La IA como fuerza amplificadora
Lo que me llevé de Tropical Rails 2025.
Fui a Tropical Rails con la expectativa de siempre: ver qué onda la comunidad Ruby, qué herramientas nuevas andan circulando, charlar con gente. No esperaba que la conferencia entera orbitara alrededor de un solo tema. Pero lo hizo. IA y agentes. Y no en el sentido de “miren esta tool nueva”, sino en el sentido de “esto cambia las reglas del juego y tenemos que hablar en serio”.
La conclusión
El takeaway que me llevé, y que fue el hilo conductor de casi todas las charlas: los LLMs y los agentes de IA no tienen opiniones sobre la calidad del código, amplifican lo que ya está ahí. Si adentro hay buenos patrones, sale buen código. Si hay tech debt, sale más tech debt, y más rápido.
Si la codebase no está limpia y preparada para escalar, no va a poder acompañar el crecimiento del producto. Y ahora que los agentes producen código a un ritmo que ningún humano puede revisar, el tech debt dejó de ser solo un problema de calidad para volverse un problema de capacidad.
Esto era verdad antes también, pero nunca importó tanto.
Dos herramientas que me quedaron
Dos gems salieron varias veces y valen la pena mencionar.
evil-seeds, como un dump de base de datos pero inteligente. Podés configurar cómo se scrobea la data, qué tablas incluir, cuántos registros sacar. Suena como un buen camino para finalmente tener una copia limpia y segura de producción para trabajar localmente.
Blazer, para detectar data rara o inconsistente en producción. La idea de tener algo que monitoree activamente la salud de los datos es algo que podríamos necesitar, más allá de si adoptamos esta tool en particular o no.
La moraleja
Si vamos en serio con usar IA para movernos más rápido, la codebase tiene que estar en un estado que lo haga posible. Los agentes amplifican el tech debt, no lo resuelven. Volví de la conferencia con ganas de pagar deuda técnica, que no es algo que uno diga muy seguido.