La Encuesta para Desarrolladores de Stack Overflow 2025 ofrece un análisis exhaustivo de la industria del software actual, basado en las opiniones de más de 49 000 participantes de todo el mundo. Un aspecto clave del informe de este año es la rápida integración de la IA, con una gran mayoría de programadores que adoptan herramientas automatizadas a pesar del escepticismo persistente sobre su precisión. Si bien el GPT de OpenAI sigue siendo el modelo de lenguaje a gran escala más utilizado, los datos revelan una creciente preferencia por Claude Sonnet de Anthropic y herramientas especializadas como Cargo y uv. Más allá de la automatización, la encuesta destaca un cambio en la dinámica profesional, con una mayor satisfacción laboral y una dependencia continua de los entornos de trabajo remoto. A pesar del auge de la IA, los desarrolladores siguen visitando Stack Overflow con frecuencia para resolver problemas técnicos complejos y acceder a conocimientos verificados por expertos. En definitiva, el informe ilustra una comunidad que se está preparando para un futuro centrado en la IA, manteniendo al mismo tiempo la cautela respecto a la calidad y la seguridad de las nuevas tecnologías.
Enlace a la fuente de esta encuesta, para aquellos interesados en profundizar en el tema: "Stack Overflow 2025 Developer Survey".
El resumen, la transcripción, y la traducción fueron hechas usando herramientas de software de Inteligencia Artificial.
El resumen se presenta en la forma de un diálogo entre dos personajes sintéticos que llamaremos Alicia y Beto.
Resumen
Alicia
El 84% de los desarrolladores de software están usando herramientas de IA en este momento, pero aquí está el secreto. La industria tecnológica realmente no quiere admitir que están empezando a resentirlas activamente.
Beto
Sí, es un cambio radical en el tono.
Alicia
Lo es. Bienvenidos de nuevo a todos. Hoy vamos a sumergirnos en la instantánea definitiva del mundo del desarrollo de software. Estamos hablando de la masiva "encuesta de desarrolladores de Stack Overflow para 2025".
Beto
Que es una montaña de datos. Quiero decir, información de más de 49,000 encuestados.
Alicia
En 177 países. Sí. Y nuestra misión para ustedes hoy es, bueno, cortar el ruido ensordecedor del ciclo de noticias tecnológicas. Queremos descubrir cómo están trabajando realmente los desarrolladores ahora mismo, qué herramientas dependen de verdad y, la cruda realidad de la IA en la base de código moderna.
Beto
Correcto. Superando la exageración.
Encuesta de Desarrolladores 2025: La Brecha de la Confianza en IA y la Evolución de la Tecnología
Alicia
Exactamente. Bien. Vamos a desgranar esto porque quiero empezar con esa contradicción flagrante en los datos. Como dije, la adopción está en auge. El 84% está usando, o planeando usar IA.
Beto
Lo que es un aumento respecto al 76% del año pasado.
Alicia
Sí. Exacto. Pero el sentimiento positivo ha caído. Ha bajado de más del 70% en los últimos dos años a solo un 60% hoy.
Beto
Vaya.
Alicia
Eso invierte completamente el argumento de venta que hemos estado escuchando de todas estas startups de IA. Es como comprar un aparato de cocina elegante nuevo, ¿saben? Lo usas todos los días, pero secretamente lo resientes porque es un dolor de cabeza tan grande de limpiar.
Beto
Esa es una forma perfecta de verlo.
Alicia
Correcto. Entonces, nuestros desarrolladores están experimentando fatiga por la exageración ("hype fatigue"), ¿o hay una falla fundamental en las herramientas mismas?
Beto
Bueno, lo fascinante aquí es que nos obliga a mirar más allá de las métricas de adopción principales y examinar la fricción diaria. Estamos viendo lo que básicamente podemos llamar "el fenómeno casi correcto".
Alicia
El fenómeno casi correcto.
Beto
Sí. Cuando te sumerges en las frustraciones específicas que los desarrolladores están reportando, el problema número uno, y esto lo citan el 66% de los encuestados. Así que una gran mayoría.
Alicia
Sí. Dos tercios.
Beto
Correcto. El problema es lidiar con soluciones de IA que son casi correctas, pero no del todo.
Alicia
Sí.
Beto
Y quiero decir, en la ingeniería de software, "casi correcto" es significativamente más peligroso que "completamente incorrecto".
Alicia
Oh, absolutamente. Porque si un trozo de código está completamente equivocado, tu compilador lo atrapa de inmediato.
Beto
Exacto. La compilación falla.
Alicia
Sí. La compilación falla. Ves el error de sintaxis y simplemente lo reescribes. Pero una función casi correcta generada por un LLM. Quiero decir, podría compilar perfectamente. Incluso podría pasar tu prueba unitaria básica.
Beto
Pero tiene un error.
Alicia
Exacto. Oculta dentro de ese bloque de código esta sutil falla lógica o como una condición de carrera (*race condition*) o una fuga de memoria silenciosa. Y solo sale a la luz cuando el servidor está bajo una carga pesada a las tres de la mañana, tres semanas después.
Beto
Correcto. Lo fascinante aquí es cómo eso cambia la carga cognitiva del desarrollador. Porque escribir código requiere una mentalidad arquitectónica muy creativa. Mantienes el modelo mental de todo el sistema en tu cabeza.
Pero revisar código, especialmente código generado por una máquina, requiere una mentalidad defensiva y adversarial. Básicamente tienes que hacer ingeniería inversa a la lógica de la IA para encontrar las trampas invisibles.
Alicia
Lo cual suena agotador.
Beto
Lo es. Y esto lleva directamente a la segunda mayor frustración de la encuesta. El 45% de los desarrolladores declaran explícitamente que depurar código generado por IA, en realidad consume más tiempo que escribirlo desde cero.
Alicia
Hombre, lo que realmente significa que la fase de luna de miel ha terminado oficialmente.
Beto
Oh, sí.
Alicia
La industria ha entrado en la fase de la ardua labor (*grind phase*). Ya hemos pasado por el truco coqueto de generar código boilerplate en tres segundos. Ahora los equipos están lidiando con la deuda técnica real de mantener todo ese código autogenerado.
Beto
Sí, el mantenimiento es lo difícil.
Alicia
Exacto. Y si estás escuchando esto ahora mismo y has sentido esa fricción donde usas una herramienta para ahorrar tiempo, pero terminas gastando el doble de tiempo haciendo QA en la salida de la herramienta, esta encuesta prueba que no estás solo. Quiero decir, es un problema completamente sistémico.
Beto
Realmente cambia fundamentalmente toda la conversación en torno a la productividad. Hubo simplemente esta desconexión masiva entre la eficiencia de tareas aisladas y la confiabilidad sistémica real.
Alicia
Correcto.
Beto
Y vemos que esa tensión alcanza su punto máximo cuando se les pregunta a los desarrolladores sobre el uso de IA para trabajos estructurales de alto riesgo.
Alicia
Sí. Los números de evasión allí son asombrosos. Como el 76% de los desarrolladores se niegan absolutamente a usar IA para implementación y monitoreo.
Beto
Correcto.
Alicia
Y el 69% no la usarán para la planificación de proyectos.
Pero aquí está la parte loca, en otra parte de los datos: el 69% de los desarrolladores que usan agentes de IA dicen que esas herramientas sí aumentan su productividad personal.
Beto
Correcto. A nivel individual.
Alicia
Sí. Así que hay esta pared masiva aquí: el desarrollador usará IA para autocompletar una sola función, seguro, pero absolutamente no la dejará tocar la tubería de implementación ("deployment pipeline"). ¿Por qué esa pared es tan impenetrable?
Beto
Bueno, si conectamos esto con la imagen más grande, todo se reduce realmente a la mecánica de la confianza y la rendición de cuentas. Si miramos las métricas de confianza en la encuesta, el 46% de los desarrolladores desconfían activamente de la precisión de las herramientas de IA.
Alicia
Casi la mitad.
Beto
Sí. Y solo un microscópico 3% dicen que confían en ellas plenamente.
Alicia
Un 3%, eso es nada.
Beto
Es básicamente cero.
Y para un software empresarial, la implementación es el acto de alta tensión definitivo, ¿verdad? Estás forzando cambios reales a los usuarios en vivo.
Alicia
Sí.
Beto
Si una IA alucina un script de implementación defectuoso y, tira la base de datos de producción, la IA no es despedida.
Alicia
No, por supuesto que no. El desarrollador humano que está a cargo asume la culpa.
Beto
Exacto. La rendición de cuentas no se transfiere a la máquina. Claro. Los ejecutivos pueden mirar un panel y decir, "Oh, mira, nuestras líneas de código están aumentando".
Alicia
Correcto. Las métricas se ven geniales para el jefe.
Beto
Sí. Pero el contribuyente individual conoce el perfil de riesgo real. Simplemente no pueden permitirse pasar horas demostrando la eficacia de una herramienta de IA cuando las apuestas implican tiempo de inactividad del mundo real. El humano sigue completamente en la cuerda floja.
Alicia
Y los datos de la encuesta realmente refuerzan esa realidad, ¿verdad? Les preguntaron a los desarrolladores qué harían en un futuro hipotético donde la IA pueda manejar la mayor parte de las tareas de codificación.
Beto
Oh, esta fue una gran pregunta.
Alicia
Sí. Y el 75% dijo que seguirán pidiendo ayuda a un humano, específicamente cuando, bueno, no confían en las respuestas de la IA.
Beto
Lo cual es básicamente todo el tiempo para lo complejo.
Alicia
Correcto. Podemos llamar a eso el 'premio humano'. Los desarrolladores humanos están cimentando realmente su papel como los árbitros definitivos de la calidad. No están siendo reemplazados. Se están convirtiendo en la red de seguridad obligatoria, lo que desmiente por completo esta tendencia de codificación "vibe" que ha estado dominando a Twitter de la tecnología últimamente.
Beto
Oh, codificación "vibe".
Alicia
Ya sabes el concepto, ¿verdad? Que puedes simplemente escribir un "prompt" de lenguaje natural vago en un LLM, sentarte, ponerte los pies en alto y dejar que la máquina construya todo un ecosistema de software puramente basado en vibras.
Beto
Sí. Los datos proporcionan una realidad muy clara para esa narrativa completa. El 72% de los desarrolladores no están haciendo ninguna forma de codificación "vibe".
Alicia
Vaya.
Beto
Y mi parte favorita es que otro 5% se esforzaron por marcar una casilla diciendo que rechazan enfáticamente el concepto.
Alicia
"Enfáticamente", encontré que los detalles eran tan brillantes que querían asegurarse de que su rechazo fuera oficialmente documentado. Como, "no, definitivamente no estoy haciendo esto", porque la codificación *vibe* esencialmente está tratando de pintar una obra maestra gritando instrucciones vagas a un pintor con los ojos vendados del cuarto de al lado. Quiero decir, puede sonar genial en una publicación de blog, pero la arquitectura de software profesional requiere precisión. Requiere resultados deterministas y una comprensión estructural profunda.
Beto
Correcto. Y este escepticismo se extiende directamente a los agentes de IA también.
Alicia
Que son la obsesión actual del ciclo de la exageración.
Beto
Totalmente. Los agentes están por todas partes. Esos bots autónomos que supuestamente enlazan tareas para completar objetivos complejos. Pero la verdad de la encuesta es que el 52% de los desarrolladores o no usan agentes de IA en absoluto, o se limitan estrictamente a funciones de autocompletar simples.
Alicia
Así que la mayoría simplemente no los está usando como se comercializan.
Beto
Correcto. Y cuando miramos el impacto en la dinámica del equipo, los agentes fallan espectacularmente. Solo el 17% de los desarrolladores están de acuerdo en que los agentes realmente mejoran la colaboración del equipo.
Alicia
Lo cual es una locura porque la ingeniería de software es fundamentalmente un deporte de equipo. Constantemente fusionas código, revisas solicitudes de extracción ("pull requests"), te alineas en la arquitectura. Los agentes ahora mismo solo están jugando un juego solitario localizado. Quiero decir, pueden ayudar a un desarrollador a escribir un script de bash más rápido, pero no se integran en el tejido colaborativo de un equipo de ingeniería.
Beto
De acuerdo, realmente no lo hacen.
Alicia
Pero bueno, aquí está el punto de datos que subvirtió completamente mis expectativas porque algunos desarrolladores están construyendo y usando agentes. Pero no están usando plataformas de IA futuristas para ejecutarlos. Realmente están recurriendo a infraestructura heredada ("legacy infrastructure").
Beto
Sí. Están confiando en herramientas tradicionales probadas en batalla. Porque mira, la IA introduce tanta imprevisibilidad en la capa de aplicación, ¿verdad? Así que los desarrolladores se dan cuenta de que necesitan certeza absoluta en la capa de infraestructura.
Alicia
Eso tiene mucho sentido.
Beto
Sí. Toma la gestión de memoria y datos de IA, por ejemplo. El 43% de los desarrolladores están reutilizando Redis para esto.
Alicia
Redis es solo un almacén de clave-valor tradicional. Quiero decir, ha estado alrededor de más de una década. Pero si lo piensas, la mecánica de un LLM, un LLM es sin estado ("stateless"). Realmente no recuerda tu conversación de un "prompt" a otro.
Beto
Correcto. Empieza de nuevo cada vez que toma una acción.
Alicia
Así que para construir un agente, necesitas una forma ultrarrápida de inyectar toda esa historia de la conversación, la ventana de contexto, en el modelo cada vez que toma una acción. Y Redis proporciona esa recuperación submilésima perfectamente.
Beto
Exacto. Están adaptando las herramientas en las que ya confían implícitamente. Y vemos exactamente el mismo comportamiento y observabilidad.
Alicia
Oh, monitorear los agentes.
Beto
Correcto. Monitorear estos agentes autónomos para asegurar que no se queden atascados en bucles infinitos o empiecen a alucinar datos defectuosos es crítico. Y para hacer eso, el 43% de los desarrolladores están recurriendo a Grafana y Prometheus.
Alicia
Los pilares absolutos de los "devops".
Beto
Exacto. No están comprando estos paneles de monitoreo nativos de IA experimentales. Están poniendo el motor de IA brillante en un chasis. Saben que, de hecho, no se van a caer sobre la autopista.
Alicia
Porque simplemente no confían en que la IA maneje la lógica sistémica. Así que están apostando por una infraestructura sólida y predecible para proteger sus sistemas, lo que realmente explica el titular "no-IA" más grande de toda la encuesta.
Y aquí es donde se pone realmente interesante. Docker acaba de ver un salto del 17% en el uso este año.
Beto
Lo cual es masivo.
Alicia
Es el mayor aumento anual en cualquier tecnología en general. El 71% de todos los encuestados están usando Docker ahora.
Beto
Sí. Y piensa en por qué. Docker proporciona contenedorización. Asegura que una aplicación se ejecute en exactamente el mismo entorno aislado, sin importar dónde se implemente.
Alicia
Correcto.
Beto
Así que en una era donde la IA podría estar inyectando dependencias completamente impredecibles o escribiendo código altamente variable, encapsular ese código dentro de un contenedor Docker no es solo una buena práctica. Es una maniobra defensiva necesaria. Se mueve básicamente de ser una mejor práctica, a un estándar casi universal.
Alicia
Y estamos viendo un cambio masivo en los lenguajes que impulsan esta infraestructura, como Python salta siete puntos. Ahora está en casi un 58% de adopción. Obviamente, es el lenguaje nativo de los ecosistemas de IA y ciencia de datos.
Pero está arrastrando a otros marcos consigo, como FastAPI vio un salto de cinco puntos. Eso señala un cambio estructural real. Los desarrolladores ya no solo usan Python para el cálculo de datos "offline". Lo están usando para construir APIs de producción de alto rendimiento.
Beto
Todo el ecosistema se está coalesciendo en torno a la utilidad ahora mismo.
Beto
Y vemos que esta dinámica se desarrolla aún más intensamente con lo que podemos llamar el efecto "rust halo".
Alicia
El efecto "rust halo". Me encanta eso.
Beto
Sí. Rust está dominando nuevamente los gráficos de sentimiento como el lenguaje más admirado con el 72% de usuarios simplemente amándolo. Pero la admiración trasciende el lenguaje en sí.
Alicia
Se filtra en las herramientas.
Beto
Exacto.
Alicia
Porque el gestor de paquetes de Rust, Cargo, es la herramienta en la nube más admirada con el 71% y luego está este gestor de paquetes de Python llamado uv, que crucialmente fue construido en Rust. Y uv es la etiqueta de Stack Overflow más admirada en toda la encuesta, alcanzando el 74%.
Beto
Correcto. Porque podemos pensar en Rust casi como una cimentación de hormigón vertido. Promete seguridad de memoria sin la carga de rendimiento de la recolección de basura ("garbage collection"). Si sabes que una casa está construida sobre una cimentación de hormigón vertido en lugar de decir "madera podrida", implícitamente confías en que los pisos no se derrumbarán. Así que cuando los desarrolladores ven una herramienta como uv, que está construida en Rust, la asocian inmediatamente con esa misma solidez de rendimiento y seguridad.
Alicia
Bien. Pero permíteme desafiar esa narrativa por un segundo.
Beto
Bien, adelante.
Alicia
Porque estamos mirando estos picos masivos para Docker, Python, Rust y uv. ¿Son los desarrolladores increíblemente caprichosos? ¿Es la industria básicamente solo de "hipsters" persiguiendo cualquier tecnología que esté de moda en "Hacker News" este mes?
Beto
Esa es una pregunta justa. Pero los datos realmente proporcionan un argumento en contra muy claro a toda esa persecución de tendencias.
Alicia
Una sección de "factores decisivos" ("deal breakers").
Beto
Sí. La encuesta incluye una sección sobre factores decisivos: Las razones específicas por las cuales los desarrolladores rechazarán rotundamente una tecnología y se negarán a adoptarla.
El número uno es la seguridad y las preocupaciones de privacidad.
El número dos es el precio prohibitivo.
Alicia
Así que los principales factores decisivos son básicamente la seguridad y el costo.
Beto
Exacto.
Alicia
Mientras tanto, si eres un gerente que intenta forzar herramientas de IA en la pila de tu equipo, tienes que escuchar esto: La falta de IA, o agentes de IA, se clasificó en último lugar en la lista de factores decisivos.
Beto
Número nueve de nueve.
Alicia
A los desarrolladores no les importa si una herramienta carece de un copiloto de IA, siempre y cuando la herramienta sea segura y asequible. Quiero decir, son implacablemente pragmáticos. Valoran una tecnología que resuelve un problema real de manera confiable, por encima de una tecnología exagerada respaldada por miles de millones en capital de riesgo.
Beto
Y ese pragmatismo realmente moldea cómo está evolucionando la comunidad misma. Porque los datos demográficos muestran una industria que está en constante flujo. El 35% de los desarrolladores que tomaron esta encuesta han estado codificando por menos de 10 años.
Alicia
Eso es más de un tercio de la fuerza laboral.
Beto
Correcto. Y un masivo 69% dedicaron tiempo el año pasado específicamente a aprender nuevas tecnologías de codificación.
Alicia
Porque el terreno está constantemente cambiando debajo de ellos, ¿verdad? La constante necesidad de aprendizaje es literalmente un mecanismo de supervivencia en esta industria.
Pero la división generacional en cómo aprenden es realmente llamativa. Los profesionales experimentados todavía dependen en gran medida de leer documentación técnica escrita.
Beto
Sí. La forma de la vieja escuela.
Alicia
Sí. Pero la generación más nueva, las personas que actualmente están aprendiendo a codificar, el 70% de ellas se están volviendo a YouTube. Están buscando activamente aprendizaje visual, y guiado por la comunidad, en lugar de texto estático.
Beto
Y con respecto a la comunidad, estamos viendo un giro verdaderamente fascinante en cómo funciona Stack Overflow en el flujo de trabajo del desarrollador.
Alicia
Sí.
Beto
Porque recuerda, la narrativa predominante durante el último año era que los "chatbots" de IA harían obsoleto a los foros y sitios de preguntas y respuestas. Como, "¿por qué preguntar a un foro cuando puedes simplemente preguntarle a un LLM?"
Alicia
Pero los datos cuentan exactamente la historia opuesta. Stack Overflow sigue siendo la plataforma comunitaria más utilizada y más admirada. Y el giro aquí es el mecanismo que realmente está impulsando ese tráfico. Aproximadamente el 35% de los desarrolladores dicen que sus visitas al sitio son un resultado directo de problemas relacionados con la IA.
Beto
Lo cual vuelve directamente al problema "casi correcto" con el que abrimos.
Alicia
Exacto. La máquina escribe el código. El código falla silenciosamente. El desarrollador no puede hacer ingeniería inversa a la alucinación. Y por lo tanto, van a Stack Overflow para pedirle a un humano que arregle el error de la IA.
Beto
Correcto. Porque cuando un LLM te da un error lógico sutil, no puedes simplemente pedirle al LLM que verifique su propia lógica.
Alicia
No, solo repetirá con confianza el mismo error.
Beto
O inventará uno completamente nuevo.
Así que los desarrolladores están recurriendo a la plataforma específicamente para obtener conocimiento confiado verificado por humanos. La comunidad se ha convertido esencialmente en el departamento de control de calidad para la inteligencia artificial.
Alicia
El departamento de control de calidad de la IA que ilustra perfectamente la tensión entre la tecnología y la realidad física del trabajo. Y la encuesta nos da un vistazo a esa realidad física también, ¿verdad? Por ejemplo, el papel del arquitecto es ahora el cuarto puesto de trabajo más popular.
Beto
Lo cual tiene sentido.
Alicia
Se siente como una reacción directa a toda la complejidad que hemos estado discutiendo, con la IA generando volúmenes masivos de código y microservicios proliferando por todas partes. Las empresas necesitan desesperadamente arquitectos para que organicen el caos y mantengan la integridad estructural de todo el sistema.
Beto
Sí. Y en medio de todo eso, realmente vemos que la satisfacción laboral está aumentando ligeramente.
Alicia
Oh, ¿en serio?
Beto
Sí. El 24% de los desarrolladores reportan estar felices en el trabajo, lo que es un aumento respecto al 20% el año pasado.
Alicia
OK. Un pequeño repunte.
Beto
Sí. Sugiere una ligera estabilización. Los equipos finalmente están encontrando su lugar y estableciendo algunos límites saludables con estas nuevas herramientas.
Alicia
Y los datos del trabajo remoto nos muestran que el entorno físico es tan localizado como la pila tecnológica. No es un estándar global uniforme en absoluto. El 45% de los desarrolladores estadounidenses están totalmente remotos, pero en Alemania, solo el 21% dice que la elección de dónde trabajan es completamente suya.
Beto
Realmente depende en gran medida de la cultura corporativa regional.
Alicia
Exacto. Entonces, ¿qué significa todo esto?
Si destilas todas las 49,000 respuestas en una única verdad, la narrativa no es absolutamente que la IA vaya a reemplazar al departamento de ingeniería. La verdad es que los desarrolladores se están adaptando a la IA con un pragmatismo altamente localizado.
Beto
Muy pragmático.
Alicia
La están usando para lo fácil, el "boilerplate" ("la plantilla"), el autocompletar.
Pero como no confían en la lógica sistémica de la IA, están bloqueando su infraestructura. Están confiando en herramientas probadas en batalla como Docker, almacenes de memoria como Redis y lenguajes seguros de memoria como Rust para mantener la base estable. Y cuando las cosas inevitablemente fallan, están apoyándose más que nunca en las comunidades humanas para verificar la verdad.
Beto
Sí. Y esto plantea una pregunta realmente crítica. Y es el pensamiento que quiero dejar a todos hoy.
Alicia
Okay, escuchémoslo.
Beto
Estamos adoptando todas estas herramientas de IA bajo la promesa de una velocidad sin precedentes, ¿verdad?
Alicia
Correcto. Esa es la promesa.
Beto
Pero si la IA nos hace más rápidos para escribir el borrador inicial del código, mientras simultáneamente nos obliga a pasar significativamente más tiempo depurando errores silenciosos, haciendo ingeniería inversa, casi escribiendo lógica, y luego buscando activamente a expertos humanos para arreglar los errores de la máquina, ¿estamos realmente ahorrando tiempo? ¿O simplemente hemos cambiado nuestra descripción de trabajo principal de ser los escritores de código, a ser los editores de IA?
Alicia
Oh, vaya. Editores de IA. Quiero decir, la carga cognitiva se mueve de mirar un lienzo en blanco a corregir interminablemente una foto panorámica borrosa, casi correcta.
Beto
Exacto. Ya no eres el autor. Eres el auditor.
Alicia
Y eso es una profesión completamente diferente que requiere un conjunto mental totalmente diferente de herramientas. Esa es una excelente estructura para terminar.
Muchas gracias por acompañarnos en este análisis profundo.
Para quienes nos escuchan, hay una inmensa cantidad de datos en la encuesta de desarrolladores de Stack Overflow de 2025. Y los alentamos encarecidamente a que vayan a explorar los mecanismos y las métricas por ustedes mismos.
Sigan cuestionando la exageración, protejan su infraestructura, y los veremos la próxima vez.
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