Fundador de @soynatiboo · Más de 20 años construyendo software · Escribo sobre IA con criterio humano · Padre y fotógrafo
Joined November 2008
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Llevo más de 20 años construyendo software y escribo sobre IA aplicada con criterio humano: cuándo usarla, cuándo no, y qué no conviene delegar. Para las pocas personas que visitáis mi perfil, aquí va un resumen corto.
Se ha hecho viral el desahogo de un programador de una gran empresa. Con toda la plantilla usando Claude Code, dice que ahora trabaja 13 horas al día pulsando Enter.
No es esa mi experiencia personal. Es cierto que ya no escribo código (algo que veía impensable hace sólo unos meses), pero sigo pensando en arquitectura y el tiempo que libero lo empleo en entender mejor las necesidades del negocio y en atender a más compañeros o atender mejor los casos. De momento, y espero no arrepentirme, para mí son todo ventajas.
¿Cómo lo estáis viviendo vosotros?
“I am done with this shit. It is over.”
昨天 r/ClaudeAI 上这篇大厂程序员的破防帖，撕开了 AI 时代最荒诞的职场真相：全员用上顶级 AI 后，不仅没能早下班，反而变成了每天工作 13 小时的“人肉按回车机器”。
作者所在的大公司，如今从底层 L1 到资深专家 L7，全员都在用 Claude Code：
1️⃣ 全链路 AI 化，却彻底丧失思考
产品用 AI 写 PRD、研发用 Claude Code 生成代码、测试用 AI 写文档。看似效率拉满，实则是用 LLM 生成的套话，去应付另一个 LLM 的总结。
2️⃣ 管理层的夺命连环催
老板们的逻辑很简单：“既然写代码已经不是瓶颈了，为什么项目交付还是慢？” 于是排期被极限压缩，需求量翻倍暴增。
3️⃣ 12–13 小时的“吸干灵魂（Soul-sucking）”循环
大家每天坐在工位上十几个小时，不再推敲架构，只是麻木地盯着终端狂按回车（Accept / Enter）。没人真正看懂代码，没人有半点成就感，但线上炸了还得自己背锅。
扎心真相：
• 覆盖职级：L1 到 L7 全员沦为 Prompt 搬运工
• 日均工时：12～13 小时高强度“无脑按回车”
当 AI 提效在职场异化为“产量通胀 + 精神掏空 + 人肉背锅”，你们团队现在用 AI 写代码，是真的变轻松了，还是排期被压得更紧了？
En @soynatiboo trabajamos desde hace años con clientes que nos confían plataformas críticas. Lo que más valoran no es la velocidad, sino que entendamos el momento del negocio antes de proponer nada. Con IA abarcamos más aspectos que antes, y por eso preguntar primero importa más.
Esta semana he leído mucho en Substack y he querido compartir siete textos de otros autores que me han hecho pensar. Hay IA y juicio humano, oficio de software, filosofía y algo sobre cómo hablamos con los demás. Abro hilo 🧵
«El precio de caer bien», de Carlos Molina en MultiVersial. Habla de decir que sí para no decepcionar a nadie. Cada sí es un intercambio de tiempo, y conviene saber por qué lo hacemos. multiversial.es/p/el-precio-…
He preparado un comparador de las propuestas de los partidos para el 29-N: vivienda, salario mínimo, jornada, pensiones, IRPF e IVA. Cada propuesta lleva su fuente, la página y la fecha, y se distingue lo que es programa de lo que es antecedente. Sin opiniones: solo lo que dice cada uno.
comparador-politico-29n.page…
Sam Altman ha reconocido que se equivocó con la velocidad: «la economía tiene muchísima inercia. La gente sigue haciendo las mismas cosas».
A mí no me ha sorprendido. Os cuento por qué 🧵
Lo difícil es encontrar el equilibrio, y ningún algoritmo puede predecirlo.
A los gurús de Silicon Valley les vendría bien una temporada en Sevilla o Florencia. El mundo que quieren transformar está ahí fuera, y es tan indescifrable como hermoso.
Lo he contado con más calma aquí: cv.emartos.es/es/publicacion…
AI commoditized code and algorithms. Moats remain in hardware quality, brand trust, manufacturing, distribution, support, and the full product experience.
A prompt can extract a Strymon algorithm. It can't make a pedal musicians actually trust and pay for on stage.
