedes, ¿verdad?
00:03:01Puedes realizar muchos despliegues.
00:03:02Puedes tener como cinco agentes ejecutándose simultáneamente usando árboles de trabajo de Git (git worktrees),
00:03:06trabajando en cuatro proyectos diferentes a la vez.
00:03:08Y sí, puedes paralelizar hasta cierto punto.
00:03:12Puedes construir muchas cosas con IA, sin duda.
00:03:15No hay duda de eso.
00:03:17Y puede acelerarte como desarrollador de software.
00:03:20También puede ralentizarte.
00:03:21Todos hemos pasado por eso, donde seguiste un camino con la IA,
00:03:25donde te convertiste cada vez más en un “vibe coder”
00:03:28porque te volviste demasiado vago para evaluar realmente lo que la IA generó
00:03:32porque se siente muy rápido seguir adelante.
00:03:36Y entonces, en algún momento, no tienes ningún entendimiento de tu base de código,
00:03:39pero algo no funciona o no estás contento con la dirección que está tomando
00:03:42y abandonas ese proyecto o deshaces mucho.
00:03:48Y bueno, podemos discutir si realmente estás siendo más productivo entonces.
00:03:52Pero eso aparte, y todos todavía estamos tratando de averiguar cómo usar mejor la IA,
00:03:58puedes ser más productivo con ella.
00:04:01Quiero decir, incluso si solo le dieras un plan bastante claro de lo que debería hacer
00:04:05y fuera una característica pequeña,
00:04:06el simple hecho de que escupa grandes fragmentos de código puede acelerarte.
00:04:10No estoy seguro de si es una mejora de 10x o incluso más como afirman algunas personas.
00:04:14Y no estoy seguro de si 4.500 despliegues al día es la medida por la que deberíamos ir.
00:04:22Creo que realmente deberíamos apuntar a descubrir cómo usar la IA de manera efectiva,
00:04:28cómo, claro, acelerar nuestra entrega de software,
00:04:32pero tal vez, tal vez también enfocarnos un poco en la calidad, no solo en la cantidad.
00:04:37En este momento, todos estamos en esa era de la cantidad, ¿verdad?
00:04:39Consumo máximo de tokens, número de despliegues.
00:04:41La calidad también importa y la IA puede ayudar con eso.
00:04:45Pero las buenas pruebas antiguas, también las pruebas humanas,
00:04:48no solo las pruebas automatizadas generadas por IA,
00:04:51donde también tiene una tendencia o puede tener una tendencia a escribir pruebas que pasan
00:04:56pero que en realidad no prueban nada.
00:04:57Pero eso aparte, las buenas pruebas manuales antiguas
00:05:00y realmente simplemente inyectar tu gusto y tus decisiones como humano en el flujo de trabajo.
00:05:07Estas son probablemente todas buenas ideas, siento yo.
00:05:09Y sí, será interesante ver cuándo termina esta tendencia.
00:05:13Me acabo de topar con ese número, quería compartir mi asombro por ese número.
00:05:18Y como mencioné antes, realmente quiero escuchar,
00:05:20¿qué creen que está desplegando Spotify todo el día?
00:05:25Porque realmente no puedo entenderlo.
00:05:29Perdón.

핵심 요약

La industria del software atraviesa una era de cantidad centrada en el volumen extremo de despliegues diarios y el uso masivo de IA, lo cual requiere un equilibrio urgente entre la automatización y la supervisión humana de calidad.

하이라이트

  • Spotify realiza 4.500 despliegues de producción al día.

  • El 73% de las solicitudes de extracción (pull requests) en Spotify cuentan con asistencia de IA.

  • El desarrollo de software actual integra el uso de agentes de IA y modelos como Claude Code para paralelizar tareas.

  • El uso excesivo de IA sin supervisión humana puede resultar en una falta de entendimiento de la base de código y en la creación de pruebas automatizadas ineficaces.

  • La tendencia actual en la industria prioriza el volumen de despliegues y el consumo de tokens sobre la calidad del software.

타임라인

La escala de despliegues en Spotify

  • Spotify ejecuta 4.500 despliegues de producción cada día.
  • El 73% de los pull requests utilizan asistencia de inteligencia artificial.

El volumen de despliegues diarios alcanza una escala que sugiere un cambio fundamental en cómo se gestiona el código, planteando dudas sobre la naturaleza tangible de tales actualizaciones en la aplicación de usuario. El uso de herramientas como Claude Code permite este ritmo acelerado de producción, lo que marca una transición hacia un desarrollo basado en agentes de IA.

Productividad, IA y el riesgo del 'vibe coder'

  • La IA facilita la paralelización del trabajo permitiendo a los desarrolladores gestionar múltiples proyectos simultáneamente.
  • La dependencia excesiva de la IA puede convertir a los ingenieros en 'vibe coders' que carecen de entendimiento sobre su base de código.
  • El aumento en la velocidad de entrega no siempre se traduce en una mejora real de la productividad o la calidad del software.

La capacidad de generar grandes fragmentos de código rápidamente puede acelerar el desarrollo, pero conlleva el peligro de perder el control sobre la dirección del proyecto. Muchos desarrolladores optan por avanzar rápidamente sin evaluar profundamente la salida de la IA, lo que frecuentemente resulta en deshacer gran parte del trabajo cuando surgen errores o insatisfacción con el resultado.

Calidad frente a cantidad en la era de la IA

  • Las pruebas automatizadas generadas por IA a menudo pasan sin validar la funcionalidad real.
  • La intervención humana sigue siendo fundamental para inyectar criterio y gusto en el flujo de trabajo.
  • Existe una necesidad de desplazar el enfoque desde el consumo máximo de tokens hacia la calidad del producto final.

Aunque la IA es útil para acelerar la entrega, el valor del software depende de la supervisión humana y de pruebas que realmente validen el funcionamiento. La tendencia actual hacia el consumo masivo de tokens y el número elevado de despliegues debe ser equilibrada con prácticas tradicionales de control de calidad para garantizar la integridad del sistema.

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