Las empresas están enfrentando un nuevo desafío en la adopción de inteligencia artificial: la dificultad para compartir y escalar el conocimiento especializado entre los desarrolladores. A pesar de invertir sumas significativas en herramientas como Cursor, Claude y Copilot, se observa que un pequeño grupo de usuarios avanzados está obteniendo resultados significativamente mejores (hasta 10 veces más) debido a la personalización y el contexto que aplican a sus configuraciones. Este conocimiento, crucial para la productividad, a menudo reside en archivos de configuración individuales y no se comparte dentro de la organización. Empresas como Rippling, Confluent, Rapid7, Atlassian y Google están lidiando con esta brecha de conocimiento, incluso con equipos de ingeniería altamente sofisticados. El problema no radica en la calidad de los modelos de IA, sino en la falta de una infraestructura para distribuir y gestionar el contexto específico que impulsa su rendimiento. Las soluciones actuales, como el uso de Git o los mercados de proveedores, resultan insuficientes debido a la fragmentación, la falta de gobernanza y la incompatibilidad entre herramientas. La clave para maximizar la eficiencia de la IA reside en la calidad del contexto proporcionado, superando la importancia del modelo en sí mismo. Skills.new se presenta como una solución para definir, categorizar y distribuir este conocimiento de manera centralizada y versionada.
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