Cerramos el Call for Papers de Nerdearla Argentina 2026 y lo primero que queremos decir es: ¡gracias!
Llegaron 718 propuestas para compartir conocimiento, experiencias, aprendizajes, demos, errores, hipótesis y preguntas con la comunidad. Más de 700 ideas enviadas por personas que quieren subirse a un escenario —o a una pantalla— para contar qué están construyendo, qué les salió bien, qué les salió mal y qué creen que viene después.
Ahora empieza el trabajo del Comité de Evaluación: leer, discutir y puntuar cada propuesta de manera anónima, track por track. Mientras tanto, hicimos una primera lectura del conjunto para entender qué temas está empujando la comunidad este año.
No es todavía la agenda de Nerdearla Argentina 2026. Es algo anterior y, en cierto sentido, igual de interesante: una foto del momento. Qué preocupa, qué entusiasma y qué preguntas están apareciendo en los equipos técnicos de la región.
IA dejó de ser “un tema” y empezó a atravesar casi todo
El track con más postulaciones fue Data Science / AI, con 175 propuestas. Pero si miramos títulos, abstracts y tags, la inteligencia artificial aparece mucho más allá de ese track: en desarrollo, infraestructura, producto, seguridad, UX, management y hasta en conversaciones sobre cultura de equipos.
La diferencia con años anteriores no está solamente en la cantidad. Está en el tono. Ya no aparecen solo charlas del tipo “qué es la IA generativa” o “cómo usar un prompt”. Este año se repiten preguntas más concretas:
- ¿Cómo llevo una prueba de concepto a producción?
- ¿Cómo evalúo si un modelo realmente ayuda?
- ¿Qué pasa con la calidad, el costo, la observabilidad y la gobernanza?
- ¿Cómo integro IA en flujos de trabajo existentes sin romper todo?
- ¿Qué decisiones conviene automatizar y cuáles no?
Agentes, MCP y el fin del “demo mágico”
Uno de los grupos de temas más visibles fue el de agentes, MCP y workflows autónomos. En una lectura por palabras clave, alrededor de una de cada cinco propuestas menciona agentes, agentic AI, MCP o patrones relacionados. Y hubo 32 propuestas que mencionaron explícitamente MCP o Model Context Protocol.
Eso dice bastante. La comunidad no está preguntando solo “qué puede responder un modelo”, sino qué puede hacer cuando tiene contexto, herramientas, memoria, permisos y límites claros.
Aparecen propuestas sobre asistentes de código, agentes para analytics, incident response con IA, infraestructura declarativa, skills, memoria para copilotos, servidores MCP, flujos spec-driven y herramientas que conectan modelos con sistemas reales.
También aparece una preocupación sana: cómo pasar del video viral o la demo perfecta a sistemas que sobreviven al uso real. Cómo diseñar agentes que no sean una caja negra, que puedan auditarse, observarse, limitarse y apagarse cuando hace falta.
Datos: la base que vuelve una y otra vez
La IA se llevó muchos titulares, pero el dataset recuerda algo obvio: sin datos, no hay magia.
Datos, analytics, data engineering, pipelines, lakehouse, BI, observabilidad y calidad de datos aparecen en más de 200 propuestas. Muchas veces conectadas con IA: RAG, embeddings, búsqueda semántica, evaluación de modelos, integración de fuentes y preparación de datos para agentes.
El mensaje es claro: la capa de datos sigue siendo el lugar donde se ganan o se pierden muchos proyectos. La promesa de “sumar IA” se vuelve frágil si los datos están dispersos, son difíciles de entender, no tienen dueño o no se pueden confiar.
Infraestructura, Kubernetes y cloud siguen en el centro
Infrastructure recibió 87 propuestas y, sumadas las menciones a DevOps, SRE, Kubernetes, cloud, platform engineering, CI/CD, observabilidad y FinOps, el tema sigue muy presente.
Lo interesante es que infraestructura también empieza a mezclarse con IA. No solo como “dónde corro el modelo”, sino como una pregunta más amplia:
- ¿Cómo se opera infraestructura en un mundo con copilotos y agentes?
- ¿Qué cambia en observabilidad cuando hay sistemas tomando decisiones?
- ¿Cómo se controla el costo de cargas cada vez más dinámicas?
- ¿Cómo se diseñan plataformas internas que no solo despliegan software, sino que ayudan a construirlo?
Kubernetes, cloud y platform engineering ya no aparecen aislados: aparecen como parte de una conversación sobre productividad, confiabilidad y escala.
Seguridad: más superficie, más preguntas
Security tuvo 51 propuestas, y las menciones a seguridad, privacidad, supply chain, autenticación, compliance, vulnerabilidades y ciberseguridad aparecen también en otros tracks.
La expansión de IA y agentes agrega una nueva capa de preguntas. Si un sistema puede leer contexto, usar herramientas, ejecutar acciones o tomar decisiones, entonces seguridad deja de ser solo “proteger el perímetro”. También es diseñar permisos, trazabilidad, límites, revisión humana y comportamiento seguro por defecto.
Aparecieron temas clásicos —OWASP, cloud security, contenedores, secretos, privacidad— y temas nuevos relacionados con la superficie que abre la automatización inteligente.
El costado humano no desapareció: creció
Softskills, Management y Product sumaron 155 propuestas entre los tres tracks. Y si además miramos menciones a cultura, equipos, liderazgo, carrera, comunicación, comunidad y mentoring, el tema aparece en aproximadamente un tercio del total.
Esto también es una señal. En un año donde mucha conversación técnica está atravesada por IA, la comunidad sigue trayendo preguntas humanas:
- ¿Cómo liderar equipos en contextos de cambio?
- ¿Cómo aprender más rápido sin quemarse?
- ¿Cómo comunicar decisiones técnicas?
- ¿Cómo construir productos con sentido?
- ¿Cómo trabajar mejor entre perfiles técnicos, producto, diseño y negocio?
Nerdearla siempre tuvo esa mezcla: código, infraestructura, datos y seguridad, sí; pero también comunidad, carrera, historias reales y conversaciones.
Desarrollo, UX, Open Source, Maker y el resto del mapa
Development fue el segundo track con más propuestas: 109. Aparecen arquitectura, backend, APIs, performance, testing, lenguajes, legado, patrones y nuevas formas de construir software asistidas por IA.
UX tuvo 39 propuestas, con foco en diseño, accesibilidad, experiencias digitales y producto. Open Source recibió 25. Maker/Retro, 20. Nerd, 47: ese espacio difícil de encasillar donde entran historia, cultura, ciencia, creatividad, rarezas técnicas y esas charlas que hacen que Nerdearla sea Nerdearla.
También hubo propuestas para Testing y Kids. Pocas en cantidad, pero importantes para sostener dos conversaciones que nos importan: cómo hacemos software con más calidad y cómo abrimos puertas para quienes están empezando.
Lo que viene
Durante las próximas semanas, el jurado va a leer y puntuar las propuestas. Después vendrá el trabajo difícil de armar una agenda diversa, interesante y representativa: no solo por temas, sino por niveles, formatos, enfoques, historias y voces.
Si mandaste una charla: gracias por tomarte el tiempo. Sabemos que escribir una buena propuesta lleva trabajo, y que detrás de cada abstract hay experiencia, curiosidad y ganas de compartir.
Si no llegaste a enviar para Argentina, todavía hay una oportunidad cerca: el CFP de Nerdearla México sigue abierto hasta el 30 de junio.
Podés postular tu charla en nerdearla.com/cfp.
Nos vemos en Nerdearla.
Gráfico de submissions por track
Distribución de las 718 propuestas recibidas para el CFP Argentina 2026, por track.
Data Science / AI | ██████████████████████████████████ 175 (24.4%)
Development | █████████████████████ 109 (15.2%)
Infrastructure | █████████████████ 87 (12.1%)
Softskills | ██████████████ 74 (10.3%)
Security | ██████████ 51 (7.1%)
Management | ██████████ 49 (6.8%)
Nerd | █████████ 47 (6.5%)
UX | ████████ 39 (5.4%)
Product | ██████ 32 (4.5%)
Open Source | █████ 25 (3.5%)
Maker/Retro | ████ 20 (2.8%)
Testing | █ 7 (1.0%)
Kids | █ 3 (0.4%)