Hace un par de meses estuve en Commit Conf, una de mis conferencias favoritas en España (y no me canso de decirlo).
Nos reunimos unas 1000 personas, 80 ponentes, para hablar de:
- Desarrollo (ej. lenguajes de programación, BDs, desarrollo web, apps móviles)
- Diseño de experiencia de usuario (ej. diseño UX/UI, accesibilidad)
- Prácticas de desarrollo (ej. metodologías Agile y Lean, prácticas DevOps)
- Inteligencia artificial y ciencia de datos (ej. aprendizaje automático, LLMs, ciencia de datos)
- Infraestructura (ej. computación en la nube, IoT)
- Seguridad y protección de la información (ej. ciberseguridad, privacidad)
- Y mucho más (ej. power skills, blockchain, etc.).
Como no podía ser de otra forma… me encantó este año el SWAG, ¡¡el diseño era UN MAPA hecho con el diseño de las contribuciones ("Commits" en GitHub)! (¡qué grandes! 😍):
Un año más, participamos decenas de comunidades tecnológicas tanto en la difusión del evento como en la selección de charlas; por nuestra parte a través de la comunidad de Geo Developers.
En este artículo quería hablaros de tres cosas principalmente:
- De nuestra charla sobre APIs de mapas.
- Del reencuentro con las comunidades.
- Y de lo que aprendí de las charlas, y las conversaciones de pasillo.
El código del billón de dólares 🤑
Titulamos la charla como la mini serie de Netflix (que además usamos como hilo conductor), y aunque los títulos de mis charlas suelen ser más descriptivos, parece que logró el efecto llamada esperado, superando mis expectativas de asistencia y parece ser que también las de la organización, porque la sala se llenó.
Juanma y yo contamos unas 70 personas:
Como se puede leer en el abstract, en esta charla nos centramos en los retos técnicos y las complejidades de implementar servicios de mapas a escala mundial.
Nuestros objetivos eran:
Despertar el interés por este ámbito: Enseñar cosas generalmente desconocidas pero interesantes sobre estos servicios.
Transmitir la complejidad técnica: Mostrar lo complejas que son estas tecnologías y el nivel de ingeniería y arquitectura (de software y de datos) que requieren.
Poner en valor el esfuerzo continuo: Destacar el trabajo constante de mantenimiento, mejora e innovación que hay detrás de estas APIs... y dejar entrever lo que aún está por venir.
Ayudar a tomar mejores decisiones técnicas: Dar visibilidad a la variedad de proveedores existentes y mejorar las habilidades para elegir la tecnología de mapas más adecuada en futuros proyectos.
La verdad es que no suelo tener co-speaker, pero visto la experiencia, creo que debería hacerlo más.
Esta vez me apetecía que fuésemos Juanma y yo. No solo por la buena relación que tenemos desde hace años, sino porque trabajamos en dos de las empresas con más trayectoria del sector (más de 100 años de experiencia acumuladas). Además, nos complementamos muy bien: entre los dos cubrimos los retos tanto a nivel de software como de datos, no solo para crear, sino sobre todo para mantener actualizados este tipo de servicios.
El feedback recibido tanto a través de la plataforma como luego en los pasillos fue muy bueno. En resumen:
Lo que funcionó bien:
El contenido gustó mucho y sorprendió a más de un@.
Varias personas nos comentaron que nunca se habían parado a pensar en la complejidad técnica detrás de este tipo de servicios.
Se valoraron especialmente los ejemplos visuales, que ayudaron a entender mejor los conceptos y retos.
Cosas a mejorar:
Tener más en cuenta el horario (era la última del día) y adaptar el ritmo y la profundidad del contenido de manera acorde.
Considerar dividir la charla en varias sesiones, para tratar los temas con más calma y detalle.
Varias personas nos avisaron antes de empezar que al ser la última charla del día, estaban algo agostadas. Aun así, la respuesta fue muy buena (recibimos un 4.5 de 5), a pesar del ritmo tan rápido que tuvo la charla (unos 33 segundos de media por transparencia 😅).
Las presentación la tenéis aquí:
Y la grabación en el canal de Commit Conf en YouTube:
Reencuentro con las comunidades
Otra de las razones por las que me encanta Commit, es porque allí nos reencontramos muchas personas que dinamizamos comunidades.
Además, la organización lleva tres años consecutivos aceptando nuestra propuestas de Open Spaces, donde siempre conozco a nuevas personas y aprendo de sus experiencias.
Nota: Si no lo sabías, la “metacomunidad” de comunidades tech que creamos el año pasado (Community Builders), nació precisamente con la idea de dar continuidad a las conversaciones que surgen en encuentros como este. 😍
Por si os interesa, grabamos el audio del open space, y compartimos aquí los materiales y apuntes.
Durante el cierre, la organización me invitó a reunir a las comunidades que estábamos presentes, y a subirnos al escenario para presentar a las diferentes comunidades, donde pude presentar brevemente qué es Community Builders.
Y para rematar, tuvimos una cena post-conferencia en Casa Mingo, donde Álvaro y yo conseguimos reunir a unas 20 personas implicadas en la dinamización de comunidades (incluidas algunas que no habían podido venir a la conferencia). Una forma perfecta de cerrar la conferencia.
Sin duda, estas actividades permiten conectar a un nivel humano que cuesta mucho más lograr en remoto. Se crean lazos, se refuerzan relaciones, y se vive una cercanía que difícilmente se puede replicar por videollamada.
Lecciones aprendidas sobre IA
Sin desmerecer al resto (hubo charlas muy interesantes, muchas ya disponibles en YouTube), la gran protagonista de este año fue la IA. De las 70 sesiones, 17 estaban centradas en este tema, así que casi en cualquier momento podías encontrar alguna sobre Machine Learning o LLMs.
Así empiezo con un resumen de los diferentes temas, y del interés que percibí:
Integración práctica de IA en aplicaciones reales. Vi gran interés por entender cómo incorporar IA en apps existentes usando modelos (comerciales u open source) y sin cambiar de stack.
Desarrollo de agentes de IA autónomos. También mucha interés por saber cómo crear agentes capaces de actuar y aprender solos.
Seguridad y auditoría en modelos generativos (LLMs). Percibí una creciente preocupación por los riesgos de la IA generativa:: desde ejecutar código generado por modelos sin saber qué hace realmente, hasta posibles vulnerabilidades introducidas sin querer. También hay mucho interés en cómo protegerse y en conocer herramientas que permitan auditar y controlar estos riesgos.
Observabilidad y rendimiento (en producción). También vi un aumento del interés por entender qué pasa con los LLMs en tiempo real, y usar herramientas para obtener métricas, logs y trazas para mejorar estabilidad y rendimiento.
Avances en arquitecturas RAG (RAG 2.0). Curiosidad por nuevas variantes que mejoran la recuperación contextual.
IA en dispositivos móviles. Interés moderado por ejecutar IA directamente en dispositivos móviles sin depender de la nube.
Aplicaciones de IA en contextos reales. Aunque con menor tirón general, hay cierto interés en conocer sobre casos de uso de la IA en contextos reales.
Pero también tuve conversaciones en los pasillos sobre el tema, y quería compartir algunas de las cosas que hablamos:
La IA está sustituyendo el uso tradicional de plataformas como Stack Overflow, Reddit y Google Search, ya que los desarrolladores consideran que los LLM y herramientas como GitHub Copilot, Cursor.ai, Windsurf, ... pueden ser soluciones más rápidas, personalizadas y eficientes.
- Reflexión mía: ¿cómo va a afectar esto a los canales educativos tradicionales?
Creo que el Vibe coding está generalmente bien visto, siempre y cuando sea para hacer pequeñas utilidades, side-projects, o herramientas de “bajo riesgo” o mantenimiento (ej: un cliente de comandos para conectar con una API), etc.
Cada vez más personas, (incluídas seniors) utilizan la programación asistida por IA; a veces para buscar inspiración o buscar soluciones alternativas, eso sí, siempre revisando el código generado.
También hay personas que señalan lo fácil y tentador que es usarlo con tecnologías con las que no se está familiarizado. El problema que en esos casos es difícil identificar los errores y las malas prácticas al revisar.
Jon Vila me contó una conversación interesante sobre un tema delicado: el riesgo de empoderar a perfiles menos técnicos, como product managers, que empiezan a usar herramientas de IA para generar código y, en algunos casos, pueden terminar cuestionando las estimaciones de los equipos de desarrollo.
La IA ya se cuela en todas las fases del desarrollo: desde escribir tests y documentar código, hasta crear datos de prueba o dejar que un modelo haga un pull request por nosotros.
En general hay mucho interés por conocer herramientas tipo:
Asistentes de codificación y autocompletado: GitHub Copilot, Cody, …
Frameworks y orquestadores de agentes/LLMs: como LangChain
etc.
Conclusiones
Mientras pueda, yo seguiré asistiendo a Commit, porque para mi es de esos eventos donde aprendes, conectas, y te vas con el subidón de comunidad en vena. Y aunque es super intenso, es un evento donde:
- Se aprende mucho (en charlas y pasillos).
- Se conecta con personas nuevas.
- Se reconecta con personas conocidas.
- Y un lugar de encuentro con muchas comunidades tech.
Gracias gracias y mil gracias a Laura, Abraham, Nacho, Kini, y a las decenas de personas voluntarias y empresas patrocinadoras que hicieron posible un año más este evento.
Si te has quedado con ganas de más, te dejo el enlace al artículo que escribí el año pasado: Why Attend Developer Conferences