Cómo estructurar squads para proyectos de IA, blockchain y desarrollo

La mayoría de los proyectos de software encajan prolijamente en un único dominio técnico. Necesitás una app móvil -- armá un equipo mobile. Necesitás un pipeline de datos -- contratá ingenieros de datos. Pero los proyectos que crean más valor son cada vez más los que no encajan en un solo dominio. Necesitan modelos de machine learning Y smart contracts Y una aplicación web tradicional, todo funcionando en conjunto como un producto coherente. Estos proyectos multi-tecnología demandan un enfoque fundamentalmente diferente para la estructura de equipo.

En Xcapit, hemos construido productos que combinan IA, blockchain y desarrollo tradicional para organizaciones que van desde UNICEF hasta empresas fintech y distribuidoras de energía. En el camino, aprendimos -- a veces dolorosamente -- que la estructura del equipo importa tanto como las decisiones tecnológicas. Una arquitectura brillante ejecutada por un equipo mal estructurado va a fallar. Una arquitectura suficientemente buena ejecutada por un equipo bien estructurado va a tener éxito y mejorar con el tiempo. Este post comparte el modelo de squads que hemos refinado a lo largo de años de proyectos multi-tecnología.

Por qué las estructuras de equipo tradicionales fallan

El enfoque por defecto es agrupar personas por especialidad técnica -- un equipo de frontend, un equipo de backend, un equipo de DevOps, un equipo de blockchain, un equipo de IA/ML. Cada uno tiene su propio backlog, cadencia de sprint y prioridades. Esto funciona cuando los equipos construyen componentes independientes. Pero cuando un solo feature requiere cambios en modelos de IA, smart contracts, APIs backend y una interfaz de usuario, la estructura basada en capas crea tres problemas críticos.

El problema del handoff

Cada feature que cruza límites de equipo requiere un handoff -- y cada handoff introduce demora, pérdida de información y desalineación. El equipo de IA construye un modelo y se lo pasa a backend para integración. Backend construye una API y se la pasa a frontend. En cada handoff, se pierde contexto y los supuestos divergen. Un feature que debería tardar dos semanas tarda seis porque tres equipos necesitan coordinar sus sprints.

El problema de la ownership

Cuando múltiples equipos contribuyen partes de un feature, nadie es dueño del todo. Si un usuario reporta que el feature de recomendación por IA está lento, ¿quién es dueño del fix? ¿El equipo de IA? ¿El equipo de backend? ¿El equipo de infraestructura? En la práctica, el ticket rebota entre equipos mientras el usuario espera.

El problema de la toma de decisiones

Los features multi-tecnología requieren decisiones de trade-off constantes. ¿El modelo de ML debería correr en el dispositivo o en el servidor? ¿Los datos deberían vivir on-chain u off-chain? En una estructura basada en capas, estas decisiones requieren reuniones con cada equipo, construcción de consenso y cadenas de aprobación. En un modelo de squad, las personas que entienden el panorama completo se sientan juntas y deciden en minutos.

El modelo de squad: ownership cross-funcional

Un squad es un equipo pequeño y cross-funcional -- típicamente de 4 a 8 personas -- que es dueño de un área de producto de punta a punta. En lugar de organizarse alrededor de capas tecnológicas, los squads se organizan alrededor de resultados de producto. Un squad que construye gestión de activos tokenizados incluiría desarrolladores frontend y backend, un desarrollador blockchain y potencialmente un ingeniero de ML, todos trabajando en esa única área de producto. Los principios clave son directos pero contraintuitivos para organizaciones acostumbradas a silos funcionales.

• Ownership alineada con el producto -- cada squad es dueño de un área de producto, no de una capa tecnológica. Son responsables de todo, desde el smart contract hasta el botón de la UI.
• Entrega end-to-end -- un squad puede llevar un feature desde el diseño hasta el despliegue sin depender de equipos externos para el trabajo de desarrollo central.
• Toma de decisiones autónoma -- los squads tienen la autoridad para tomar decisiones técnicas dentro de su área de producto, incluyendo elecciones tecnológicas, patrones de arquitectura y estrategias de despliegue.
• Responsabilidad compartida -- todo el squad comparte la responsabilidad por la calidad, rendimiento y confiabilidad de su área de producto. No hay tirar el trabajo por encima del muro.
• Composición estable -- los squads mantienen los mismos miembros centrales a lo largo del tiempo, construyendo contexto profundo y relaciones de trabajo sólidas que aceleran la entrega.

Este modelo no es nuevo -- Spotify lo popularizó hace más de una década. Pero aplicarlo a proyectos que combinan IA, blockchain y desarrollo tradicional introduce desafíos únicos que la mayoría de las guías de modelo de squad no abordan.

Composición del squad para proyectos multi-tech

La composición específica de un squad depende del área de producto que posea, pero hay patrones que hemos encontrado consistentemente efectivos en diferentes tipos de proyectos.

El squad base

Todo squad tiene un núcleo que permanece constante independientemente de las tecnologías involucradas: un tech lead que provee dirección técnica y toma decisiones de arquitectura, un product owner (o proxy) que define prioridades y criterios de aceptación, y 2-3 desarrolladores full-stack que manejan la mayoría del desarrollo de features. El tech lead es el rol más crítico -- más sobre esto después.

Squads con foco en IA

Cuando un área de producto está fuertemente impulsada por IA -- un motor de recomendaciones o un pipeline de procesamiento de documentos -- el squad incluye 1-2 ingenieros de ML además del núcleo. Ellos son dueños del desarrollo, entrenamiento y evaluación de modelos, mientras los desarrolladores full-stack manejan pipelines de datos y los componentes de cara al usuario. La clave es que los ingenieros de ML sean miembros plenos del squad, no consultores de un equipo de IA separado. Asisten a las standups, participan en la planificación y comparten la ownership.

Squads con foco en blockchain

Para áreas de producto centradas en blockchain -- plataformas de tokenización, protocolos DeFi o gobernanza on-chain -- el squad incluye 1-2 desarrolladores blockchain que son dueños del desarrollo, testing y despliegue de smart contracts. Trabajan junto a desarrolladores full-stack que construyen los servicios off-chain y el frontend. Los desarrolladores blockchain necesitan expertise profundo en Solidity, pero también necesitan entender el contexto completo del producto -- cómo interactúan los componentes on-chain y off-chain y cuál debería ser la experiencia de usuario.

Squads híbridos

Los squads más interesantes combinan los tres dominios. Considerá un sistema de verificación de identidad descentralizado: ML para análisis de documentos, blockchain para almacenamiento de credenciales, y APIs tradicionales para integración. Este squad podría incluir un tech lead cross-domain, 2 desarrolladores full-stack, 1 ingeniero de ML y 1 desarrollador blockchain. El tech lead debe ser lo suficientemente fluido en todos los dominios para tomar decisiones de arquitectura sólidas y mediar trade-offs.

Gestionando especialistas entre squads

Los desarrolladores blockchain y los ingenieros de ML son caros y escasos. Rara vez tenés suficientes para asignar uno full-time a cada squad. Usamos un modelo de asignación flexible donde los especialistas tienen un squad primario (60-80% de su tiempo) y un squad secundario (20-40%, enfocado en revisiones de arquitectura, code reviews y destrabar trabajo crítico).

Esto funciona porque la mayoría de las áreas de producto no necesitan un especialista todos los días. Un desarrollador blockchain podría pasar tres días escribiendo un smart contract, luego rotar al squad secundario para revisiones de arquitectura mientras el squad primario se enfoca en trabajo de frontend. La clave es la transparencia -- ambos squads conocen el cronograma del especialista, y el tiempo se planifica por anticipado, no se asigna reactivamente. Lo que no funciona es tratar a los especialistas como un servicio compartido al que los squads solicitan mediante tickets. Eso recrea exactamente los problemas de handoff de los equipos basados en capas.

Patrones de comunicación que realmente funcionan

Sin estructuras de comunicación deliberadas, los equipos o se sobre-comunican (ahogados en reuniones) o se sub-comunican (construyendo componentes que no integran). Nos asentamos en tres rituales que equilibran la coordinación con la autonomía.

Daily standup del squad (15 minutos)

Cada squad tiene su propia standup, enfocada en lo que se logró, lo que está planeado y lo que está bloqueado. La standup incluye a todos los miembros del squad -- incluyendo especialistas, incluso en días en que están primariamente con otro squad (pueden participar asíncronamente vía un update escrito corto). La standup es sobre coordinación dentro del squad, no reporte de estado para management.

Sync cross-squad semanal (30 minutos)

Una vez por semana, los tech leads de todos los squads se reúnen para identificar puntos de integración y señalar conflictos potenciales. Acá es donde alguien dice 'Estamos cambiando la interfaz del contrato de token el próximo sprint -- ¿esto va a afectar a tu squad?'. Previene que dos squads tomen decisiones incompatibles de forma independiente. Mantenélo corto y orientado a acciones -- los temas más profundos tienen su propia reunión.

Revisión de arquitectura quincenal (60 minutos)

Cada dos semanas, todo el grupo de ingeniería revisa decisiones técnicas significativas y nuevos patrones. Esto atrapa el drift arquitectónico temprano, difunde conocimiento y da a los ingenieros junior exposición a la toma de decisiones senior. Para proyectos multi-tech, la revisión de arquitectura es donde se discuten trade-offs cross-domain -- por ejemplo, si mover cómputo de un smart contract a un modelo ML off-chain para reducir costos de gas.

El rol del tech lead en squads multi-tech

Si el modelo de squad tiene un punto único de falla, es el tech lead. En un squad multi-tech, el tech lead necesita fluidez operativa en IA, blockchain y desarrollo tradicional -- no para escribir código de producción en los tres, sino para tomar decisiones de arquitectura informadas que abarquen los tres.

El tech lead multi-tech cumple cuatro funciones críticas. Primero, traduce entre dominios -- cuando el ingeniero de ML dice que el modelo necesita 50ms de tiempo de inferencia y el desarrollador blockchain dice que la verificación on-chain requiere 2 segundos, el tech lead diseña una arquitectura que acomode ambos. Segundo, toma decisiones de trade-off que ningún especialista individual puede tomar solo. Tercero, mantiene la coherencia arquitectónica -- sin este rol, cada especialista optimiza su propia capa de forma independiente, creando un sistema que funciona en aislamiento pero falla en integración. Cuarto, mentora a los generalistas para convertirlos en contribuyentes multi-dominio, construyendo gradualmente la intuición cross-domain que hace a todo el squad más capaz.

Encontrar personas para este rol es difícil. Los mejores leads multi-tech son generalistas con curiosidad profunda que han pasado tiempo en al menos dos de los tres dominios y tienen una base lo suficientemente sólida en el tercero para hacer las preguntas correctas.

Previniendo silos: compartir conocimiento a escala

El modelo de squad resuelve el problema del handoff pero introduce un nuevo riesgo: silos de conocimiento. Cuando los squads operan de forma autónoma, el conocimiento tribal se acumula y la organización pierde aprendizaje colectivo. Lo combatimos con tres prácticas.

Pair programming cross-domain

Programamos sesiones dedicadas de pairing donde ingenieros de diferentes especialidades trabajan juntos -- un desarrollador full-stack se empareja con un desarrollador blockchain para escribir tests de smart contracts, o un ingeniero de ML se empareja con un desarrollador backend para optimizar el serving de modelos. Estas sesiones no apuntan a la eficiencia a corto plazo. Apuntan a construir ingenieros en forma de T con expertise profundo en un área y conocimiento funcional en otras, reduciendo el bus factor de cada squad.

Tech talks internas

Cada dos semanas, alguien presenta una charla de 30 minutos sobre un tema técnico -- un postmortem, una evaluación de herramienta o un deep dive en una decisión tecnológica. Estas charlas se graban y archivan. Los temas rotan naturalmente entre IA, blockchain y desarrollo tradicional, dando a todos exposición a dominios fuera de su expertise. Las charlas más valiosas son las que un ingeniero comparte lo que salió mal.

Architecture Decision Records compartidos

Cada decisión técnica significativa se documenta en un Architecture Decision Record (ADR) liviano que captura el contexto, la decisión, las alternativas consideradas y el razonamiento. Los ADRs viven en el repositorio y son buscables. Cuando un nuevo ingeniero se suma o un squad enfrenta un problema similar, puede trazar el razonamiento anterior en lugar de relitigar la decisión. Para proyectos multi-tech, los ADRs capturan trade-offs cross-domain que no encajan prolijamente en la documentación de ningún equipo individual.

Escalamiento: de 2 squads a 10

Lo que funciona con dos squads se rompe a cinco, y lo que funciona a cinco necesita estructura adicional a diez.

Dos squads: mantenelo simple

Con dos squads, la coordinación ocurre naturalmente. Los tech leads hablan informalmente, los especialistas conocen a todos personalmente, y el sync cross-squad puede ser una conversación de 10 minutos. El riesgo principal es el proceso prematuro -- no introduzcas mecanismos formales que todavía no necesitás.

Cinco squads: agregá estructura

A cinco squads, la coordinación informal se rompe. Necesitás el sync cross-squad semanal en el calendario, un canal compartido para discusiones de integración, y probablemente un squad de plataforma -- un equipo pequeño que es dueño de los pipelines de CI/CD, monitoreo, librerías compartidas y entornos de desarrollo. La asignación de especialistas también se vuelve más difícil. Con tres desarrolladores blockchain y cinco squads, necesitás un modelo de asignación claro y alguien -- generalmente un engineering manager -- que gestione la asignación basada en prioridades del sprint.

Diez squads: introducí tribus

A diez squads, necesitás una capa intermedia. Usamos 'tribus' -- grupos de 3-4 squads trabajando en áreas de producto relacionadas, cada una con un tribe lead que coordina entre squads y los representa en la planificación más amplia. También necesitás guilds -- comunidades de práctica para tecnologías específicas (IA, blockchain, seguridad) que se reúnen regularmente para compartir conocimiento, mantener estándares y evaluar herramientas. Las guilds proveen la coordinación horizontal que las tribus no proveen, manteniendo las decisiones arquitectónicas consistentes a medida que los equipos se vuelven más autónomos.

Lecciones aprendidas de proyectos reales

La teoría es limpia. La realidad es desordenada. Estas son lecciones que acumulamos de años de correr squads multi-tecnología.

• Empezá con límites de producto, no límites tecnológicos -- el error más común es crear un 'squad de IA' y un 'squad de blockchain'. Esto recrea exactamente los problemas de silo que el modelo de squad está diseñado para resolver. Organizá los squads alrededor de lo que el usuario ve, no de lo que la tecnología hace.
• Invertí fuertemente en el rol de tech lead -- un tech lead débil crea caos arquitectónico que toma meses desenredar. Pagá salarios premium por este rol.
• Rotá especialistas deliberadamente -- rotá cada 6-12 meses para difundir conocimiento y evitar que el expertise quede atrapado en un solo squad.
• No dejes que los squads crezcan más allá de 8 personas -- el overhead de comunicación explota y la ownership compartida se evapora. Dividí el squad en su lugar.
• Tratá el límite on-chain/off-chain como un límite de equipo -- esta interfaz es donde ocurren la mayoría de los bugs. Definila formalmente con specs de contrato y testeala obsesivamente.
• Presupuestá 20% de la capacidad del sprint para deuda técnica y compartir conocimiento -- bajo presión de entrega, los equipos van a saltear el pairing y las tech talks. Protegé este tiempo explícitamente.
• Hacé del testing de integración una preocupación de primera clase -- los componentes individuales a menudo funcionan en aislamiento y fallan cuando se combinan. Invertí en tests end-to-end que ejerciten todo el stack.

Construyendo equipos que construyen grandes productos

IA, blockchain y desarrollo de software tradicional ya no son disciplinas separadas -- están siendo cada vez más combinadas en productos que demandan nuevos enfoques organizacionales. El modelo de squad, adaptado para proyectos multi-tecnología, provee un framework probado para entregar ante esta complejidad sin ahogarse en overhead de coordinación.

Acertar con la estructura de equipo paga dividendos a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto: decisiones más rápidas, ownership más clara, menos fallas de integración e ingenieros más comprometidos. No es el único factor en el éxito del proyecto -- pero en nuestra experiencia en Xcapit, es el factor que la mayoría de las organizaciones subestima.

Si estás planificando un proyecto que combina IA, blockchain y desarrollo tradicional y querés discutir cómo estructurar tus equipos para el éxito, nos encantaría tener esa conversación. Conocé más sobre nuestro enfoque en /services/custom-software o explorá cómo trabajamos en /how-we-work.