Durante años, uno de los principales obstáculos de la industria tecnológica fue la escasez de programadores. La transformación digital avanzaba más rápido que la capacidad del mercado para formar nuevos profesionales y las empresas respondían incorporando equipos cada vez más grandes. La inteligencia artificial comenzó a modificar esa lógica.
El cambio no se limita a que los desarrolladores puedan escribir código más rápido. La IA también permite distribuir tareas entre personas y agentes, automatizar procesos y acelerar diferentes etapas de un proyecto. Como resultado, equipos más pequeños pueden alcanzar una capacidad de entrega que antes requería estructuras mucho más numerosas.
Sin embargo, una mayor capacidad técnica no garantiza mejores resultados. Si producir código se vuelve más rápido y accesible, el principal desafío pasa por identificar qué construir, integrar la solución con los procesos existentes y comprobar que genere un impacto concreto. En esa intersección comenzó a ganar relevancia un nuevo perfil: el Forward Deployed Engineer (FDE).
Qué hace un Forward Deployed Engineer
A diferencia de un desarrollador tradicional, el FDE no se concentra únicamente en producir software. Trabaja cerca del cliente para comprender un problema, traducirlo en una solución tecnológica y acompañar su implementación dentro de una organización.
El rol combina ingeniería, arquitectura de software, conocimiento del producto y comprensión del negocio. Su trabajo puede incluir desde integrar una plataforma con sistemas existentes hasta definir qué tareas pueden delegarse en agentes de inteligencia artificial, cuáles necesitan supervisión humana y con qué indicadores se evaluarán los resultados.
“La inteligencia artificial está redefiniendo no solo cómo se desarrolla software, sino también los perfiles que demanda la industria. En este contexto surge el FDE, un rol híbrido que combina conocimiento técnico, comprensión del negocio y capacidad de implementación, con foco en resultados”, explica Gastón Gugliotta, CEO de Streambe.
Para el ejecutivo, la relevancia de este perfil responde a cuatro factores: acelerar el desarrollo, integrar negocio y tecnología, medir el impacto real y aportar criterio para reducir la incertidumbre. Su función cobra importancia porque, en productos complejos, existe una distancia considerable entre tener una tecnología disponible y conseguir que funcione de acuerdo con los procesos y objetivos de cada empresa.
Equipos formados por personas y agentes
La expansión de la IA también está impulsando una nueva manera de organizar los proyectos. En lugar de equipos integrados exclusivamente por personas, comienzan a conformarse estructuras híbridas en las que profesionales y agentes de inteligencia artificial se distribuyen tareas.
Este modelo puede reducir tiempos y costos, pero introduce un desafío adicional. Las compañías necesitan determinar qué puede hacer cada agente, con qué información trabaja, cómo se supervisan sus resultados y quién conserva la responsabilidad sobre las decisiones. Por eso, la gobernanza empieza a convertirse en una pieza central de la adopción empresarial de IA.
Los datos muestran que todavía existe una distancia entre el ritmo de incorporación y la capacidad de control. Según el CIO Report 2026 de Logicalis, el 98% de las organizaciones argentinas incrementó su interés por la inteligencia artificial durante el último año, pero seis de cada diez ejecutivos consideran que la adopción está avanzando demasiado rápido.
La oportunidad, por lo tanto, convive con un nuevo riesgo: incorporar IA sin conocer completamente qué hace, cómo toma decisiones o qué información utiliza. En ese escenario, no alcanza con sumar herramientas. También se necesitan responsables, reglas, trazabilidad y métricas.
Una nueva economía para los proyectos tecnológicos
Streambe busca trasladar este modelo a proyectos concretos mediante la combinación de perfiles como el FDE y Géntica Studio, su plataforma de gobernanza de agentes. La propuesta permite coordinar equipos híbridos de personas e IA, seguir las tareas realizadas y orientar el trabajo hacia indicadores de negocio. “Con IA, gobernanza y nuevos roles trabajando en conjunto, se pueden armar equipos significativamente más chicos sin perder capacidad de entrega”, sostiene Gugliotta.
Según el CEO de Streambe, la compañía pasó de proyectos que anteriormente requerían equipos numerosos y presupuestos iniciales de US$ 100.000 a resolver iniciativas equivalentes con inversiones menores y en menos tiempo. La diferencia, afirma, no está solamente en los costos o la velocidad, sino en el modelo utilizado para ejecutar el trabajo. “Es un cambio de paradigma: pasar de sumar personas a multiplicar capacidades; de escalar por cantidad a escalar por inteligencia”, resume.
Esto también modifica la manera de medir un proyecto tecnológico. La cantidad de desarrolladores o de horas destinadas a producir código pierde peso frente a otras preguntas: cuánto tiempo demanda resolver el problema, qué parte del proceso puede automatizarse y qué resultado genera la solución para el negocio.
El impacto sobre la formación
La transformación también empieza a trasladarse a la formación de futuros profesionales. Si las empresas necesitan personas capaces de orientar, supervisar y evaluar sistemas de IA, aprender lenguajes de programación deja de ser suficiente.
Esa lógica atraviesa Generación T, es una iniciativa educativa que conecta a estudiantes secundarios con el mundo de la tecnología y la inteligencia artificial que, desde 2022 hasta hoy, alcanzó a más de 25.000 estudiantes secundarios. La iniciativa busca combinar conocimientos técnicos con pensamiento crítico, interpretación y capacidad para trabajar junto con herramientas inteligentes. “El perfil del talento actual ya no es puramente técnico; requiere una mirada general, estratégica y analítica. Los chicos tienen que saber cómo guiar a la IA y tener el criterio para evaluar sus resultados”, señalan desde el programa.
La inteligencia artificial no elimina la necesidad de talento tecnológico, pero eleva la vara y modifica dónde se concentra el valor. “En la era de la IA, el recurso escaso ya no es la capacidad de escribir código, sino la capacidad de convertir tecnología en impacto de negocio. Ese es el rol del FDE”, concluye Gugliotta.
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