Festival de Inteligencia Artificial República Dominicana 2026: La orquesta de agentes y el nuevo rol del ingeniero de software

Durante la jornada, se demostró en vivo la integración de herramientas de código autónomo y la plataforma de gestión Linear para coordinar flujos de trabajo automatizados.

En la sesión de la tarde del Festival de Inteligencia Artificial República Dominicana 2026, el panorama del desarrollo de software y la ingeniería de sistemas fue analizado desde una perspectiva transformadora. La conferencia dictada por Israel Figueroa, Co-Founder y CTO en BrainHi, abordó cómo la proliferación de herramientas y modelos de lenguaje está redefiniendo las responsabilidades técnicas, permitiendo que los profesionales dediquen menos tiempo al teclado y más a la orquestación estratégica de soluciones.

Figueroa planteó el escenario actual con una reflexión sobre los retos de los nuevos emprendedores técnicos:

"Hay muchas más personas construyendo sus propias aplicaciones y páginas web sin tener que contratar personal; sin embargo, se enfrentan al reto de que, cuando llega el momento de poner el MVP en producción, no saben cómo bregar con la parte técnica de hacer un despliegue (deploy). Uno de nuestros roles actuales como ingenieros es solucionar y arreglar esas cosas incompletas que van a suceder ahora."

El ingeniero como director de orquesta

El núcleo de la ponencia se centró en el cambio de sombrero que experimentan los desarrolladores modernos. Tradicionalmente, el perfil del ingeniero se limitaba a la ejecución de tareas técnicas sin un contacto directo con el cliente o las áreas de negocio. Hoy en día, las capas operativas demandan una integración más profunda.

En BrainHi, los equipos tecnológicos están expandiendo sus funciones hacia la planificación y el control de calidad (QA). El flujo de trabajo actual implica que el profesional de TI entienda el problema de negocio, dialogue con los departamentos de ventas y soporte técnico para identificar incidencias, y dirija una "orquesta" de agentes autónomos para implementar las soluciones, asegurando que el producto final cumpla con las expectativas del cliente.

Demostración en vivo: Planificación y automatización con Linear

Para ilustrar este concepto, Figueroa realizó una demostración en vivo utilizando el código de un prototipo local denominado Detector de Tapones RD, desarrollado durante las sesiones matutinas del evento. A través de la interfaz de comandos, ejecutó el modelo más reciente de Anthropic lanzado globalmente ese mismo día, destacando sus capacidades mejoradas en procesamiento visual y razonamiento técnico.

El proceso de desarrollo se estructuró en dos capas principales:

• Generación del Plan de Trabajo: Se instruyó al modelo para que analizara el código base del MVP y generara un documento de planificación en formato Markdown (.md). Este archivo definió la arquitectura de la organización de agentes, dividiendo las tareas específicas para componentes de frontend, backend, datos, control de calidad y operaciones de despliegue (DevOps).

• Sincronización con el Gestor de Tareas: El plan estructurado se envió directamente a Linear, una plataforma de administración de proyectos diseñada para que las inteligencias artificiales actúen como usuarias principales. Linear interpretó el documento técnico y creó automáticamente 19 issues (tickets de trabajo), que incluyeron la extracción de módulos JavaScript, el aislamiento de lógica monolítica y el diseño de APIs bajo el estándar Open API.

  
  

Posteriormente, las tareas fueron asignadas desde la plataforma a distintos agentes especializados, como Devin y GPT Codex. El sistema permite el seguimiento en tiempo real, moviendo de forma autónoma los estados de los tickets (To Do, In Progress, In Review) a medida que las herramientas automatizadas ejecutan las líneas de código y validan los criterios de aceptación establecidos de cara a un entorno de producción real.

Al responder las preguntas de la audiencia sobre la gestión de dependencias y la integración de pruebas, el CTO de BrainHi concluyó que estos entornos conversacionales permiten a los usuarios interactuar con los sistemas gestores en lenguaje natural, traduciendo requerimientos funcionales en flujos lógicos y pruebas de negocio sin necesidad de una codificación manual extensiva.