Coffee Power: Tecnología, Desarrollo de Software y Liderazgo
Oswaldo Alvarez

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- ¿Tu empresa hace IA o solo lo aparenta? Tito Neira retoma la conversación con Iván Herrero Bartolomé, Chief Data Officer de Grupo Intercorp (+30 empresas) y cofundador de CDO LATAM, dos años después de su primera visita. Hablan de la trampa de los pilotos eternos, el "teatro de la innovación", por qué la prueba de concepto siempre funciona (y producción es otra historia), la receta de construir carreteras — arquitectura, observabilidad, casos de bajo riesgo con resultados reales (+15-20% ventas, +10-15 NPS) — y las 3 decisiones que un CEO debería tomar en los próximos 90 días.
00:00 Intro y regreso de Iván
01:59 De Bilbao a Intercorp
04:38 ¿Burbuja de pilotos? No: una trampa
07:26 La tecnología está madura, nosotros no
09:04 Licencias no son ventaja competitiva
11:49 El teatro de la innovación
15:24 POCs que no llegan a producción
17:48 El gap del 85% al 98%
18:46 El "AI Engineer" de dos meses
21:04 Construye carreteras primero
22:33 Arquitectura de IA y observabilidad
25:55 Casos de bajo riesgo y resultados
29:33 Del caso puntual al proceso completo
32:14 Las 3 decisiones del CEO en 90 días
38:42 Cierre
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✩ Iván Herrero Bartolomé (CDO Grupo Intercorp) ► https://www.linkedin.com/in/ivan-herrero-bartolome/
✩ Tito Neira (Conduce) ► https://www.linkedin.com/in/tipane
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00:00 Intro
03:06 La brecha de inversión
04:53 El talento existe pero se fuga
07:51 ¿Por qué seguimos consumiendo?
08:21 Sesgos: data del norte
10:21 La nube como acueducto
12:00 Data centers: agua y energía
14:24 Consumo masivo vs valor
17:18 Dónde sí se captura valor
20:45 Ventaja de los que ya explotaban data
23:03 El riesgo sin gobierno de IA
25:53 El rol del CDO se transforma
26:52 Sesgos críticos: salud y justicia
30:53 Transferencia tecnológica: ley de Chile
34:00 De consumidores a generadores
37:33 Pensamiento crítico y espejitos
39:25 ¿En la mesa o en el menú?
41:26 Cierre
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23/06/2026 | 47minEn este episodio Oz y Tito se sientan con Alan Buscaglia (Gentleman Programming, +120.000 subs en YouTube) para entender por qué tu agente de IA alucina — y cómo se resuelve con harness engineering. Alan lo explica sin humo: qué es un "arnés", por qué más contexto NO es mejor (mete ruido), la diferencia entre un orquestador y sus subagentes, cómo la compactación te hace perder el hilo, y por qué TDD y Spec-Driven Development volvieron a tener sentido — ahora para guiar a la IA, no a los humanos. También: su ecosistema open source Gently Eye + Engram, por qué lleva 8 meses sin escribir código a mano, y el "arnés humano" que no te deja codear hasta que entiendas qué estás pidiendo.
00:00 Intro: fútbol, mate y bienvenida a Alan
02:06 Matar las herramientas que generan burocracia
05:23 El co-founder sin contexto: por qué el prompt ya no basta
06:47 ¿Qué es Harness Engineering?
08:30 Compactación: por qué la IA "olvida" el flujo
09:53 Los arneses: estabilizar el trabajo del agente
10:35 Por qué un modelo anda distinto en cada CLI (context anxiety)
13:30 God Agent vs delegación: orquestador y subagentes
15:57 Más contexto = más ruido
17:07 Cómo pegarle un arnés a Claude Code (hooks)
19:10 El problema de la varianza (Tito)
20:43 Qué pasa por detrás: contexto y compactación
26:14 ¿La ventana de contexto va a crecer? (GPT-5.5 tiene la mitad)
27:30 Anthropic "Dreams" y el manejo de memoria
28:30 Engram: guardar solo lo que importa
33:00 TDD y Spec-Driven Development como arneses
38:01 "Hace 8 meses que no toco código"
38:47 Code review: PRs encadenadas y el límite de 400 líneas
42:09 Consejo: para algo robusto, hay que saber programar
43:34 El arnés humano: la IA que no te deja codear sin entender
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✩ Gentleman Programming (GitHub - Gently Eye + Engram, open source) ► https://github.com/Gentleman-Programming
✩ Canal de Alan - Gentleman Programming ► https://www.youtube.com/@GentlemanProgramming- En este episodio Tito Neira conversa con Alejandro Correa Bahnsen (VP de Data & AI en GBM, PhD en Machine Learning, ex-Rappi y ex-Kavak) sobre por qué la mayoría de las empresas que "adoptan IA" no van a ver ningún resultado. Comprar la tecnología no es transformar: si no cambias tus procesos, en dos años vas a decir que "la IA no funcionó". Hablan de por qué los RAGs fallan en producción, qué son los EVALS (el tema del que nadie habla), por qué los Jupyter Notebooks son el nuevo Excel, y cómo el rol de Data/AI pasó de área de soporte a dueño de los KPIs del negocio.
00:00 Intro y quién es Alejandro Correa
02:39 Por qué los RAGs no funcionan en la práctica
05:06 Cuándo sí usar RAG vs SQL
06:45 Agentes: drag-and-drop vs agents as code
11:18 EVALS: el tema del que nadie habla
15:05 ¿Cuándo confiar en sacar la IA a producción?
17:26 ¿Vale la pena cambiar de modelo cada semana?
22:27 Los notebooks son el nuevo Excel
27:07 Por qué dejó Python por TypeScript
29:45 El rol de Data/AI: de soporte a dueño del negocio
35:01 Predicción a 2 años: comprar IA no es transformar
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✩ Arize Phoenix - Plataforma open source de evals y observabilidad de LLMs ► https://phoenix.arize.com/
✩ MLOps World - Conferencia de Machine Learning Operations (Austin) ► https://mlopsworld.com/ - En este episodio Oz conversa con Gina Paola Cárdenas (QA Manager, +12 años de experiencia) y Luis Contreras (Automation Lead en Capgemini, certificado ISTQB) sobre lo que realmente pasa cuando metes agentes de IA al proceso de testing. El 77.7% de los equipos de QA ya se movió a un enfoque AI-first y hay empresas donde el 85% del testing ya no es manual — pero sin criterio técnico, estrategia y gobierno, la IA acelera el caos en lugar de la productividad. Hablan de qué SÍ funciona (análisis de riesgos, self-healing, generación de datos), del peligro de la "pereza de pensar" y la falsa cobertura, de por qué los modelos alucinan entre 3% y 18% y suenan más seguros cuando se equivocan, y de cómo el rol del QA se vuelve más crítico que nunca.
00:00 Intro: 77.7% de QA ya es AI-first
02:27 ¿Qué cambió con la IA en QA?
05:42 El criterio técnico como barrera
06:28 El hype vs la realidad: ¿nos reemplaza?
09:27 Qué SÍ funciona: análisis de riesgos con IA
12:20 Self-healing: scripts que se autocorrigen
16:24 Resistencia de los equipos
18:18 Scrum ya murió (y los marcos que siguen)
20:18 El ejemplo de las velas: evolución de roles
22:37 El superpoder del economista en QA
26:20 El riesgo: pereza de pensar y falsa cobertura
30:56 Pruebas de integración con IA
33:52 IA, usabilidad y accesibilidad
36:25 Alucinaciones: 3-18% y suenan seguras
40:13 "Los de QA no son ingenieros de verdad" + el mercado de $112B
41:24 Backlog refinement con criterio crítico
43:34 Sistemas críticos: rayos X, carros, vidas
46:07 Consejos para QAs: prompt engineering e instinto probador
50:01 Cierre
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✩ Gina Paola Cárdenas ► https://www.linkedin.com/in/ginapaolacardenascortes-qamanager/
✩ Luis Contreras ► https://www.linkedin.com/in/luis-contreras-gonzalez/
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✩ ISTQB - Certificación internacional de testing ► https://www.istqb.org/
✩ Tricentis - QA Trends 2026 (AI-first / agentic testing) ► https://www.tricentis.com/blog/qa-trends-ai-agentic-testing
✩ ThinkSys - QA Trends Report 2026 ► https://thinksys.com/qa-testing/qa-trends-report-2026/
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Conducido por Oz Alvarez (Co-Founder y CTO de SELLIT9) y su co-host Tito Neira. 🎙️
SELLIT9: https://www.sellit9.com
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