Lean Tech: Cómo liderar la creación de más valor con AI

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Crashes, slowdowns, regressions in prod. Seer by Sentry unifies traces, replays, errors, profiles to find root causes fast.

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La exageración vs. la realidad

Billones de dólares invertidos en AI están alimentando una emoción masiva. Sin embargo, en medio del alboroto, es difícil separar la realidad de la ficción. La ciencia pinta un panorama desalentador: MIT informa que el 95% de las inversiones en AI no generan valor, mientras que METR encuentra que AI reduce la productividad en un -20%. ¿Te suena familiar? En tu organización, los defensores vocales de AI hacen grandes afirmaciones, a menudo dejando de lado a los ingenieros senior escépticos.

El problema en tus equipos

Esta dinámica corre el riesgo de desperdiciar recursos y alienar la experiencia. ¿Cómo cortar el ruido y señalar dónde AI realmente crea valor?

Lean Tech: El antídoto científico

Entra Lean Tech, una adaptación del Lean Thinking para tecnología, basada en los métodos de Toyota y el enfoque científico de Deming para el trabajo. Es el marco ideal para navegar la revolución de AI, enfocándose implacablemente en la creación de valor.

Principios clave de Lean Tech en acción (de la experiencia de Theodo):

 - Valor para el cliente: Identificar problemas que AI puede resolver y medir las mejoras rigurosamente.

- Red de equipos habilitada por tecnología: Empoderar a equipos autónomos para experimentar con herramientas de AI.

- Correcto a la primera: Analizar cada problema, por pequeño que sea, para extraer lecciones.

- Justo a tiempo: Rastrear las ganancias de tiempo de entrega para la productividad, no solo el tiempo de ciclo.


Construyendo una organización de aprendizaje: Usar Kaizens de 6 pasos, estándares, matrices de habilidades y dojos para escalar el conocimiento.

Resultados probados: Modernizaciones de legado 3 veces más rápidas y 2 veces de aceleración en proyectos donde las decisiones de producto no son el cuello de botella.

Los asistentes se irán con un manual paso a paso para inyectar ciencia en la adopción de AI: identificar oportunidades de alto impacto, medir el ROI real, fomentar la experimentación autónoma y construir sistemas de aprendizaje duraderos, asegurando que tus equipos entreguen victorias tangibles sin exageraciones.

This talk has been presented at TechLead Conf Amsterdam 2026: Adopting AI in Orgs Edition, check out the latest edition of this Tech Conference.

Fabrice Bernhard
Fabrice Bernhard
28 min
11 Jun, 2026

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Video Summary and Transcription
Los líderes tecnológicos juegan un papel crucial en la creación de valor con AI. El gasto global en AI en 2026 alcanzará los $2.5 billones. Un informe de Kinsey revela un bajo impacto en las ganancias a pesar de las masivas inversiones en AI. Más del 90% de las organizaciones adoptan AI, pero carecen de creación de valor real. Las iniciativas de AI a menudo carecen de impacto global debido al enfoque local en métricas, no en el valor final. Malentendiendo la creación de valor similar al éxito de Toyota. Freddy Ballet descubre el secreto de Toyota en Europa. Los métodos poco convencionales de Taichi Ono para la creación de valor en Francia conducen a importantes ganancias de productividad y mejoras de calidad. Realizando un valor significativo a través de la resolución colectiva de problemas y estrategias innovadoras en Toyota. Enfocándose en los principios Lean para crear valor a través de la resolución colectiva de problemas y adaptando los aprendizajes para la integración de AI. Manifiesto de Lean Tech enfatizando el valor para los clientes y creando un sistema de aprendizaje continuo para la transformación de AI, impulsando la creación de valor a través de la orientación al cliente y oportunidades diarias de aprendizaje. Abordando cuellos de botella en la entrega de proyectos a través de AI, logrando calidad con un solo intento de prompting, fomentando una organización de aprendizaje con el enfoque Kaizen en el entorno de AI. Utilizando planos para agilizar los procesos de revisión de código, adoptando un enfoque holístico para la creación de valor con AI, importancia de las métricas en la evaluación del rendimiento organizacional y del producto.
Video transcription and chapters available for users with access.

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Today's Talk explores the use of the useEffect hook in React development, covering topics such as fetching data, handling race conditions and cleanup, and optimizing performance. It also discusses the correct use of useEffect in React 18, the distinction between Activity Effects and Action Effects, and the potential misuse of useEffect. The Talk highlights the benefits of using useQuery or SWR for data fetching, the problems with using useEffect for initializing global singletons, and the use of state machines for handling effects. The speaker also recommends exploring the beta React docs and using tools like the stately.ai editor for visualizing state machines.
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React and TypeScript have a strong relationship, with TypeScript offering benefits like better type checking and contract enforcement. Failing early and failing hard is important in software development to catch errors and debug effectively. TypeScript provides early detection of errors and ensures data accuracy in components and hooks. It offers superior type safety but can become complex as the codebase grows. Using union types in props can resolve errors and address dependencies. Dynamic communication and type contracts can be achieved through generics. Understanding React's built-in types and hooks like useState and useRef is crucial for leveraging their functionality.

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Los primeros intentos de Ivan en la depuración de rendimiento fueron caóticos. Vería una interacción lenta, intentaría una optimización aleatoria, vería que no ayudaba, y seguiría intentando otras optimizaciones hasta que encontraba la correcta (o se rendía).
En aquel entonces, Ivan no sabía cómo usar bien las herramientas de rendimiento. Haría una grabación en Chrome DevTools o React Profiler, la examinaría, intentaría hacer clic en cosas aleatorias, y luego la cerraría frustrado unos minutos después. Ahora, Ivan sabe exactamente dónde y qué buscar. Y en esta masterclass, Ivan te enseñará eso también.
Así es como va a funcionar. Tomaremos una aplicación lenta → la depuraremos (usando herramientas como Chrome DevTools, React Profiler, y why-did-you-render) → identificaremos el cuello de botella → y luego repetiremos, varias veces más. No hablaremos de las soluciones (en el 90% de los casos, es simplemente el viejo y regular useMemo() o memo()). Pero hablaremos de todo lo que viene antes - y aprenderemos a analizar cualquier problema de rendimiento de React, paso a paso.
(Nota: Esta masterclass es más adecuada para ingenieros que ya están familiarizados con cómo funcionan useMemo() y memo() - pero quieren mejorar en el uso de las herramientas de rendimiento alrededor de React. Además, estaremos cubriendo el rendimiento de la interacción, no la velocidad de carga, por lo que no escucharás una palabra sobre Lighthouse 🤐)
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La adición de la API de hooks a React fue un cambio bastante importante. Antes de los hooks, la mayoría de los componentos tenían que ser basados en clases. Ahora, con los hooks, estos son a menudo componentes funcionales mucho más simples. Los hooks pueden ser realmente simples de usar. Casi engañosamente simples. Porque todavía hay muchas formas en las que puedes equivocarte con los hooks. Y a menudo resulta que hay muchas formas en las que puedes mejorar tus componentes con una mejor comprensión de cómo se puede usar cada hook de React.Aprenderás todo sobre los pros y los contras de los diversos hooks. Aprenderás cuándo usar useState() versus useReducer(). Veremos cómo usar useContext() de manera eficiente. Verás cuándo usar useLayoutEffect() y cuándo useEffect() es mejor.
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ReactJS es extremadamente popular y, por lo tanto, ampliamente soportado. TypeScript está ganando popularidad y, por lo tanto, cada vez más soportado.

¿Los dos juntos? No tanto. Dado que ambos cambian rápidamente, es difícil encontrar materiales de aprendizaje precisos.

¿React+TypeScript, con los IDEs de JetBrains? Esa combinación de tres partes es el tema de esta serie. Mostraremos un poco sobre mucho. Es decir, los pasos clave para ser productivo, en el IDE, para proyectos de React utilizando TypeScript. En el camino, mostraremos el desarrollo guiado por pruebas y enfatizaremos consejos y trucos en el IDE.
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Durante esta masterclass, los participantes revisarán los patrones esenciales de JavaScript que todo desarrollador debería conocer. A través de ejercicios prácticos, ejemplos del mundo real y discusiones interactivas, los asistentes profundizarán su comprensión de las mejores prácticas para organizar el código, resolver desafíos comunes y diseñar arquitecturas escalables. Al final de la masterclass, los participantes ganarán una nueva confianza en su capacidad para escribir código JavaScript de alta calidad que resista el paso del tiempo.
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1. Introducción a los Patrones de JavaScript2. Patrones Fundamentales3. Patrones de Creación de Objetos4. Patrones de Comportamiento5. Patrones Arquitectónicos6. Ejercicios Prácticos y Estudios de Caso
Cómo Ayudará a los Desarrolladores:
- Obtener una comprensión profunda de los patrones de JavaScript y sus aplicaciones en escenarios del mundo real- Aprender las mejores prácticas para organizar el código, resolver desafíos comunes y diseñar arquitecturas escalables- Mejorar las habilidades de resolución de problemas y la legibilidad del código- Mejorar la colaboración y la comunicación dentro de los equipos de desarrollo- Acelerar el crecimiento de la carrera y las oportunidades de avance en la industria del software
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La Biblioteca de Pruebas de React es un gran marco para las pruebas de componentes de React porque responde muchas preguntas por ti, por lo que no necesitas preocuparte por esas preguntas. Pero eso no significa que las pruebas sean fáciles. Todavía hay muchas preguntas que tienes que resolver por ti mismo: ¿Cuántas pruebas de componentes debes escribir vs pruebas de extremo a extremo o pruebas de unidad de nivel inferior? ¿Cómo puedes probar una cierta línea de código que es difícil de probar? ¿Y qué se supone que debes hacer con esa persistente advertencia de act()?
En esta masterclass de tres horas, presentaremos la Biblioteca de Pruebas de React junto con un modelo mental de cómo pensar en el diseño de tus pruebas de componentes. Este modelo mental te ayudará a ver cómo probar cada bit de lógica, si debes o no simular dependencias, y ayudará a mejorar el diseño de tus componentes. Te irás con las herramientas, técnicas y principios que necesitas para implementar pruebas de componentes de bajo costo y alto valor.
Tabla de contenidos- Los diferentes tipos de pruebas de aplicaciones de React, y dónde encajan las pruebas de componentes- Un modelo mental para pensar en las entradas y salidas de los componentes que pruebas- Opciones para seleccionar elementos DOM para verificar e interactuar con ellos- El valor de los mocks y por qué no deben evitarse- Los desafíos con la asincronía en las pruebas de RTL y cómo manejarlos
Requisitos previos- Familiaridad con la construcción de aplicaciones con React- Experiencia básica escribiendo pruebas automatizadas con Jest u otro marco de pruebas unitarias- No necesitas ninguna experiencia con la Biblioteca de Pruebas de React- Configuración de la máquina: Node LTS, Yarn
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- Introducción- Prerrequisitos para la masterclass- Estrategias de obtención: fundamentos- Estrategias de obtención – práctica: API de obtención, caché (estática VS dinámica), revalidar, suspense (obtención de datos en paralelo)- Prueba tu construcción y sírvela en Vercel- Futuro: Componentes de servidor VS Componentes de cliente- Huevo de pascua de la masterclass (no relacionado con el tema, destacando la accesibilidad)- Conclusión