Olivier Rafal

Olivier Rafal, Consulting Director Strategy en «WeNvision», viene defendiendo el mismo argumento desde febrero de 2024, y el argumento se ha sostenido. Su tribuna en CIO-Online del 23 de febrero de 2024 sostenía que la IA generativa pertenece más a la ingeniería de producto que a la ciencia de datos: construir un modelo fundacional desde cero lleva meses y millones de euros, así que la mayoría de las organizaciones deberían contratar ingenieros de integración y competencias cloud en lugar de científicos de datos, y tratar la propia plataforma de IA generativa como un producto financiado por un flujo mensual y no como una inversión puntual.

Dos textos de junio de 2026 amplían ese marco en lugar de sustituirlo. El 1 de junio, «L'ingénierie logicielle à l'ère de l'IA : tout change... et rien ne change» expone la paradoja: ninguna fase del SDLC desaparece con la IA, todas se intensifican. Rafal relata que en Sfeir un dúo formado por un experto de negocio y un tech lead impulsa ahora aproximadamente el 80% de la cadena de producción, y prescribe tres controles innegociables (especificación, planificación, revisión de la entrega). Su formulación: "plus l'exécution est rapide, plus le cadre doit être strict". El «vibe coding» se juzga insostenible en una empresa.

El 4 de junio, «Tokenomics foundation : l'ère du FinOps appliqué à l'IA est officiellement ouverte» traslada el mismo razonamiento al terreno económico: el token es la nueva unidad de medida del gasto tecnológico, la IA cuesta alrededor de 10 euros por hora y por puesto de trabajo aumentado, y el FinOps trata de eficiencia y no de reducción de costes.

La constante en los tres textos es la negativa a situar el problema en las herramientas. Aquello a lo que Rafal vuelve una y otra vez es el modelo operativo, que es más difícil de cambiar que un proveedor.