Amazon formalizó lo que ya se sentía en toda la industria tech: ahora exige que sus 350,000 empleados listen logros con evidencia concreta. Meta premia output sobre esfuerzo. Shopify demanda mejorar 20-40% cada año. En este episodio, Tito Neira (Director de Datos e IA) y Oz analizan por qué ser bueno en tu trabajo ya no alcanza, por qué somos pésimos vendiendo nuestro valor, y qué frameworks como Brag Documents, método STAR y Working Out Loud puedes implementar esta semana para demostrar tu impacto real.

00:00 Intro

02:19 ¿Es justo medir todo cuantitativamente?

08:26 La trampa de los objetivos que cambian

13:08 Pseudo-productividad: ocupado vs. productivo

15:51 El dilema del feedback negativo

22:39 Por qué los técnicos no venden su trabajo

25:13 El estigma de la autopromoción en LATAM

30:01 Dual Promotion: promuévete y promueve a tu equipo 32:44 Brag Documents: documenta tu impacto

34:30 Método STAR para comunicar resultados

37:28 Working Out Loud en trabajo remoto

39:50 Build in Public: versión corporativa

44:01 Slow Productivity: menos cosas, mejor hechas

47:11 Mensaje final y comunidad

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✩ Julia Evans - Brag Documents ► https://jvns.ca/blog/brag-documents/ ✩ Cal Newport - Slow Productivity ► https://calnewport.com/slow/

✩ Amazon Forte Performance Reviews - Fortune ► https://fortune.com/2026/01/08/amazon-demands-proof-of-productivity-from-employees-asking-for-list-of-accomplishments/

✩ Meta Performance Review Changes - Fortune ► https://fortune.com/2026/01/13/meta-is-changing-its-performance-review-to-reward-output-over-effort-taking-a-page-from-amazon-and-x/

✩ Shopify 20-40% Rule - Yahoo Finance ► https://finance.yahoo.com/news/shopifys-toby-l-tke-doubles-064541208.html

Todas las empresas dicen ser data-driven, pero los números cuentan otra historia: solo el 24% se califican como tal, y el 80% cita problemas culturales como la barrera principal. Con Tito Neira, experto en ML/IA y estrategia de datos, hablamos de por qué los proyectos de datos fallan, cómo los datos redistribuyen el poder en las organizaciones, y qué framework usar antes de iniciar cualquier iniciativa de datos. Además, comparto un problema real de SellIt9 donde las assumptions nos llevaron a desarrollar soluciones que no resolvían nada.

00:00 Intro - ¿Son las empresas realmente data-driven?

02:08 La gran decepción de los proyectos de datos

03:49 Los datos como redistribución de poder

06:50 Proyectos de datos como portafolios de innovación

10:42 Estadísticas que revelan la realidad

14:52 IA, predicciones y la incertidumbre del cambio

18:06 Framework: 3 preguntas antes de iniciar un proyecto de datos

21:05 Qué significa realmente "limpiar datos"

24:45 Qué hacen diferente las empresas data-driven exitosas 28:18 La zona gris: cuando los datos no generan impacto

35:05 Caso SellIt9: el problema del win rate

40:00 Tres recomendaciones finales

41:34 Cierre

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✩ New Vantage Partners - Data and AI Leadership Executive Survey ► https://www.newvantage.com/

✩ Cloud District - Barreras culturales en la adopción de datos ► https://clouddistrict.com/

✩ Gartner - B2B Data-Driven Decisions 2026 ► https://www.gartner.com/

✩ McKinsey - Real-Time Analytics and Revenue Growth ► https://www.mckinsey.com/

¿Tu equipo tiene licencias de copiloto pero no ves mejoras reales en productividad? El 90% de los equipos de ingeniería ya usa IA, pero solo una minoría logra impacto medible. Álvaro Moya, experto en adopción de IA con +15 años en tech y fundador de LIDR.co, comparte un framework pragmático para pasar de "tener licencias" a "lograr resultados". Hablamos del concepto 10x Team, cómo estructurar contexto para copilotos, y las directivas y métricas para ser el AI Champion de tu organización.

00:00 Intro y bienvenida01:28 La paradoja del 90%: adopción sin resultados12:20 La brecha de talento en IA17:00 De 10x Engineer a 10x Team20:40 Estructurando contexto: de specs a PRs29:15 Roles en transformación: QA, diseño y frontend34:25 AI Champion: metodología como stack38:10 Spec-Driven Development vs Agilismo43:00 Juniors vs Seniors en la era IA44:30 Datos: 90% adopción, 41% churn, +91% PR review48:00 Consejo de carrera: las 11 semanas clave52:12 Contratando al AI Product Engineer57:05 LIDR: workshops y el futuro01:02:22 Cierre y despedida

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✩ Álvaro Moya ► https://www.linkedin.com/in/alvarormoya/

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Fuentes mencionadas en el episodio:

✩ Jellyfish - 2025 State of Engineering Management ► https://jellyfish.co/blog/2025-software-engineering-management-trends/

✩ Second Talent - GitHub Copilot Statistics 2025 ► https://www.secondtalent.com/resources/github-copilot-statistics/

✩ Index.dev - Developer Productivity Statistics ► https://www.index.dev/blog/developer-productivity-statistics-with-ai-tools

✩ LinearB - Is GitHub Copilot Worth It? ► https://linearb.io/blog/is-github-copilot-worth-it

✩ Faros AI - The AI Productivity Paradox ► https://www.faros.ai/blog/ai-software-engineering

✩ DX - AI Code Generation Enterprise Adoption ► https://getdx.com/blog/ai-code-enterprise-adoption/

✩ Worklytics - AI Adoption OKRs 2025 ► https://www.worklytics.co/resources/ai-adoption-okrs-2025-templates-copilot-pioneers

✩ McKinsey - AI Change Management ► https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/reconfiguring-work-change-management-in-the-age-of-gen-ai

✩ Stack Overflow - The Real 10x Developer ► https://stackoverflow.blog/2024/12/25/the-real-10x-developer-makes-their-whole-team-better/

✩ Andrew Ng - 10x Engineers ► https://www.linkedin.com/posts/andrewyng_a-10x-engineer-a-widely-accepted-concept-activity-7293685385631539201-GvfA

Después de 20 meses sin episodios, Coffee Power vuelve con fuerza. Oz y Tito Neira se reencuentran para analizar todo lo que cambió en el mundo del desarrollo de software desde junio de 2024. Desde la evolución de GPT-4 hasta los agentes autónomos, pasando por la caída del 77% en las preguntas de Stack Overflow, la migración de Codex a Claude Code, los peligros reales de la IA en producción y la pregunta incómoda: ¿va a desaparecer el junior developer? Una conversación honesta sobre qué roles cambian, cómo adaptarse y por qué los buenos developers tienen más oportunidades que nunca.

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✩ Tito Neira ► https://co.linkedin.com/in/tipane

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TIMESTAMPS:00:00 Intro - Volvió Coffee Power02:00 El antes y después de la IA04:12 Timeline: De GPT-4 a agentes autónomos05:28 Los límites físicos y energéticos07:12 Herramientas de Tito para Data Science11:08 Cómo cambió el flujo de trabajo13:01 La transformación radical de Oz15:12 De Codex a Claude Code16:41 ¿La muerte del junior developer?21:56 Resistencia de developers a adoptar IA24:00 Niveles de abstracción en tecnología26:44 ¿Puede programar alguien sin conocimiento técnico?29:00 ¿Cuáles roles van a desaparecer?32:12 Inversión y startups de IA36:22 La caída de Stack Overflow42:03 ¿Qué pasa con el agilismo?45:38 Peligros y límites de la IA48:49 Los 5 peligros del AI en desarrollo55:27 Buenos developers vs malos developers59:38 Recomendaciones para los cafeteros01:01:24 ClowdBot y los agentes autónomos01:05:13 Cierre

En este episodio, analizamos si la inteligencia artificial (IA) es la mejor herramienta para el trabajo. Exploramos su impacto en las empresas, cómo está transformando roles y presupuestos, y discutimos los desafíos y oportunidades que presenta. Además, compartimos consejos sobre la adopción de nuevas tecnologías y la optimización de procesos operativos.

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00:00 - Introducción

00:19 - Adopción de IA en empresas: preparación

00:44 - Bienvenida y estructura del podcast

01:44 - Evolución de tecnología e industrias

02:14 - Impacto de la IA en presupuestos y roles empresariales

03:15 - Sesgos en algoritmos y sus impactos geográficos

04:23 - Entrenamiento de algoritmos con sesgos humanos

05:38 - Fundamentos y personalización de modelos de IA

07:00 - Herramientas tecnológicas que agilizan procesos

08:20 - Reducción de equipos por nuevas herramientas de IA

09:00 - Cambio en roles de científicos de datos y desarrolladores

10:14 - Conocimiento del negocio en la especialización

11:01 - Desarrollo de software con IA moderna

12:45 - Comparación entre especialistas y generalistas

14:15 - Nuevos roles y habilidades en IA y tecnología

15:10 - Impacto económico y optimización con IA

17:24 - Adopción y regulación de nuevas tecnologías

18:42 - Caso de uso de Intercom y su impacto

20:15 - Desafíos en adopción de IA en grandes empresas

22:05 - Balance entre regulación y desarrollo tecnológico

24:17 - Consejos para CEOs sobre adopción de IA

26:37 - Reflexión sobre evolución del podcast y tecnología

30:14 - Importancia de liderazgo y equipo actualizado

32:10 - Conclusión y agradecimientos

Hablemos!!

El proyecto de Oz es https://www.sellit9.com/

Cómo y cuándo invertir en emprendimientos depende de muchas variables, y en este episodio abarcamos desde la selección de inversiones hasta la construcción de redes efectivas. Identificamos las dinámicas de los fundadores, la tracción en inversiones tempranas y compartimos consejos esenciales para navegar el ecosistema de las startups.

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✩ Diego Parra Herrera ► https://www.linkedin.com/in/diegoparraherrera/

✩ Oswaldo Alvarez (Host) ► https://www.linkedin.com/in/ozalvarez/

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00:00 - Introducción

03:35 - Experiencia en inversiones y emprendimientos

05:18 - Importancia del equipo y la idea en el emprendimiento

06:31 - ¿Por qué no invertir en una startup?

09:32 - ¿Cómo es visto un solo fundador a nivel de inversión?

11:37 - Fundadores técnicos a la hora de vender y experiencia financiera

13:42 - La ronda presemilla

15:53 - Inversión en etapas tempranas y la importancia de la tracción

18:15 - El mundo start-upero vs. la realidad del emprendimiento

20:23 - El juego macabro de las rondas de inversión

25:00 - El mundo del startup

31:55 - Cómo contactar a un inversionista

38:57 - La importancia de la mentoría y el angel investor

39:58 - Red de contactos y movimiento estratégico en el ecosistema emprendedor

43:18 - La red de contactos en el mundo del emprendimiento

45:14 - Recomendaciones finales

Conversamos en profundidad sobre el product marketing, desde sus fundamentos hasta su impacto tanto en startups como en grandes empresas. Descubre cómo se entrelazan la ingeniería y el marketing de productos, y cómo evolucionan los roles entre gerentes de producto y especialistas en marketing. Además, exploramos las tareas diarias de un especialista en marketing de productos y el papel de las redes sociales en su trabajo. Con consejos prácticos y herramientas esenciales, este episodio es una guía imprescindible.

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✩ Oscar Durán ► https://www.linkedin.com/in/duranoscarf/

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00:00 - Introducción

03:04 - ¿Qué es el marketing de productos?

06:10 - La necesidad del marketing de productos en una startup

08:42 - La intersección entre el marketing de productos y la ingeniería

12:33 - ¿Desaparece la figura del gerente de producto para convertirse en un especialista en marketing de productos?

14:39 - Coordinación entre la gestión de productos y el marketing de productos

16:59 - Funciones y responsabilidades de un especialista en marketing de productos

18:53 - Un día en la vida de un especialista en marketing de productos

23:01 - La importancia de las redes sociales en el marketing de productos

24:14 - Estructura y organización de los equipos de marketing de productos

27:07 - Herramientas clave: Características y aplicaciones de Toggle

31:30 - Cómo iniciar una carrera como gerente de proyectos

37:30 - Consejos y recomendaciones finales

Conversamos acerca de cómo ser un CISO exitoso y te entregamos herramientas clave para ascender en tu carrera como Chief Information Security Officer. Discutimos acerca de la formación y experiencia necesarias, el valor del compañerismo en seguridad y los desafíos actuales en este campo. Analizamos desde lo básico hasta estrategias avanzadas como el doble factor de autenticación y Security by Design. Además, echamos un vistazo a cómo la Generative AI está transformando el rol de CISO, ofreciendo consejos prácticos y visiones para prepararse para el futuro de la seguridad informática

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✩ Santiago Fernandez ► https://www.linkedin.com/in/safernandez666

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00:00 - Introducción

03:14 - ¿Cómo llegar a ser CISO (Chief Information Security Officer)?

08:40 - Formación y experiencia necesaria para ser CISO

10:54 - Compañerismo en el gremio de seguridad

14:00 - Escalando la carrera hacia CISO

17:02 - Áreas clave a manejar por un CISO

19:57 - Desafíos actuales en seguridad informática

23:03 - Explicación sobre el ransomware

24:36 - Abordando lo básico en un rol de CISO

26:10 - Out Cero y opciones de mitigación

27:35 - Importancia del doble factor de autenticación

28:16 - Utilización de frameworks para medir KPIs

29:38 - Consejos para trabajar en seguridad informática

33:20- Preparándose para los desafíos de los próximos 10 años

35:10 - Impacto de la Generative AI en el rol de CISO

39:44 - Implementación de Dev Sec Ops

41:12 - Aplicando Security by Design

Si deseas convertirte en un DevOps Senior o profundizar en la importancia de la observabilidad en DevOps, en este episodio abarcamos desde los fundamentos hasta estrategias avanzadas y futuras tendencias. Estamos llenos de conocimientos prácticos e inspiración para comenzar el 2024 con buen pie.

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✩ Jhonathan Gil ► https://www.linkedin.com/in/jhonnypong/

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00:00 - Introducción

02:25 - Cómo Comenzar en el Mundo de DevOps

04:33 - Tiempo para Convertirse en un DevOps Senior

05:47 - Tecnologías y Plataformas en la Nube para Principiantes en DevOps

07:09 - Iniciando con Amazon Web Services (AWS)

09:46 - EC2, Lambda y Monolitos

13:19 - Arquitecturas Agnósticas

14:34 - Evolución de la Carrera de DevOps en los Últimos 5 Años

17:24 - Observabilidad y el Informe DORA

18:33 - Generando Valor en las Organizaciones con DevOps

23:04 - El Desarrollador como Operador del Software: Enfoque DevOps

25:29 - La Simplificación del Desarrollo de Software con Herramientas como ChatGPT y Autopilot

26:00 - Consejos para Desarrolladores en el Entorno Actual

29:29 - Framework de OpenTelemetry

33:03 - Las 4 Métricas DORA: Tiempo de Liderazgo, Frecuencia de Despliegue, Porcentaje de Fallos en Cambios y Tiempo Medio de Recuperación

37:52 - Cuándo Usar Kubernetes y Cuándo Optar por Serverless

43:35 - Futuro de la Carrera en DevOps y Reflexiones Finales