El cofundador y CEO de Daytona, Ivan Burazin, sostiene que los empleados con experiencia en la gestión de personas suelen estar mejor preparados para dirigir agentes de inteligencia artificial. A medida que las empresas trasladan a herramientas autónomas una parte creciente del desarrollo de software y productos, asignar tareas, revisar resultados y coordinar el trabajo se está convirtiendo en una cuestión operativa para las startups que buscan elevar su productividad sin ampliar demasiado sus plantillas.
Daytona cuenta actualmente con unos 30 empleados repartidos entre Estados Unidos y Europa. Durante los últimos meses, la empresa ha animado a su personal a aumentar el uso de agentes de IA. Sus 16 ingenieros operan una media de cinco agentes cada uno y el equipo ya no desarrolla código exclusivamente de forma manual.
Los ingenieros de Daytona trabajan con varios agentes a la vez
Burazin afirma que los empleados que han dirigido anteriormente a otras personas tienden a dar instrucciones más claras a los agentes de IA. Por lo general, se sienten más cómodos distinguiendo entre los datos de entrada necesarios y los resultados esperados, definiendo con precisión el objetivo y explicando cómo debe ejecutarse el trabajo.
Los ingenieros con una sólida formación técnica, pero sin experiencia en la gestión de personas, pueden seguir abordando estas tareas como colaboradores individuales. Es posible que den por hecho que sus compañeros —y los agentes de IA— deducirán requisitos que no se han expresado de forma explícita. Cuando el resultado no cumple las expectativas, pueden sentirse frustrados sin descomponer la tarea en su objetivo, el proceso que debe seguirse y los criterios de entrega.
Desde la perspectiva de Burazin, dar instrucciones a un agente de IA sigue siendo una labor de gestión. El usuario debe establecer el objetivo, las restricciones y el entregable esperado, en lugar de formular una petición general y dejar implícitos los detalles.
Burazin no propone sustituir la experiencia técnica por la gestión
Burazin no considera que la experiencia directiva pueda reemplazar los conocimientos técnicos. Los responsables sin una base técnica suficiente, ya trabajen en marketing o en ingeniería, pueden tener dificultades para ofrecer apoyo práctico a sus equipos. Los empleados siguen necesitando participar en el trabajo subyacente, no solo asignar tareas y supervisar los avances.
Burazin fundó Daytona en 2023 junto con Vedran Jukić y Goran Draganić. La empresa ofrece infraestructura de entornos aislados y seguros para que las compañías ejecuten agentes de IA y código generado por inteligencia artificial en espacios separados. Daytona completó recientemente una ronda de financiación de serie B por 48 millones de dólares.
Los agentes de IA cambian la estructura de las empresas tecnológicas
La visión de Burazin llega en un momento en que las empresas tecnológicas están revisando el papel de la gestión. Meta, Amazon y Google ya han reducido en ocasiones anteriores las capas de mandos intermedios para simplificar sus organizaciones y mejorar la eficiencia. A medida que las herramientas de IA se integran más profundamente en los procesos de desarrollo de software, más directivos tecnológicos también participan en la programación y el desarrollo de productos junto con sus responsabilidades de gestión.
En Daytona, permitir que un ingeniero opere varios agentes ayuda a la empresa a mantener una plantilla humana relativamente pequeña. Burazin afirma que las contrataciones avanzan “muy lentamente”, ya que cada nuevo empleado crea nuevos vínculos de comunicación y añade complejidad a la gestión.
Según el CEO, los agentes de IA pueden permitir que las empresas completen más trabajo con equipos más reducidos. Una plantilla menor acorta las cadenas de comunicación y ayuda a limitar la complejidad organizativa sin reducir necesariamente la velocidad de ejecución.
El enfoque de Daytona apunta a que el efecto de los agentes de IA va más allá de reducir las tareas repetitivas de programación. Estas herramientas también están modificando las capacidades de gestión que se esperan de los empleados. Para las empresas, expresar los objetivos con claridad, dividir el trabajo en tareas manejables y evaluar el resultado final puede determinar si el software de IA genera mejoras medibles en las operaciones diarias.