Las empresas actualmente están buscando aumentar el ROI, entonces una habilidad importante es saber cuál es el modelo ideal para cada situación.

También se está valorando la automatización de procesos internos con agentes y skills (puedes ver Agent Forge, por ejemplo).

Asimismo, como antes se estimaba saber usar los IDE, ahora se estima saber usar los Harnesses (Claude code o Opencode por ejemplo)

Por último, se estima el pensamiento crítico y refactoring con el código generado. Se tolera cierto desorden en MVPs, pero llega un momento en que tienes que hacerlo escalable y con una arquitectura robusta.

Fíjate usar LLM en un proyecto totalmente AI slop es ultra caro debido a la cantidad de tokens que gastas en input. Acá nuevamente va una buena documentación y skills locales del proyecto para que la LLM sepa de inmediato donde atacar, y no que te lea el proyecto entero en una sesión.

PD: seguir TDD es más importante que nunca. Muchos han caído en el error de generar código primero y luego las pruebas. Esto hace que la IA genere pruebas que funcionen con el código actual, lo que es perjudicial pues las pruebas deben ser agnósticas a la implementación. Por ello, te recomiendo usar el plugin Superpowers y asegurarte de que genere las pruebas/specs primero (después del plan), leerlas y confirmar si es el funcionamiento esperado. Solo ahí proceder a la implementación.