Puedes hacer seguimiento del trabajo de un agente de programación en Jira, o puedes ejecutar agentes de programación en una herramienta creada para agentes. Casi ninguna hace bien las dos cosas. Esa brecha es justamente el problema de la gestión de proyectos para la colaboración entre personas y agentes: los sistemas que coordinan a tu equipo no saben que tus agentes existen, y los sistemas que ejecutan tus agentes no coordinan a tu equipo.
Imagina un equipo que ejecuta Claude Code, Codex y Gemini en tres repositorios. El trabajo de los agentes vive en terminales y worktrees en portátiles individuales. El plan humano vive en Jira o Linear. Nadie puede responder desde un solo lugar las tres preguntas que importan: qué agente está en qué, qué se ha terminado y qué necesita que una persona lo revise antes de salir a producción. Dos herramientas separadas, dos verdades separadas y mucho copiar y pegar por medio.
Sharkly se sitúa por encima de los agentes de programación que ya ejecutas. Los modelos alimentan a los agentes de programación, y Sharkly gestiona el trabajo que los rodea. Ya tienes agentes de programación; Sharkly los convierte en un equipo. Este artículo compara las herramientas a las que recurrirías cuando personas y agentes comparten un backlog, evalúa cada una en su mejor versión y te ayuda a elegir según el tamaño de tu equipo. Para el concepto más amplio, consulta nuestra introducción sobre qué es la gestión de proyectos con agentes de IA.
Las cinco cosas que un flujo de trabajo de personas y agentes necesita de una herramienta
La gestión de proyectos para la colaboración entre personas y agentes es la práctica de asignar, hacer seguimiento y revisar el trabajo cuando parte de tus trabajadores son personas y parte son agentes de programación. Una herramienta lo hace bien cuando resuelve cinco cosas a la vez:
- Ejecución en paralelo: ejecutar varios agentes al mismo tiempo sobre copias aisladas del código, para que dos agentes que editan el mismo repositorio no se sobrescriban entre sí. Nuestra guía sobre worktrees aislados para agentes en paralelo explica el mecanismo.
- Visibilidad para el equipo: cada miembro del equipo puede ver qué agente tiene qué Task, qué está hecho y qué está bloqueado, sin abrir una terminal.
- Flujo de revisión: una persona acepta el resultado, solicita cambios o decide el merge antes de que nada llegue a producción.
- Ejecución en tu propia máquina: los agentes se ejecutan en tu propio Computer o servidor, usando las suscripciones y claves que ya pagas, y no solo en la nube de un proveedor.
- Integraciones: la herramienta se conecta a los trackers, el chat y el Git que ya usas en lugar de pedirte que los abandones.
Conviene dejar clara una frontera. Esto no es lo mismo que elegir el mejor agente de programación. El agente escribe el código. La herramienta de gestión decide quién trabaja en qué y si el resultado es lo bastante bueno para publicarlo. Los agentes investigan, ejecutan, prueban e informan; las personas marcan la dirección, otorgan autoridad y aceptan el resultado.
Cada herramienta en su mejor versión
Ninguna herramienta de esta lista es un juguete. Cada una gana en una categoría real, así que compáralas en su punto más fuerte.
Jira y Linear son los mejores planificadores para toda una empresa. Los roadmaps, los sprints, los informes entre equipos y un ecosistema de integraciones muy amplio son su terreno natural, y ahí es donde se mueven los stakeholders que no son de ingeniería. Su límite es que el resultado de un agente llega como un ticket que una persona actualiza a mano; hacen seguimiento del trabajo, no lo ejecutan.
GitHub Projects, y la dirección más reciente de GitHub Agent HQ, son lo más cercano al código. Si tu trabajo ya vive en los issues y pull requests de GitHub, nada está más cerca del merge.
Conductor y Vibe Kanban están pensados para ejecutar agentes de programación en paralelo en tu propia máquina con worktrees aislados. Para un desarrollador en solitario que quiere muchos agentes a la vez sin tener que estar vigilando terminales, son difíciles de superar. Echa un vistazo a nuestro repaso de alternativas a Conductor para ver hacia dónde va esa categoría.
Los agentes en segundo plano de Cursor, Devin y Factory representan el extremo de la autonomía en la nube. Entregas una tarea y la nube de un proveedor la lleva hasta un pull request con muy poca configuración. Cambias control y ejecución local por la comodidad de no intervenir.
Sharkly es la capa de gestión por encima de los agentes que ya usas. Los ejecuta en tus propios Computers, mantiene cada ejecución dentro de un Task compartido con un paso de revisión humana integrado y se conecta a los trackers en los que tu equipo ya confía.
| Herramienta | Agentes en paralelo | Visibilidad para el equipo | Paso de revisión humana | Ejecución en tu propia máquina | Se conecta a tu stack |
|---|---|---|---|---|---|
| Jira / Linear | No es su enfoque | Sólida, para personas | Ocurre en la revisión del PR, en otra parte | Hace seguimiento, no ejecuta | Amplio y maduro |
| GitHub Projects / Agent HQ | Emergente | Sólida, centrada en GitHub | Revisión de PR nativa | La nube de GitHub | Profundo en GitHub |
| Conductor / Vibe Kanban | Sólida, en local | Enfocada a un solo usuario | Manual, dentro de la app | Sí, tu máquina | Centrado en Git |
| Cursor / Devin / Factory | Sólida, en la nube del proveedor | Varía según el producto | Varía según el producto | Nube del proveedor | Varía según el producto |
| Sharkly | Sólida, con worktrees aislados | Compartida en todo el equipo | Aceptación integrada | Tus propios Computers | Jira, Slack, Git |
Lo que cada herramienta hace y Sharkly no
Una comparación honesta reconoce dónde gana la otra herramienta. Sharkly no pretende ser las cinco cosas a la vez.
Jira y Linear gestionan toda tu empresa. Sharkly gestiona el trabajo de los agentes de ingeniería, no los roadmaps de marketing, las colas de soporte ni los informes para toda la organización que necesita una oficina de programas. Si tu cuello de botella es la planificación entre departamentos, quédate con el tracker y conecta Sharkly a él en lugar de sustituirlo. Nuestro artículo sobre alternativas a Jira para equipos de personas y agentes explica esa división, y Sharkly vs Jira la aborda cara a cara.
Cursor te da un editor. Sharkly no es un IDE y no va a reemplazar el lugar donde lees y escribes código a mano. Devin y Factory venden autonomía total: entregas una tarea y su nube la lleva hasta un PR con una configuración mínima. Sharkly mantiene deliberadamente a una persona en el bucle y se ejecuta en tus Computers, lo que implica algo más de configuración a cambio de control y de ejecutar agentes en remoto sobre el hardware que tú elijas. GitHub es dueño de tus repositorios, tus pull requests y tu CI; Sharkly gestiona el trabajo que rodea esas ejecuciones y no intenta ser su casa.
De ahí sale una regla de decisión clara. Si usas un solo agente de programación desde una terminal y nunca compartes el trabajo, puede que no necesites ninguna capa de gestión. La ecuación cambia en el momento en que ejecutas varios agentes, en varias tareas o repositorios, con otras personas que necesitan ver los resultados. Es el mismo umbral que describimos en las mejores herramientas para gestionar agentes de programación en paralelo.
Qué herramienta encaja con el tamaño de tu equipo
La respuesta correcta depende menos de las funciones y más de cuántos agentes y cuántas personas comparten el backlog. Descarga Sharkly cuando la fila que te corresponde apunte a ella.
| Tu situación | Empieza con | Por qué |
|---|---|---|
| Desarrollador en solitario, un agente, un repositorio | La CLI de tu agente, o un IDE como Cursor | Todavía no hay nada que coordinar |
| Desarrollador en solitario, muchos agentes en paralelo, en local | Conductor, Vibe Kanban o Sharkly | Ejecuciones paralelas en local con worktrees aislados |
| Equipo pequeño (de 2 a 5) que ejecuta varios agentes | Sharkly | Tasks compartidos, visibilidad y revisión entre personas |
| Organización de ingeniería con un tracker ya en uso | Jira o Linear, más Sharkly | Conserva el plan; añade la capa de ejecución y revisión de agentes |
| Quieres autonomía en la nube sin intervención | Devin o Factory | Un proveedor ejecuta la tarea de principio a fin |
Dentro de esa tabla hay dos pares de decisiones honestas. Usa Conductor o Vibe Kanban cuando el trabajo sea solo tuyo y se quede en tu máquina; usa Sharkly cuando otras personas necesiten asignar, vigilar y aceptar esas mismas ejecuciones. Y usa un ingeniero autónomo en la nube cuando la comodidad pese más que el control; usa Sharkly cuando quieras los agentes en tus propios Computers con una persona que acepte cada merge. La revisión con human-in-the-loop es la diferencia que importa cuando es un equipo, y no una sola persona, quien es responsable del resultado.
Si quieres seguir usando varios agentes de programación en lugar de comprometerte con un único ecosistema, ese es el problema en torno al cual está diseñado Sharkly. La ejecución, los bloqueos y los resultados vuelven al Task, de modo que el plan y el trabajo dejan de vivir en dos herramientas distintas.
Preguntas frecuentes
¿Puedo usar Jira y Sharkly a la vez? Sí. Conserva los proyectos, las tareas y los estados que tu equipo ya conoce, conecta Sharkly, y la ejecución de los agentes hará avanzar el trabajo mientras el progreso vuelve al Task. No tienes que rehacer el proceso que ya sigues.
¿Necesito alguna de estas herramientas si solo uso Claude Code? Puede que no. Un solo agente en una terminal no necesita una capa de gestión. Cuando empiezas a usar Claude Code junto con Codex o Gemini en distintas tareas y repositorios, la coordinación se convierte en el trabajo real, y ahí es donde estas herramientas se ganan su sitio.
¿Dónde se ejecutan los agentes en Sharkly? En tus propios Computers, usando las suscripciones y claves de API configuradas en las herramientas de programación que conectes. La cuota de modelos depende de los planes y las cuentas que tu equipo ya tenga.
¿Sharkly sustituye a mi agente de programación? No. Sharkly no reemplaza a Claude Code, Codex ni otras herramientas de ejecución. Añade la capa compartida de Task, Computer, revisión y visibilidad alrededor de los agentes que tu equipo ya usa.
¿Cómo funciona la revisión dentro de un equipo? Los agentes ejecutan la comprobación de tipos, las pruebas y la compilación, y después adjuntan un resumen de cambios y los límites conocidos. Una persona acepta, solicita cambios o decide el merge. La automatización se detiene allí donde hace falta el criterio del equipo.
