Cuando el código deja de ser solo cosa de ingenieros
loveholidays, la agencia de viajes online que opera en ocho mercados europeos, encontró una forma de que product managers, diseñadores y equipos comerciales creen software sin pasar por la cola de ingeniería. La herramienta: Codex de OpenAI, que permite que personas sin perfil técnico prototipen experiencias, hagan cambios de infraestructura y desplieguen código directamente.
Los números son contundentes. En un año, los cambios de código asistidos por IA pasaron de 7% a 79%, mientras que la frecuencia de despliegues creció 73% sin aumentar el equipo de ingeniería. En su plataforma de datos, la tasa de éxito de cambios asistidos subió de 58% a 93%, y ahora se realizan cuatro veces más cambios por cada solicitud de soporte. Además, el equipo de ingeniería de datos logró reducir costos de almacenamiento en la nube en unas £36,000 anuales y ahorrar otras £100,000 al año eliminando desperdicio en el procesamiento de datos.
La clave: codificar el conocimiento experto
El caso no es solo sobre dar acceso a una IA. loveholidays construyó un "Search Playground" donde sus ingenieros codificaron las mejores prácticas, validaciones y procesos internos para que Codex pueda guiar a cualquier empleado que quiera crear una nueva experiencia de búsqueda. El resultado: más de diez nuevas experiencias de búsqueda desarrolladas, la mayoría por no ingenieros, y al menos tres ya están en el sitio web de la compañía.
Detrás de esto hay una decisión estratégica: medir la IA por impacto de negocio, no por adopción. "Tecnología es solo un medio para un fin", dice Mike Jones, CTO de loveholidays. "No se trata de la tecnología en sí, sino del impacto que tiene".
Qué significa para las empresas latinoamericanas
En América Latina, la escasez de talento técnico es un dolor conocido. El modelo de loveholidays sugiere un camino: en lugar de competir por pocos ingenieros, las empresas pueden democratizar la creación de software con herramientas como Codex, permitiendo que equipos de negocio, marketing y operaciones construyan sus propias soluciones.
Pero también hay riesgos. Sin una gobernanza clara, la generación de código por IA puede introducir errores o vulnerabilidades. La respuesta de loveholidays es codificar validaciones y mejores prácticas en los propios flujos de trabajo de Codex, algo que cualquier empresa en la región puede replicar. "Codificamos todas las mejores prácticas, codificamos validaciones y las mejoramos continuamente", explica Dmitri Lerko, Head of Engineering.
Para los ejecutivos latinoamericanos, la pregunta no es si adoptar estas herramientas, sino cómo hacerlo de forma segura. Empezar con proyectos piloto en áreas de alto impacto —como atención al cliente, reporting o automatización de procesos— puede generar resultados rápidos sin exponer sistemas críticos. La regulación, como la Ley de Protección de Datos en países como Brasil, México o Colombia, también debe considerarse al momento de elegir qué datos alimentan a estos sistemas.
El rol del ingeniero evoluciona
Uno de los cambios más profundos es el rol del ingeniero. En loveholidays, los desarrolladores pasan menos tiempo resolviendo tareas rutinarias y más tiempo mejorando la plataforma y resolviendo problemas de negocio. "Cuanto más trabajo puedas delegar a la IA, más se eleva tu trabajo", dice Jones. "Tu trabajo ya no es recibir una solución e implementarla; tienes que involucrarte en el problema de negocio".
Para las empresas latinoamericanas, esto significa que la capacitación no debe enfocarse solo en herramientas de IA, sino en pensamiento crítico, diseño de soluciones y comprensión del negocio. Los ingenieros que sepan orquestar agentes de IA y traducir necesidades empresariales en código serán los más valiosos.
Una oportunidad para reducir la brecha digital
El caso de loveholidays demuestra que la IA no reemplaza equipos; los multiplica. En una región donde el acceso a talento especializado es limitado y costoso, herramientas como Codex pueden nivelar el campo de juego. Las empresas que aprendan a combinar el conocimiento de su gente con la capacidad de generar código de la IA tendrán una ventaja competitiva significativa.
La pregunta para cada líder en América Latina es: ¿su organización está preparada para que cualquiera construya, o seguirá viendo la tecnología como un cuello de botella?
