![\"Mercadona](\"https:\/\/i.blogs.es\/d24dab\/mercadona\/1024_2000.png\")
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La tienda online de Mercadona procesa 4,4 millones de b\u00fasquedas a la semana. Hasta hace poco, ese volumen lo gestionaba Algolia<\/a>, un servicio de b\u00fasqueda consolidado que usan empresas como Sephora o LVMH. Llevaban ocho a\u00f1os con \u00e9l. Ahora lo han reemplazado por un buscador propio<\/strong>, construido en gran parte por Jos\u00e9 Ram\u00f3n P\u00e9rez Ag\u00fcera, CTO de Mercadona Tech.<\/p>\n <\/p>\n Lo ha hecho en buena medida \u00e9l solo, desde su casa, durante un fin de semana largo. As\u00ed lo cont\u00f3 en un \u00a0exitoso post de LinkedIn<\/a> que ahora nos ampl\u00eda en una videollamada con Xataka<\/em>.<\/p>\n <\/p>\n \"Voy a ser muy sincero y s\u00e9 que esto va a quedar cutre, pero es la verdad\", dice P\u00e9rez Ag\u00fcera. \"El 70% del trabajo (implementar el buscador, mejorar la calidad de b\u00fasqueda y sentar las bases) fueron tres d\u00edas. Un fin de semana m\u00e1s un lunes extendido\".<\/p>\n <\/p>\n El resultado: una mejora del 85% en la calidad del ranking, la eliminaci\u00f3n completa de las b\u00fasquedas sin resultados (antes un 4% del total)<\/strong> y una reducci\u00f3n del coste mensual de entre 9.000 y 15.000 d\u00f3lares con Algolia a menos de 900. Es decir, un ahorro de entre el 90% y el 94% dependiendo del mes.<\/p>\n <\/p>\n La idea de abandonar Algolia no es nueva en Mercadona Tech, ven\u00eda rumi\u00e1ndose desde hac\u00eda tiempo. Los motivos tampoco son sorprendentes: el buscador mueve directamente entre el 30 y el 35% de los productos que acaban en el carrito, lo que lo convierte en una pieza cr\u00edtica de negocio. Y Algolia, como la mayor\u00eda de servicios SaaS, tiene un modelo de precios que escala con el uso: a medida que crece la empresa, crece el coste, sin que haya forma de estabilizarlo.<\/p>\n Los supermercados espa\u00f1oles estaban acostumbrados a m\u00e1rgenes de beneficio baj\u00edsimos: hasta que Mercadona lleg\u00f3 al 4,5%<\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n \"Al final acabas en un vendor <\/em>lock-in<\/em> de un software muy cr\u00edtico del que luego es dif\u00edcil sacudirse\", explica P\u00e9rez Ag\u00fcera. Pero cada vez que el equipo valoraba construir algo propio, la estimaci\u00f3n de trabajo tiraba para atr\u00e1s<\/strong>. \"La visi\u00f3n m\u00e1s optimista que ten\u00edamos, y con una versi\u00f3n mucho m\u00e1s b\u00e1sica que la que vamos a sacar ahora, eran cinco meses. Y ya me parec\u00eda r\u00e1pido\".<\/p>\n <\/p>\n Entonces lleg\u00f3 la era de los agentes de IA en el desarrollo de software. P\u00e9rez Ag\u00fcera us\u00f3 Claude Code<\/a> como herramienta principal y empez\u00f3 a experimentar por su cuenta, sin proyecto formal ni equipo asignado. M\u00e1s por curiosidad que otra cosa. Por jugar.<\/p>\n El proceso t\u00e9cnico combina b\u00fasqueda h\u00edbrida (por palabras clave y sem\u00e1ntica) con un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico que optimiza el ranking de resultados. La IA permiti\u00f3 iterar sobre decenas de experimentos en horas, analizar 479 MB de datos de cat\u00e1logo y anal\u00edtica en d\u00edas, y explorar distintas configuraciones de ranking conversando con el agente en lugar de implementarlas manualmente una a una.<\/p>\n <\/p>\n \"Hice f\u00e1cilmente 40 o 50 experimentos en un fin de semana. Eso de forma tradicional me habr\u00eda llevado semanas\", explica. Pero la velocidad tiene un l\u00edmite preciso: las 29 decisiones t\u00e9cnicas que la IA no tom\u00f3<\/strong>.<\/p>\n Documentaci\u00f3n generada durante el proceso de experimentaci\u00f3n con Claude Code: los 14 par\u00e1metros que el buscador de Mercadona eval\u00faa para ordenar resultados (desde la popularidad de un producto hasta c\u00f3mo de bien encaja sem\u00e1nticamente con lo que busca el usuario), su peso relativo en el ranking final (popularidad y similitud sem\u00e1ntica concentran dos tercios de la decisi\u00f3n) y la configuraci\u00f3n del modelo de aprendizaje autom\u00e1tico usado para entrenarlo, basada en datos de clics y compras de las \u00faltimas cuatro semanas. Cada uno de esos par\u00e1metros fue discutido y validado con el agente de IA, pero la selecci\u00f3n final la tom\u00f3 el equipo humano. Imagen cedida por Mercadona Tech.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n La m\u00e1s representativa fue la elecci\u00f3n del motor de indexaci\u00f3n. La mayor\u00eda de sistemas, y probablemente cualquier agente de IA consultado, habr\u00edan recomendado Elasticsearch, la soluci\u00f3n m\u00e1s extendida. P\u00e9rez Ag\u00fcera eligi\u00f3 Tantivy, una librer\u00eda mucho m\u00e1s peque\u00f1a escrita en Rust que se integra como componente incrustado, sin necesidad de una m\u00e1quina virtual Java aparte. Una decisi\u00f3n imposible sin conocimiento del ecosistema de Mercadona.<\/p>\n <\/p>\n \"La IA siempre te recomienda la opci\u00f3n m\u00e1s gen\u00e9rica\", dice. \"Yo tom\u00e9 esa decisi\u00f3n porque tengo el contexto y el conocimiento para tomarla.\"<\/p>\n Cuando el core<\/em> del buscador estuvo listo, el proyecto pas\u00f3 al equipo de ingenier\u00eda. Lo que encontraron no era c\u00f3digo malo, pero s\u00ed c<\/strong>\u00f3digo que no segu\u00eda los est\u00e1ndares internos de Mercadona Tech<\/strong>. La arquitectura era hexagonal, como marca el estilo de la empresa, pero usaba un enfoque distinto al habitual.<\/p>\n <\/p>\n Los tests exist\u00edan (P\u00e9rez Ag\u00fcera aplic\u00f3 TDD durante el desarrollo) pero algunos no ten\u00edan sentido o faltaban casos. El agente hab\u00eda escrito miles de l\u00edneas de c\u00f3digo en unas horas y revisarlas todas era inviable.<\/p>\n \"El Tech Lead del equipo tard\u00f3 dos o tres d\u00edas en adaptar el proyecto a nuestras buenas pr\u00e1cticas\", resume. \"No porque el c\u00f3digo estuviese mal, sino porque no se adaptaba a nuestros est\u00e1ndares como empresa\".<\/p>\n <\/p>\n Las empresas m\u00e1s grandes de Espa\u00f1a en 2026: qui\u00e9nes son los nombres que mueven la econom\u00eda del pa\u00eds <\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n En total, sumando la fase inicial y la puesta en producci\u00f3n, que incluye pruebas de carga, ajuste de infraestructura e integraci\u00f3n en la arquitectura de Mercadona Online; el proyecto ha ocupado aproximadamente un mes de trabajo<\/strong>. Y de \u00e9l se han encargado \"dos personas y media\": P\u00e9rez Ag\u00fcera, el Tech Lead del equipo de Shop y un Staff Engineer a tiempo parcial para infraestructura. La estimaci\u00f3n original de cinco meses requer\u00eda cinco o seis personas.<\/p>\n <\/p>\n \"F<\/strong>\u00e1cilmente le hemos hecho un x5 a la velocidad del proyecto<\/strong>, y lo que tenemos ahora est\u00e1 bastante m\u00e1s avanzado que lo que hubi\u00e9semos tenido en cinco meses\", sentencia.<\/p>\n Para P\u00e9rez Ag\u00fcera, el buscador es un experimento m\u00e1s dentro de una transformaci\u00f3n mayor que Mercadona Tech sigue procesando internamente. La pregunta que tienen encima de la mesa no es si usar IA en el desarrollo, sino c\u00f3mo redise\u00f1ar el proceso de desarrollo completo a partir de ella.<\/p>\n <\/p>\n Su diagn\u00f3stico sobre los perfiles es contundente: \"la IA va a hacer que se necesiten menos desarrolladores y hagan falta m\u00e1s ingenieros. Pierde valor la codificaci\u00f3n per se;<\/em> gana valor el criterio, la visi\u00f3n estructural, la visi\u00f3n de sistemas\". Lo que la IA viene a reemplazar, dice, es lo que su compa\u00f1ero Emilio Carri\u00f3n, Staff Engineer, llama medio en broma medio en serio \"mecanograf\u00eda glorificada\"<\/strong>: escribir c\u00f3digo como tarea artesanal y manual.<\/p>\n En cuanto a l\u00edmites, su posici\u00f3n es muy clara: no los hay por tipo de proyecto. \"Cualquier auditor\u00eda de seguridad hecha con IA va a salir mejor. Cualquier an\u00e1lisis sobre la robustez de un sistema de pago, sobre los corner cases<\/em>, la IA te va a aportar mucha m\u00e1s completitud\". Lo que s\u00ed hace falta, dice, son guardarra\u00edles: no reglas gen\u00e9ricas, sino bloqueos reales<\/strong> que impidan al agente saltar pasos o tomar decisiones que requieren criterio humano.<\/p>\n <\/p>\n Esa es precisamente la siguiente capa en la que est\u00e1 trabajando el equipo: pasar del vibe<\/em> coding, <\/em>el equivalente a chatear con un modelo de lenguaje, a un desarrollo guiado por especificaciones<\/strong>.<\/p>\n <\/p>\n La idea es que antes de escribir una l\u00ednea de c\u00f3digo, el sistema genere una especificaci\u00f3n suficientemente completa y robusta sobre la que el agente pueda trabajar con garant\u00edas. Est\u00e1n probando frameworks<\/em> como GSD, Superpowers y Open Spec con ese objetivo.<\/p>\n <\/p>\n \"Para una empresa como Mercadona, que saca 25.000 pedidos diarios, si falla el software pierdes mucho dinero. No es un MVP (producto m\u00ednimo viable) de una startup\", dice P\u00e9rez Ag\u00fcera. \"Velocidad sin direcci\u00f3n te lleva r\u00e1pido a un sitio que no era el que quer\u00edas\".<\/p>\n <\/p>\n En Xataka | La fiebre por la comida preparada de Mercadona es tal que se est\u00e1 comiendo un negocio hasta ahora intocable: McDonald’s<\/a><\/p>\n Imagen destacada |\u00a0Mercadona, Mercadona Tech, Xataka con Mockuuups Studio<\/p>\n – \u00a0La tienda online de Mercadona procesa 4,4 millones de b\u00fasquedas a la semana. Hasta hace poco, ese volumen lo gestionaba Algolia, un servicio de b\u00fasqueda consolidado que usan empresas como Sephora o LVMH. Llevaban ocho a\u00f1os con \u00e9l. Ahora lo han reemplazado por un buscador propio, construido en gran parte por Jos\u00e9 Ram\u00f3n P\u00e9rez Ag\u00fcera, CTO de Mercadona Tech.<\/p>\n Lo ha hecho en buena medida \u00e9l solo, desde su casa, durante un fin de semana largo. As\u00ed lo cont\u00f3 en un \u00a0exitoso post de LinkedIn que ahora nos ampl\u00eda en una videollamada con Xataka.<\/p>\n \"Voy a ser muy sincero y s\u00e9 que esto va a quedar cutre, pero es la verdad\", dice P\u00e9rez Ag\u00fcera. \"El 70% del trabajo (implementar el buscador, mejorar la calidad de b\u00fasqueda y sentar las bases) fueron tres d\u00edas. Un fin de semana m\u00e1s un lunes extendido\".<\/p>\n El resultado: una mejora del 85% en la calidad del ranking, la eliminaci\u00f3n completa de las b\u00fasquedas sin resultados (antes un 4% del total) y una reducci\u00f3n del coste mensual de entre 9.000 y 15.000 d\u00f3lares con Algolia a menos de 900. Es decir, un ahorro de entre el 90% y el 94% dependiendo del mes.<\/p>\n Una decisi\u00f3n que llevaba a\u00f1os aparcadaLa idea de abandonar Algolia no es nueva en Mercadona Tech, ven\u00eda rumi\u00e1ndose desde hac\u00eda tiempo. Los motivos tampoco son sorprendentes: el buscador mueve directamente entre el 30 y el 35% de los productos que acaban en el carrito, lo que lo convierte en una pieza cr\u00edtica de negocio. Y Algolia, como la mayor\u00eda de servicios SaaS, tiene un modelo de precios que escala con el uso: a medida que crece la empresa, crece el coste, sin que haya forma de estabilizarlo.<\/p>\n En Xataka<\/p>\n Los supermercados espa\u00f1oles estaban acostumbrados a m\u00e1rgenes de beneficio baj\u00edsimos: hasta que Mercadona lleg\u00f3 al 4,5%<\/p>\n \"Al final acabas en un vendor lock-in de un software muy cr\u00edtico del que luego es dif\u00edcil sacudirse\", explica P\u00e9rez Ag\u00fcera. Pero cada vez que el equipo valoraba construir algo propio, la estimaci\u00f3n de trabajo tiraba para atr\u00e1s. \"La visi\u00f3n m\u00e1s optimista que ten\u00edamos, y con una versi\u00f3n mucho m\u00e1s b\u00e1sica que la que vamos a sacar ahora, eran cinco meses. Y ya me parec\u00eda r\u00e1pido\". Documentaci\u00f3n generada durante el proceso de experimentaci\u00f3n con Claude Code: los 14 par\u00e1metros que el buscador de Mercadona eval\u00faa para ordenar resultados (desde la popularidad de un producto hasta c\u00f3mo de bien encaja sem\u00e1nticamente con lo que busca el usuario), su peso relativo en el ranking final (popularidad y similitud sem\u00e1ntica concentran dos tercios de la decisi\u00f3n) y la configuraci\u00f3n del modelo de aprendizaje autom\u00e1tico usado para entrenarlo, basada en datos de clics y compras de las \u00faltimas cuatro semanas. Cada uno de esos par\u00e1metros fue discutido y validado con el agente de IA, pero la selecci\u00f3n final la tom\u00f3 el equipo humano. Imagen cedida por Mercadona Tech.<\/p>\n La m\u00e1s representativa fue la elecci\u00f3n del motor de indexaci\u00f3n. La mayor\u00eda de sistemas, y probablemente cualquier agente de IA consultado, habr\u00edan recomendado Elasticsearch, la soluci\u00f3n m\u00e1s extendida. P\u00e9rez Ag\u00fcera eligi\u00f3 Tantivy, una librer\u00eda mucho m\u00e1s peque\u00f1a escrita en Rust que se integra como componente incrustado, sin necesidad de una m\u00e1quina virtual Java aparte. Una decisi\u00f3n imposible sin conocimiento del ecosistema de Mercadona. En Xataka<\/p>\n Las empresas m\u00e1s grandes de Espa\u00f1a en 2026: qui\u00e9nes son los nombres que mueven la econom\u00eda del pa\u00eds <\/p>\n En total, sumando la fase inicial y la puesta en producci\u00f3n, que incluye pruebas de carga, ajuste de infraestructura e integraci\u00f3n en la arquitectura de Mercadona Online; el proyecto ha ocupado aproximadamente un mes de trabajo. Y de \u00e9l se han encargado \"dos personas y media\": P\u00e9rez Ag\u00fcera, el Tech Lead del equipo de Shop y un Staff Engineer a tiempo parcial para infraestructura. La estimaci\u00f3n original de cinco meses requer\u00eda cinco o seis personas. Esa es precisamente la siguiente capa en la que est\u00e1 trabajando el equipo: pasar del vibe coding, el equivalente a chatear con un modelo de lenguaje, a un desarrollo guiado por especificaciones.<\/p>\n La idea es que antes de escribir una l\u00ednea de c\u00f3digo, el sistema genere una especificaci\u00f3n suficientemente completa y robusta sobre la que el agente pueda trabajar con garant\u00edas. Est\u00e1n probando frameworks como GSD, Superpowers y Open Spec con ese objetivo.<\/p>\n \"Para una empresa como Mercadona, que saca 25.000 pedidos diarios, si falla el software pierdes mucho dinero. No es un MVP (producto m\u00ednimo viable) de una startup\", dice P\u00e9rez Ag\u00fcera. \"Velocidad sin direcci\u00f3n te lleva r\u00e1pido a un sitio que no era el que quer\u00edas\".<\/p>\n En Xataka | La fiebre por la comida preparada de Mercadona es tal que se est\u00e1 comiendo un negocio hasta ahora intocable: McDonald’s<\/p>\n Imagen destacada |\u00a0Mercadona, Mercadona Tech, Xataka con Mockuuups Studio<\/p>\n – La noticia<\/p>\n Mercadona se ha deshecho de su buscador y lo ha sustituido por uno propio. Lo han hecho en un mes con Claude Code y se ahorran un 90% <\/p>\n fue publicada originalmente en<\/p>\n Xataka <\/p>\n por <\/p>\n Javier Lacort<\/p>\n .\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La tienda online de Mercadona procesa 4,4 millones de b\u00fasquedas a la semana. Hasta hace poco, ese volumen lo gestionaba Algolia, un servicio de b\u00fasqueda consolidado que usan empresas como Sephora o LVMH. Llevaban ocho a\u00f1os con \u00e9l. 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La noticia
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\n Mercadona se ha deshecho de su buscador y lo ha sustituido por uno propio. Lo han hecho en un mes con Claude Code y se ahorran un 90% <\/em>
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\n fue publicada originalmente en
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\n Xataka <\/strong>
\n <\/a>
\n por
\n
\n Javier Lacort
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\nEntonces lleg\u00f3 la era de los agentes de IA en el desarrollo de software. P\u00e9rez Ag\u00fcera us\u00f3 Claude Code como herramienta principal y empez\u00f3 a experimentar por su cuenta, sin proyecto formal ni equipo asignado. M\u00e1s por curiosidad que otra cosa. Por jugar.
\nLo que hizo la IA y lo que no
\nEl proceso t\u00e9cnico combina b\u00fasqueda h\u00edbrida (por palabras clave y sem\u00e1ntica) con un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico que optimiza el ranking de resultados. La IA permiti\u00f3 iterar sobre decenas de experimentos en horas, analizar 479 MB de datos de cat\u00e1logo y anal\u00edtica en d\u00edas, y explorar distintas configuraciones de ranking conversando con el agente en lugar de implementarlas manualmente una a una.
\n\"Hice f\u00e1cilmente 40 o 50 experimentos en un fin de semana. Eso de forma tradicional me habr\u00eda llevado semanas\", explica. Pero la velocidad tiene un l\u00edmite preciso: las 29 decisiones t\u00e9cnicas que la IA no tom\u00f3.<\/p>\n
\n\"La IA siempre te recomienda la opci\u00f3n m\u00e1s gen\u00e9rica\", dice. \"Yo tom\u00e9 esa decisi\u00f3n porque tengo el contexto y el conocimiento para tomarla.\"
\nEl traspaso al equipo
\nCuando el core del buscador estuvo listo, el proyecto pas\u00f3 al equipo de ingenier\u00eda. Lo que encontraron no era c\u00f3digo malo, pero s\u00ed c\u00f3digo que no segu\u00eda los est\u00e1ndares internos de Mercadona Tech. La arquitectura era hexagonal, como marca el estilo de la empresa, pero usaba un enfoque distinto al habitual.
\nLos tests exist\u00edan (P\u00e9rez Ag\u00fcera aplic\u00f3 TDD durante el desarrollo) pero algunos no ten\u00edan sentido o faltaban casos. El agente hab\u00eda escrito miles de l\u00edneas de c\u00f3digo en unas horas y revisarlas todas era inviable.
\n\"El Tech Lead del equipo tard\u00f3 dos o tres d\u00edas en adaptar el proyecto a nuestras buenas pr\u00e1cticas\", resume. \"No porque el c\u00f3digo estuviese mal, sino porque no se adaptaba a nuestros est\u00e1ndares como empresa\".<\/p>\n
\n\"F\u00e1cilmente le hemos hecho un x5 a la velocidad del proyecto, y lo que tenemos ahora est\u00e1 bastante m\u00e1s avanzado que lo que hubi\u00e9semos tenido en cinco meses\", sentencia.
\nQu\u00e9 cambia para los equipos
\nPara P\u00e9rez Ag\u00fcera, el buscador es un experimento m\u00e1s dentro de una transformaci\u00f3n mayor que Mercadona Tech sigue procesando internamente. La pregunta que tienen encima de la mesa no es si usar IA en el desarrollo, sino c\u00f3mo redise\u00f1ar el proceso de desarrollo completo a partir de ella.
\nSu diagn\u00f3stico sobre los perfiles es contundente: \"la IA va a hacer que se necesiten menos desarrolladores y hagan falta m\u00e1s ingenieros. Pierde valor la codificaci\u00f3n per se; gana valor el criterio, la visi\u00f3n estructural, la visi\u00f3n de sistemas\". Lo que la IA viene a reemplazar, dice, es lo que su compa\u00f1ero Emilio Carri\u00f3n, Staff Engineer, llama medio en broma medio en serio \"mecanograf\u00eda glorificada\": escribir c\u00f3digo como tarea artesanal y manual.
\nEn cuanto a l\u00edmites, su posici\u00f3n es muy clara: no los hay por tipo de proyecto. \"Cualquier auditor\u00eda de seguridad hecha con IA va a salir mejor. Cualquier an\u00e1lisis sobre la robustez de un sistema de pago, sobre los corner cases, la IA te va a aportar mucha m\u00e1s completitud\". Lo que s\u00ed hace falta, dice, son guardarra\u00edles: no reglas gen\u00e9ricas, sino bloqueos reales que impidan al agente saltar pasos o tomar decisiones que requieren criterio humano.<\/p>\n