A octubre de 2026, gestiono 19 apps. Cada mes publico más de seis versiones con mejoras y lanzo cuatro apps nuevas.
Cuando una sola persona gestiona tantas apps, hacerlo todo a mano simplemente no da abasto. Tengo que dedicarme por completo a tomar decisiones.
En una conversación con una IA surgió el término "skill ops". En Google casi no aparece nada, así que parece una palabra que se inventó por casualidad. Me gustó muchísimo.
Skill ops.
Significa operar dando por hecho que las skills hacen el trabajo. Por ejemplo, en un trabajo anterior, las personas se esforzaban en construir una plataforma de datos, y eran personas quienes recopilaban y analizaban los datos. Si intentara hacer eso yo solo, las operaciones se pararían.
Solo dejo montada la base de Firebase y Google Analytics, y el análisis se lo encargo a la IA.
- El análisis de datos se resuelve con una frase: "Analízalo".
- El análisis de logs, también: "Revísalo".
El trabajo de la persona es mirar las conclusiones que salen, decidir "qué hacer" y dar las instrucciones.
Gestiono los sitios Tenkaichi y Buzz Spot. Están en sus primeros días, así que, como es lógico, todavía tienen poco contenido. Si nadie publica, tengo que publicar yo hasta que se llenen.
Aun así, si escribiera todos los artículos yo mismo, no llegaría.
- "Investiga este restaurante y prepara un artículo sobre él."
- "¿Quién es más fuerte, Yamcha o Ryomen Sukuna?"
Lo he preparado para que, con preguntarle algo así a la IA, todo se haga solo hasta publicar el contenido. El SEO también está cubierto. La actualización de sitemap.xml y la solicitud de indexación en Search Console funcionan con skill ops.
Lo aprendido con skill ops también sirve en el desarrollo empresarial. Hasta ahora, cuando ocurría una incidencia, la investigábamos así:
- Revisar los logs en CloudWatch o Elasticsearch.
- Buscar el código que generó el log.
- Si no es responsabilidad de mi equipo, pedir por Slack al equipo correspondiente que lo investigue.
- Corregir el fallo a base de prueba y error en el entorno local.
En cambio, se pueden tener en local los repositorios de backend, frontend e infra, y dejar en manos de la IA todo, desde leer los logs hasta revisar los repositorios. Por supuesto, dejar que Claude Code lea todos los logs de producción es un problema de seguridad, así que hay que limitarlo al entorno de desarrollo o pasarle solo extractos. Aun así, las operaciones pensadas para agentes de IA funcionan perfectamente en la empresa.
Es más, creo que, a partir de ahora, si no diseñamos todo nuestro trabajo en torno a agentes de IA, la productividad se nos va a hacer "cuesta arriba". Una persona puede hacerlo si se esfuerza, pero le dará "pereza". Es porque ya conocemos lo cómoda que es la IA.
Para que las personas se centren en decidir, conviene diseñar las operaciones contando con la IA desde el principio.