- A medida que herramientas CLI orientadas a agentes como Claude Code, OpenAI Codex y Cursor se vuelven predominantes, aumenta el uso de “agentes de codificación en paralelo” para ejecutar varios agentes de IA al mismo tiempo y trabajar en paralelo
- Varios ingenieros están elevando su productividad con este enfoque, y puede aplicarse no solo al desarrollo, sino también a investigación, mantenimiento y tareas basadas en instrucciones
- Sin embargo, también existen preocupaciones de que la velocidad de revisión de código se convierta en un cuello de botella o de que se rompa el flujo de concentración (flow)
- Los desarrolladores más experimentados tienden a estar más familiarizados con el uso de agentes en paralelo, gracias a su capacidad para combinar multitarea y revisión de código
- En el trabajo con agentes en paralelo, prácticas básicas de ingeniería como testing, tareas pequeñas, refactorización y revisión de código son elementos clave para mantener la confiabilidad y la calidad
Expansión de los agentes de IA en paralelo y cambios en la forma de desarrollo
- A medida que herramientas CLI orientadas a agentes como Claude Code, OpenAI Codex y Cursor se masifican, está surgiendo una tendencia en la que los ingenieros ejecutan varios agentes al mismo tiempo para realizar trabajo en paralelo
- El ingeniero de Anthropic Sid Bidasaria mencionó en una conversación que ejecutar varios agentes le aumentó la productividad
- El especialista en ingeniería de IA Simon Willison explicó lo siguiente en su artículo, "Adoptando el estilo de vida de los agentes de codificación en paralelo"
- Al principio era escéptico porque la revisión de código generado por IA era un cuello de botella, pero en las últimas semanas comenzó a usar agentes en paralelo de forma natural
- Solo es posible revisar y aplicar un cambio importante a la vez, pero ha aumentado la cantidad de tareas que se pueden iniciar en paralelo sin incrementar demasiado la carga cognitiva
- El uso de agentes en paralelo es especialmente útil para investigación, tareas de mantenimiento y trabajos guiados por instrucciones
Impacto en las prácticas tradicionales de ingeniería de software
- El trabajo con agentes en paralelo podría trastocar prácticas de ingeniería de software establecidas durante décadas
- Si un ingeniero que ejecuta varios agentes al mismo tiempo resulta más productivo que un colega de "hilo único" enfocado en un solo problema a la vez, entonces es totalmente posible
- En la era previa a la IA, la ingeniería se centraba en mantener el estado de flow (inmersión)
- Comprender los componentes → construir, validar e iterar una solución → enviar un pull request o hacer merge y desplegar
- Interrumpir este proceso dificulta la inmersión y requiere tiempo para retomar el contexto. Por eso muchos desarrolladores valoran proteger tiempo de concentración
- Pero esto no aplica a todos los ingenieros altamente productivos; algunos son hábiles en la multitarea y el cambio de contexto
- El ingeniero más productivo que conoció cuando era manager cambiaba mucho de contexto y manejaba varias tareas al mismo tiempo
- Su jornada: revisión de código → trabajo de programación → standup → programación
(aunque en la práctica había interrupciones constantes como solicitudes de revisión, pedidos de ayuda y preguntas de management)
Ingenieros senior y afinidad con los agentes en paralelo
- Es posible que los ingenieros senior o de mayor nivel se adapten de forma natural al trabajo con agentes de IA en paralelo
- Mantienen en la cabeza los flujos de trabajo paralelos de sus equipos
- Hacen revisiones de código en 2 a 5 workstreams
- Han desarrollado la capacidad de manejar interrupciones y seguir avanzando incluso cuando la concentración se rompe constantemente
- Tienen habilidad para dar instrucciones a colegas, por lo que también pueden delegar y explicar tareas urgentes
- También cuentan con capacidad de redacción, lo que les permite una comunicación escrita efectiva en revisiones de código, documentos RFC, tickets y críticas al trabajo de colegas
- Al aprovechar agentes de IA, los ingenieros que buscan mejorar su productividad pueden desarrollar cualidades propias de un gran líder técnico
- Hasta ahora, quienes usan con éxito agentes en paralelo se observan en su mayoría entre ingenieros senior o de mayor nivel
- Sin embargo, Armin Ronacher, creador de Flask, comentó que ya no usa agentes en paralelo tanto como antes
- "Mi cabeza tiene un límite para la cantidad que puede revisar"
Futuro e incertidumbre del trabajo con agentes en paralelo
- Ahora estamos entrando en una nueva era en la que todos los desarrolladores pueden comenzar a trabajar en paralelo con agentes de codificación
- No está claro si esto realmente hará a los ingenieros más productivos o si solo les hará sentir productivos
- Es posible que un ingeniero que se concentra en una sola cosa a la vez termine produciendo software más confiable con el tiempo, y
- también es posible que el trabajo con agentes en paralelo genere más problemas y más trabajo repetitivo, anulando cualquier beneficio
- Aun así, se espera que más desarrolladores experimenten con agentes en paralelo
La importancia de los fundamentos de ingeniería de software en el trabajo con agentes de IA
- Incluso al usar agentes de IA, los fundamentos de ingeniería de software siguen siendo importantes
- Testing: aplicar pruebas unitarias en todos los side projects (no confiar en el propio trabajo sin validación)
- Tareas pequeñas y descriptivas: explicar tareas de alcance reducido y dar ejemplos
- Refactorización: cada 3 o 4 tareas, indicar al agente que refactorice el código que escribió (extraer métodos, mover a una nueva clase, etc.)
- Revisión: seguir de cerca el trabajo del agente
- Hacer directamente las tareas pequeñas: mantener el IDE abierto y hacer uno mismo los cambios de unas pocas líneas para no perder el conocimiento del codebase
- Otros ingenieros cuentan la misma experiencia: las prácticas de ingeniería que “obligan” al agente a pasar todas las pruebas conducen a mejores resultados
- Como los agentes de IA son no deterministas y hasta cierto punto poco confiables, estas prácticas permiten un enfoque mucho más confiable y práctico
7 comentarios
Como mencionó Armin Ronacher, creo que el cuello de botella es la carga cognitiva del revisor. Si ya está ocupado con programación u otras tareas, entonces no es algo que se pueda aplicar. Más bien, creo que podría generar el efecto contrario, como una caída inesperada de la calidad o más tiempo dedicado a la revisión.
Me preocupa que, bajo la justificación de usar IA y aumentar la productividad para los desarrolladores, el multitasking se vuelva algo generalizado.
Con
fe,beydatasí llego hasta 3 agentes, pero más de eso mi cerebro ya no da abasto T_T.Gracias a la IA, ¿el TDAH ahora es la nueva normalidad? ¿Ya no hace falta ir al hospital?
Piensa en ellos como compañeros de revisión por pares que no se cansan; los sigues matando y reviviendo mientras usas varios a la vez jajajaja
> El ingeniero más productivo que conocí cuando era manager hacía mucho cambio de contexto y manejaba varias tareas al mismo tiempo
> Desarrolló la capacidad de gestionar interrupciones para seguir avanzando en situaciones donde la concentración se rompía constantemente
vs
> Reducir los cambios de contexto, terminar una cosa antes de pasar a la siguiente y registrar la memoria en herramientas externas
> Los cambios frecuentes de contexto (
context switching) aumentan la carga de control en la corteza prefrontal y parietal> - https://es.news.hada.io/topic?id=24026
En lo personal, siempre me dan ganas de hacer multitasking, pero como me deja demasiado cansado, termino siendo más cuidadoso con eso.
Creo que un método simple que puedas mantener de forma constante es lo mejor.
El cerebro humano no funciona en paralelo, jajaja. Al final, si de todos modos la revisión se va a hacer de forma secuencial, entonces el paralelismo no puede tener un significado tan grande.
Si piensas en ejecutar en paralelo como si no fueras un integrante del equipo de desarrollo sino un PM, resulta que más o menos sí encaja.