La inteligencia artificial está abriendo nuevas posibilidades constantemente. Aparecen modelos, herramientas y formas de trabajar que nos permiten abordar tareas de otra manera y plantearnos soluciones que hace poco no estaban a nuestro alcance.
Para una empresa tecnológica como WATA Factory, vivir esta evolución desde dentro es una oportunidad para seguir aprendiendo, ampliar nuestros conocimientos y encontrar nuevas formas de hacer mejor nuestro trabajo.
Por eso, la investigación está ocupando cada vez más espacio en nuestro día a día. Dedicamos tiempo a explorar nuevas herramientas de IA, automatizaciones y workflows, hacemos pruebas y compartimos lo que vamos descubriendo. Nos interesa conocer de primera mano qué posibilidades ofrecen y, sobre todo, comprobar cómo pueden ayudarnos en proyectos y procesos reales.
Llevamos tiempo haciendo pruebas internas con distintas herramientas y analizando cómo la IA puede influir no solo en tareas concretas, sino también en la forma en la que definimos, desarrollamos y validamos un producto. Ya hablamos de esta evolución cuando compartimos nuestro enfoque sobre inteligencia artificial en WATA Factory para los próximos años. Ahora queremos detenernos en otra parte de ese proceso: todo lo que estamos aprendiendo mientras avanzamos.
Investigar para descubrir nuevas posibilidades
Dedicar tiempo a research nos permite salir del contexto de un proyecto concreto y explorar qué más podemos hacer. Investigamos herramientas de inteligencia artificial, modelos, automatizaciones y nuevos workflows, los ponemos a prueba y buscamos aplicaciones que puedan tener sentido dentro de nuestro trabajo.
La parte más interesante llega cuando empezamos a utilizarlos. Es entonces cuando entendemos mejor qué puede aportar una herramienta, qué contexto necesita, cómo podemos sacarle más partido o qué otros usos pueden surgir a partir de una primera idea. Una prueba que empieza con un objetivo concreto puede llevarnos a descubrir aplicaciones que no habíamos contemplado al principio.
Ese research tampoco se limita a herramientas creadas específicamente alrededor de la IA. También seguimos de cerca cómo evolucionan las tecnologías con las que ya trabajamos. Un ejemplo reciente es WordPress 7.0 y su integración de IA, que incorpora nuevas posibilidades para conectar WordPress con modelos y agentes de IA. Seguir estos cambios nos ayuda a entender cómo pueden afectar a nuestro trabajo y qué oportunidades pueden abrir en futuros proyectos.
Del experimento a una aplicación real
Investigar es el punto de partida. Cuando encontramos una idea con potencial, buscamos un escenario concreto donde pueda ayudarnos y empezamos a probar. A partir de ahí ajustamos, comparamos resultados y valoramos cómo podemos llevarla un paso más allá.
Es un proceso que nos permite explorar aplicaciones de IA en distintas áreas. En desarrollo de software puede ayudarnos con determinadas tareas relacionadas con código, testing o documentación. En QA puede apoyar la generación de casos de prueba y agilizar parte del proceso de validación. También trabajamos con posibilidades relacionadas con soporte, análisis, automatización y gestión del conocimiento.
En la práctica, seguimos las dos vías. A veces partimos de una herramienta nueva y la probamos para entender qué puede hacer y en qué situaciones podría ser útil. Otras veces el punto de partida es una necesidad concreta y buscamos qué tecnología o enfoque puede ayudarnos a resolverla mejor. Combinar ambas formas de experimentar nos permite descubrir posibilidades que quizá no habríamos buscado de otra manera y, al mismo tiempo, aplicar lo aprendido cuando aparece un problema real.
Esta forma de experimentar, validar y aplicar está también detrás de nuestro AI Lab. Queremos tener un espacio donde investigar nuevas posibilidades y comprobar su utilidad antes de llevarlas más lejos. Una idea puede empezar como una pequeña prueba y, si los resultados son buenos, acabar encontrando una aplicación en un proyecto, un proceso interno o la forma de trabajar de un equipo.
Lo que aprendemos crece cuando lo compartimos
Todo este tiempo dedicado a investigar tiene mucho más valor cuando el aprendizaje no se queda en la persona que ha realizado la prueba.
Cuando alguien encuentra una herramienta interesante, consigue buenos resultados con una determinada forma de trabajar o descubre algo que puede ser útil para otros, intentamos ponerlo en común. Compartimos herramientas, prompts, documentación y conclusiones para que otra persona pueda partir de lo que ya hemos aprendido en lugar de empezar desde cero.
Nuestros All Hands e Ibérica Labs forman parte de esta dinámica. Son espacios donde enseñamos lo que estamos investigando y compartimos experiencias entre equipos. Una solución que nace en desarrollo puede resultar interesante para QA, una prueba realizada en un proyecto puede servir como punto de partida para otro y una herramienta que alguien empezó a investigar puede terminar resolviendo una necesidad diferente meses después.
También queremos que ese conocimiento quede documentado y pueda reutilizarse. Así, la experiencia que adquirimos en un proyecto puede servir para el siguiente y lo que aprende una persona acaba aumentando lo que sabemos entre todos.
La IA también está haciendo crecer a nuestro equipo
Hay otra consecuencia de este enfoque que nos parece especialmente valiosa: las personas pueden aprender y ganar experiencia con IA dentro de su propio trabajo.
Ese aprendizaje tampoco sigue un único camino para todo el equipo. Cada persona se acerca a la IA desde su propia experiencia, pero las pruebas y el conocimiento compartido hacen que poco a poco también pueda explorar terrenos cercanos a su especialidad. Esto abre la puerta a colaborar de otra manera, entender mejor el trabajo de otros perfiles y ampliar lo que cada uno puede aportar dentro de un proyecto.
La experiencia de cada persona sigue siendo fundamental. Conocer bien una disciplina permite hacer mejores preguntas, detectar cuándo un resultado necesita revisión y encontrar usos que realmente aporten algo. La IA amplía las herramientas que tenemos a nuestra disposición, pero es el conocimiento de quien trabaja con ellas lo que permite aprovecharlas bien.
Para quienes forman parte de WATA Factory, esto supone poder seguir creciendo en su especialidad mientras adquieren experiencia práctica con tecnologías que están teniendo cada vez más peso en nuestro sector. Y ese aprendizaje no ocurre únicamente en una formación o leyendo documentación. Ocurre resolviendo problemas, hablando con otros compañeros, haciendo pruebas y viendo qué sucede cuando llevamos una idea a un caso real.
Todo ese conocimiento llega a nuestros clientes
Lo que aprendemos internamente acaba teniendo un impacto directo en nuestros proyectos. Cuando un cliente nos plantea una necesidad, podemos apoyarnos en experiencias anteriores, herramientas que ya hemos probado y conocimiento que otros compañeros han compartido.
Eso nos permite empezar con más contexto y hacer mejores preguntas. Antes de decidir qué tecnología utilizar, entendemos cómo funciona el proceso, dónde existe una oportunidad de mejora y qué resultado queremos conseguir. A partir de ahí podemos valorar si la inteligencia artificial, la automatización u otra solución puede ayudarnos.
Para nuestros clientes, la ventaja no está simplemente en trabajar con un equipo que conoce herramientas de IA. Está en contar con personas que han dedicado tiempo a trabajar con ellas y que pueden valorar desde la experiencia cuándo tienen sentido, cómo pueden integrarse y qué pueden aportar a un proyecto concreto.
Además, ese conocimiento se va acumulando. Lo aprendido durante una investigación puede servir en un proyecto posterior y lo que descubrimos durante ese proyecto vuelve después al equipo. Así conseguimos que cada experiencia nos dé un punto de partida mejor para la siguiente.
Aprender forma parte de nuestro trabajo
La inteligencia artificial nos está dando una oportunidad para aprender, ampliar nuestros conocimientos y revisar muchas de las formas en las que trabajamos. Queremos aprovechar este momento dando espacio a la investigación, pero también consiguiendo que lo que aprendemos tenga recorrido dentro de WATA Factory.
Una prueba puede empezar con una persona, compartirse con otro equipo y terminar encontrando una aplicación en un proyecto completamente diferente. Para nuestro equipo, significa tener espacio para aprender y experimentar mientras sigue creciendo dentro de su especialidad. Para nuestros clientes, contar con profesionales que llevan todo ese aprendizaje a cada nuevo proyecto.
Y esa es la idea que queremos seguir construyendo en WATA Factory: que aprender forme parte del trabajo y que lo que aprende una persona pueda terminar ayudándonos a todos.
