LambdaCast

Y tú, ¿qué respondes ante la pregunta “cuántos sois en vuestro equipo”?

Pep Martorell, físico, doctor en informática y partner de Invivo Partners, lo tiene claro: “somos 15 + 1”. A partir de esta afirmación, abrimos una conversación sobre cómo la IA está cambiando no solo la productividad, sino también la forma de entender el tamaño, el valor y la capacidad operativa de una empresa.

Pep, también ex director asociado del Barcelona Supercomputing Center, conversa con nosotros sobre qué implica considerar a la IA como ese “+1” que trabaja y decide 24/7, cómo están consiguiendo equipos pequeños alcanzar niveles de facturación antes difíciles de imaginar y qué tendría que cambiar en una empresa tradicional para operar bajo el modelo de “proprietary agentic intelligence system”.

En este nuevo LambdaCast, Adrià Batlle (CEO), Xavier Sastre (CTO) y Eduard Barroso (CCO), compartirán qué estamos descubriendo en los proyectos de adopción de IA que estamos acompañando desde LambdaLoopers.

Hablaremos de cómo están evolucionando los proyectos con los clientes, qué casos de uso aparecen con más frecuencia y qué barreras técnicas, organizativas y de negocio surgen cuando llega el momento de pasar de la curiosidad a la ejecución

Además, contaremos con Bernardo Ruiz, CTO de Top Doctors; e Iván Majadas, Business Transformation Manager de Eurofragance, para extraer aprendizajes concretos de sus proyectos con Loopex, nuestra unidad de negocio para la adopción de IA en equipos técnicos y de negocio.

El mercado tech parece estar enviando mensajes contradictorios, pero detrás del ruido hay una realidad mucho más interesante: el talento no está desapareciendo, se está redistribuyendo.

En este nuevo LambdaCast conversamos con Borja Pérez, Marketing & Community Lead de Manfred, sobre los cambios que están redefiniendo el sector: qué perfiles ganan relevancia, cuáles encuentran más dificultades, cómo cambian las expectativas de las empresas y qué impacto está teniendo la IA en todo ello.

Developer, engineering manager, recruiter o “job seeker”: cualquiera sea tu sitio en el sector tech, seguro que te interesa entender hacia dónde se mueve el mercado.

Hay una sensación compartida entre muchos managers de ingeniería: el rol y las decisiones se están transformando. Los equipos, las expectativas y la forma de medir impacto cambian. La IA acelera parte de esta transformación, pero la conversación interesante está en el fondo: qué significa hoy liderar equipos de software cuando las dinámicas tradicionales empiezan a romperse.

En este LambdaCast nos acompaña José Carlos Gil Zambrana, Co-Founder de ManagerPro, para poner el foco en cómo está evolucionando realmente el rol del manager, cómo se redefine el career path de perfiles junior en un entorno donde muchas de las tareas tradicionales están desapareciendo o cambiando radicalmente, y qué sigue siendo fundamental pese al cambio.

Mientras la IA está revolucionando cómo escribimos código, hay una capa más profunda que también se está moviendo: la arquitectura.

Y para explorar cómo está cambiando el diseño de sistemas en un contexto donde construir es más rápido que nunca, traemos a alguien que no suele dejar a nadie indiferente: Carlos Buenosvinos, technology executive, advisor y VP Digital en IFCO.

Durante este LambdaCast hablamos de arquitectura “antes”: qué principios siguen vigentes; Arquitectura “ahora”: cómo cambia con la Inteligencia Artificial y el desarrollo asistido; Arquitectura “mañana”: qué habilidades van a sobrevivir (y cuáles no).

La IA está haciendo que los equipos de desarrollo construyan mucho más rápido que antes, pero… ¿cómo cambia eso el valor del software? En este LambdaCast debatimos en torno a cómo afecta la IA no solo a cómo construimos software, sino a cómo deberían evolucionar las empresas de desarrollo y producto para capturar ese nuevo valor.

Si desarrollar es más rápido, ¿deberíamos seguir pensando en horas y capacidad de equipo? ¿Dónde aparecen ahora los verdaderos cuellos de botella en los equipos? ¿Qué papel tienen el criterio, el roadmap y la visión de producto cuando la ejecución se acelera? Con Antonio Perez, Director del programa AI4Devs en LIDR.co, exploramos cómo está cambiando la productividad real de los equipos de ingeniería con IA.

En este nuevo LambdaCast dejamos atrás el hype y nos metemos en el barro: ¿qué pasa cuando los LLMs salen del laboratorio y se enfrentan a usuarios reales? Hablamos de cómo construir IA fiable en producción a través de evals, trazabilidad y observabilidad aplicadas a sistemas vivos.

Nos acompaña Cesar Miguelanez (CEO de Latitude) para aterrizar qué significa crear una auténtica cadena de fiabilidad: cómo evaluar con datos reales y feedback humano, cómo observar y trazar el comportamiento de los modelos, y cómo iterar sin romper lo que ya funciona. También veremos en acción el reliability loop (observar → medir → mejorar → validar) y mecanismos como GEPA para optimizar prompts con criterios propios de calidad.

En el primer LambdaCast de 2026 ponemos el foco en uno de los roles más comentados (¿y menos aterrizados?) del momento: el AI Engineer, para entender su origen, evolución y hacia dónde se dirige dentro de las organizaciones.

Para ello contamos con un invitado de lujo: Miguel Otero Pedrido, Senior Machine Learning Engineer en Zapier y Founder de The Neural Maze, quien desde la experiencia real y el día a día, nos ayudará a analizar de dónde sale la figura del AI Engineer y por qué explota ahora, qué se espera de este perfil y qué camino deben recorrer los ingenieros que quieren dar el salto a este rol.

En este nuevo LambdaCast nos metemos de lleno en las arquitecturas LLMs on-premise a través de un enfoque práctico para entender cómo las organizaciones están llevando modelos de lenguaje a sus propios entornos, qué implica hacerlo bien y qué aprendizajes reales están surgiendo en el camino.

Nos acompañan Zigor Gaubeca, CIO de Aire Networks; y Miguel Martín, CTO de Clue Technologies, para hablar acerca de cuándo y por qué apostar por LLMs on-premise y las decisiones clave de arquitectura: inferencia, finetuning, gobernanza y operación.

¿Qué ocurre cuando la IA tiene que enfrentarse a la realidad ambigua del lenguaje humano… y responder con precisión empresarial? En este episodio exploramos uno de los dilemas más profundos (y menos resueltos) de la era de los LLM: cómo diseñar sistemas que manejen la ambigüedad sin perder el control, la trazabilidad ni la confianza.

Junto a Miguel García y Nacho Corcuera, VP of Engineering y Staff Engineer de Factorial, respectivamente, navegamos por las implicaciones técnicas, conceptuales y prácticas de este desafío, abordando qué cambia cuando un modelo pasa de prototipo a producción con usuarios reales y cómo equilibrar determinismo, significado y flexibilidad, entre otros temas.