Instacart está desafiando las convenciones actuales en el desarrollo de software al plantear una pregunta audaz: ¿y si gran parte del trabajo de los ingenieros debería ser realizado por máquinas? En el evento VB Transform 2026, Anirban Kundu, CTO de Instacart, criticó el tiempo que los equipos de desarrollo invierten en tareas repetitivas y de alto volumen, abogando por que estas sean asumidas por agentes de inteligencia artificial. Esto permitiría que los humanos se enfoquen en resolver problemas que requieren juicio y manejo de excepciones.
Un dato revelador es que, en el 97% de los casos, los desarrolladores de Instacart incluso han dejado de leer código. Kundu comentó que el enfoque ha cambiado: “En el pasado, el nivel táctico era la creación del código. A futuro, será más sobre cómo navegar en el sistema de inteligencia artificial para obtener lo que deseas”.
La IA como generadora de código
Si bien los humanos aún revisan código en ciertas circunstancias, la mayor parte de la generación de código y de plantillas es hoy manejada por sistemas de IA, especialmente en proyectos nuevos donde el código se actualiza frecuentemente. Kundu señala que, gracias a esta automatización, ya no se tiene la misma preocupación por la deuda técnica: “Las cosas que no están activas se eliminan y se reconstruyen, como se hacía antiguamente con el código de ensamblaje”.
No obstante, el 3% restante de casos se refiere a sistemas legados y flujos de trabajo sensibles al cumplimiento que requieren atención humana. Instacart está trabajando en “suavizar” estos casos mediante un proyecto denominado Atoms, que consiste en descomponer sistemas monolíticos y reconstruirlos de una forma más modular y limpia.
Con la integración de inteligencia artificial, las revisiones de código han perdido bastante relevancia. Kundu enfatiza que, dado que las líneas de código generadas serían correctas y cumplirían con las expectativas de sintaxis, el enfoque está migrando hacia un “modelo de intención”. Esto implica entrenar a los desarrolladores para formular preguntas adecuadas a los modelos de IA desde una perspectiva intencional.
Las evaluaciones automáticas son ahora una parte crucial del proceso, con alrededor de 7,000 evaluaciones automáticas realizadas mensualmente y una capacidad para responder más de 8,000 consultas en tiempo real de desarrolladores, con una precisión cercana al 99.9%.
Identificación de errores mediante IA
Instacart también ha desarrollado un sistema de ingeniería de confiabilidad de sitio (SRE) que aprende de incidentes y análisis de causa raíz específicos de la empresa, en lugar de datos genéricos. Esto ha permitido que la precisión en la detección y mitigación de problemas de producción se eleve del 60% a más del 90%. Kundu menciona un caso específico con la herramienta interna Blueberry, que monitorea más de 200 canales de Slack para detectar patrones en las conversaciones humanas y alertas.
En un incidente, una falla en un shard de base de datos fue rápidamente diagnosticada por Blueberry, que habló en Slack señalando un problema específico relacionado con un sistema de control de características. Esto permitió a los equipos solucionar el problema más rápidamente, evidenciando que “la intuición humana podría haber ralentizado el proceso”.
Redefiniendo el rol del ingeniero
De cara al futuro, el trabajo más táctico para los ingenieros se centrará en la navegación de sistemas de IA. Esto incluye el diseño y supervisión de procesos de evaluación, la coordinación de múltiples experimentos y características, así como la gestión de limitaciones durante pruebas. “Estamos tratando de movernos hacia un mundo donde el código sea completamente democratizado entre los grupos”, concluyó Kundu.
La evolución del rol de los ingenieros en el contexto de la inteligencia artificial implica una reconfiguración del conocimiento y la forma en que las operaciones se llevan a cabo en los equipos. Instacart, a través de sus estrategias innovadoras, está liderando un cambio que podría transformar la industria del software de manera significativa.