Todo líder de ingeniería que observe la ola de codificación agente eventualmente enfrentará la misma pregunta: si la IA puede gestar código con calidad de producción más rápido que cualquier equipo, ¿cómo se ve la gobernanza cuando el ser humano ya no escribe el código?

La mayoría de los equipos aún no tienen una buena respuesta. Datos del haciendauna plataforma de datos de clientes respaldada por SoftBank que presta servicios a más de 450 marcas globales, ahora tiene una, aunque aprendieron algunas partes de la forma más difícil.

La empresa hoy Código del Riquezas anunciado oficialmenteuna nueva interfaz de recorrido de comandos nativa de IA que permite a los ingenieros de datos y equipos de plataforma intervenir su CDP completo a través de verbo natural, con Claude Code manejando la creación y la iteración debajo. Fue construido por un solo ingeniero.

La compañía dice que la codificación en sí tomó aproximadamente 60 minutos. Pero ese número casi no viene al caso. La historia más importante es lo que tenía que ser cierto ayer de que esos 60 minutos fueran posibles y lo que se rompió luego.

"Desde el punto de paisaje de la planificación, todavía tenemos que planear para dominar el peligro del negocio, y eso tomó un par de semanas." dijo a VentureBeat Rafa Flores, director de productos de Treasure Data. "Desde el punto de paisaje de la ideación y la ejecución, ahí es donde simplemente combinas los dos y simplemente sigues, sigues, sigues. Y no se proxenetismo sólo de crear prototipos, sino de implementar cosas en producción de forma segura."

Construya primero la capa de gobernanza

Antaño de que se escribiera siquiera una sola recorrido de código, Treasure Data tuvo que contestar una pregunta más difícil: ¿qué se debe prohibir al sistema y cómo se puede hacer cumplir eso a nivel de plataforma en emplazamiento de esperar que el código lo respete?

Las barreras de seguridad que Treasure Data construyó en vivo ayer del código mismo. Cuando cualquier heredero se conecta al CDP a través de Treasure Code, el control de entrada y la papeleo de permisos se heredan directamente de la plataforma. Los usuarios sólo pueden consentir a los posibles para los que ya tienen permiso. La PII no puede exponerse. Las claves API no se pueden mostrar. El sistema no puede conversar despectivamente sobre una marca o un competidor.

"Tuvimos que involucrar a los CISO. Yo estuve involucrado. Nuestro CTO, jefes de ingeniería, solo para asegurarnos de que esto no se volviera deshonesto," Dijo Flores.

Esta pulvínulo hizo posible el próximo paso: permitir que la IA genere el 100 % del código pulvínulo, con un proceso de calidad de tres niveles que aplica los estándares de producción en todo momento.

El proceso de tres niveles para la concepción de código de IA

El primer nivel es un revisor de código basado en IA que además utiliza Claude Code. El revisor de código se encuentra en la etapa de solicitud de linaje y ejecuta una cinta de comprobación de revisión estructurada de cada fusión propuesta, verificando la formación arquitectónica, el cumplimiento de la seguridad, el manejo adecuado de errores, la cobertura de las pruebas y la calidad de la documentación. Cuando se cumplen todos los criterios, se puede fusionar automáticamente. Cuando no lo son, indica que hay que intervenir humanamente.

El hecho de que Treasure Data haya creado el revisor de código en Claude Code no es accidental. Significa que la aparejo que valida el código generado por IA fue generada por IA, una prueba de que el flujo de trabajo se refuerza a sí mismo en emplazamiento de obedecer de una capa de calidad separada escrita por humanos.

El segundo nivel es un proceso de CI/CD típico que ejecuta unidades automatizadas, pruebas de integración y de extremo a extremo, descomposición pasmado, linting y controles de seguridad para cada cambio. El tercero es la revisión humana, necesaria siempre que los sistemas automatizados señalen un peligro o la política empresarial exija su aprobación.

El principio interno bajo el que opera Treasure Data: la IA escribe código, pero la IA no envía código.

¿Por qué esto no es sólo el cursor apuntando a una pulvínulo de datos?

La pregunta obvia para cualquier equipo de ingeniería es por qué no simplemente apuntar una aparejo existente como Cursor a su plataforma de datos, o exponerla como un servidor MCP y dejar que Claude Code la consulte directamente.

Flores argumentó que la diferencia es la profundidad de la gobernanza. Una conexión genérica le brinda entrada en verbo natural a los datos, pero no hereda ninguna de las estructuras de permisos existentes de la plataforma, lo que significa que cada consulta se ejecuta con cualquier entrada que permita la esencia API.

Treasure Code hereda el control de entrada total y la capa de permisos de Treasure Data, por lo que lo que un heredero puede hacer a través del verbo natural está acotado por lo que ya está calificado a hacer en la plataforma.

La segunda distinción es la orquestación. Adecuado a que Treasure Code se conecta directamente a AI Agent Foundry de Treasure Data, puede coordinar subagentes y habilidades en toda la plataforma en emplazamiento de ejecutar tareas únicas de forma aislada: la diferencia entre decirle a una IA que ejecute un descomposición y hacer que orqueste ese descomposición a través de activación omnicanal, segmentación e informes simultáneamente.

¿Qué se rompió de todos modos?

Incluso con la obra de gobernanza implementada, el tiro no fue libre y Flores fue sincero al respecto.

Inicialmente, Treasure Data puso Treasure Code a disposición de los clientes sin un plan de comercialización. Se suponía que permanecería en silencio mientras el equipo determinaba los próximos pasos. Los clientes lo encontraron de todos modos. Más de 100 clientes y cerca de 1000 usuarios lo adoptaron en dos semanas, íntegramente a través de descubrimiento orgánico.

"No hicimos ninguna moción de comercialización detrás de esto. No pensábamos que la muchedumbre fuera a encontrarlo. Bueno, lo hicieron," Dijo Flores. "Nos quedamos preguntándonos cómo hacemos positivamente los movimientos de comercialización. ¿Hacemos siquiera una interpretación beta, ya que técnicamente está en vivo?"

La prohijamiento no planificada además creó una brecha de cumplimiento. Treasure Data todavía está en el proceso de certificar formalmente Treasure Code bajo su software de cumplimiento Trust AI, una certificación que no había completado ayer de que el producto llegara a los clientes.

Un segundo problema surgió cuando Treasure Data abrió el expansión de habilidades a equipos que no eran de ingeniería. Los CSM y los directores de cuentas comenzaron a desarrollar y expedir habilidades sin comprender qué se aprobaría y fusionaría, lo que generó un importante desperdicio de esfuerzos y una acumulación de envíos pendientes que no podían borrar las políticas de entrada del repositorio.

Moral empresarial y lo que aún desliz

Thomson Reuters se encuentra entre los primeros en adoptarlo. Flores dijo que la compañía había estado intentando construir una plataforma interna de agentes de inteligencia químico y estaba luchando por avanzar lo suficientemente rápido. Se conectó con AI Agent Foundry de Treasure Data para acelerar el trabajo de segmentación de audiencia y luego se extendió a Treasure Code para personalizarlo e iterarlo más rápidamente.

La respuesta, dijo Flores, se ha centrado en la extensibilidad y la flexibilidad, y en el hecho de que las adquisiciones ya se realizaron, lo que elimina una importante barrera empresarial para la prohijamiento.

La brecha que Thomson Reuters ha señalado, y que Flores reconoce que el producto aún no aborda, es una prontuario sobre la envero de la IA. Treasure Code no les dice a los usuarios quién debería usarlo, qué atracar primero o cómo ordenar el entrada en diferentes niveles de habilidades interiormente de una ordenamiento.

"La IA que te permite aprovecharte, pero además te dice cómo aprovecharla, creo que eso es muy diferenciado." Dijo Flores. Lo ve como la próximo capa significativa a construir.

¿Qué deberían educarse los líderes de ingeniería de esto?

Flores tuvo tiempo para reflexionar sobre lo que positivamente le enseñó la experiencia y fue directo sobre lo que cambiaría. La próxima vez, dijo, la publicación será interna primero.

"Lo publicaremos solamente internamente. No se lo revelaré a nadie fuera de la ordenamiento," dijo. "Será más proporcionadamente una exención controlada para que podamos conocer a qué estamos expuestos con beocio peligro."

En cuanto al expansión de habilidades, la conferencia fue establecer criterios claros sobre lo que se aprueba y se fusiona ayer de desobstruir el proceso a equipos ajenos a la ingeniería, no luego.

El hilo conductor de ambas lecciones es el mismo que dio forma a la obra de gobernanza y al proceso de tres niveles: la velocidad sólo es una preeminencia si la estructura que la rodea se mantiene. Para los líderes de ingeniería que evalúan si la codificación agente está cinta para la producción, la experiencia de Treasure Data se traduce en tres conclusiones prácticas.

1. La infraestructura de gobernanza tiene que preceder al código, no seguirlo. Los controles de entrada a nivel de plataforma y la herencia de permisos fueron los que hicieron que fuera seguro permitir que la IA se generara autónomamente. Sin esa pulvínulo, la preeminencia de la velocidad desaparece porque cada resultado requiere una revisión manual exhaustiva.

2. Una puerta de calidad que no dependa exclusivamente de los humanos no es opcional a escalera. Construya una puerta de calidad que no dependa exclusivamente de los humanos. La IA puede revisar cada solicitud de linaje de forma consistente, sin trabajo, y realizar el cumplimiento de las políticas de forma sistemática en todo el código pulvínulo. La revisión humana sigue siendo esencial, pero como control final y no como mecanismo primario de calidad.

3. Plan de prohijamiento orgánica. Si el producto funciona, la muchedumbre lo encontrará ayer de que usted esté dispuesto. Las brechas de cumplimiento y comercialización que Treasure Data aún está cerrando son el resultado directo de subestimar eso.

"Sí, la codificación por agitación puede funcionar si se realiza de forma segura y se cuentan con barandillas adecuadas." Dijo Flores. "Acéptelo de forma que encuentre formas de no reemplazar el buen trabajo que realiza, sino el trabajo tedioso que probablemente pueda automatizar."