En este artículo comparto reflexiones y experiencias sobre el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo de software, mezclando ejemplos concretos, trucos prácticos y una visión realista de cómo esta tecnología encaja en el flujo de trabajo diario.
La aproximación AI first, empezar la mayoría de las tareas pidiendo a la IA que las haga y luego decidir si fue una buena idea, se ha vuelto común. Funciona bien para prototipos, para generar ideas y para tareas repetitivas, pero también puede generar ruido, cambios inesperados y una sobrecarga de revisión.
Para tareas simples y genéricas la IA puede ser increíblemente rápida. Generar snippets, pruebas, tipos, datos ficticios, correcciones de lint, o incluso aplicaciones de prueba es algo donde la IA brilla. También es útil para brainstorming, rubberducking y para escribir correos o documentaciones iniciales.
Sin embargo, hay otro lado. A menudo es más rápido usar herramientas tradicionales, atajos del IDE o copiar y pegar código conocido que explicar con prompts lo que se quiere. El flujo de ir y venir con la IA puede ser más lento: redactar el prompt, esperar la respuesta, revisar, pedir ajustes y revisar de nuevo.
La IA tiende a ser verborreica: sobreexplica, añade comentarios innecesarios y a veces hace cambios que no pediste, como reformatear o modificar comentarios. Para mantener eficiencia es útil configurar modos de trabajo claros con la IA, por ejemplo un modo de diseño y otro de implementación.
En mi práctica he adoptado un enfoque de dos pasos inspirado en spec driven development: primero pedir a la IA que proponga una especificación o un esquema de implementación; luego aprobarlo y pedir que genere el código solo para las partes acordadas. Esto reduce vueltas y ayuda a detectar fallos lógicos antes de que se conviertan en cambios grandes en el código.
Tratar a la IA como un desarrollador junior hiperactivo resume bien su comportamiento: puede generar mucho código rápidamente, pero es impuntual con las instrucciones, confía demasiado en sus conjeturas y a veces carece de sentido común. Por eso es clave supervisión y revisión humana, sobre todo en lógica de negocio y seguridad.
La apreciación principal es que la IA es una herramienta para asistentes, no para autónomos que sustituyan la decisión humana. En Q2BSTUDIO aplicamos esa filosofía ofreciendo servicios donde la IA potencia al equipo humano: desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida incorporando modelos de IA como asistentes, generadores de pruebas y herramientas de productividad, siempre con control humano en la arquitectura y la lógica crítica.
Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida con especial foco en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ofrecemos servicios inteligencia de negocio y soluciones de IA para empresas pensadas para acelerar adopciones sin sacrificar calidad ni seguridad.
Algunas áreas donde la IA aporta mucho valor y que en Q2BSTUDIO aprovechamos son prototipado rápido de aplicaciones a medida, generación de pruebas automatizadas, asistencia en refactorizaciones cuando se cuentan con specs claras, y generación de agentes IA para tareas repetitivas o de atención interna.
También implementamos soluciones con power bi y servicios inteligencia de negocio para transformar datos en decisiones. Combinando BI, modelos predictivos y servicios cloud aws y azure ayudamos a las empresas a obtener análisis accionables y a automatizar procesos con IA para empresas.
En lo relativo a ciberseguridad, la IA puede ayudar a detectar patrones y anomalías, pero no sustituye una estrategia sólida de seguridad. Q2BSTUDIO integra análisis de riesgo, pruebas y controles en soluciones con software a medida para minimizar vectores de ataque y garantizar cumplimiento.
Otro punto importante es la calidad de los commits y la trazabilidad. La IA suele fallar escribiendo mensajes de commit útiles. En Q2BSTUDIO mantenemos estándares claros para que los cambios sean comprensibles y auditables, combinando ayudas automáticas con controles humanos.
Para tareas puntuales como convertir JSON a YAML o formatear datos, el chat con IA puede ser más rápido que buscar herramientas online. Pero para ejecución de comandos, tests y tareas repetitivas del proyecto, seguimos prefiriendo scripts de npm, atajos del IDE y pipelines automáticos en CI, integrando la IA solo cuando aporta valor real.
Un riesgo real es depender de código mayoritariamente generado por IA sin supervisión por ingenieros senior. La capacidad de entender y depurar código se vuelve más importante que nunca, porque alguien tiene que corregir las piezas fallidas que la IA genera, especialmente en proyectos con requisitos críticos.
En Q2BSTUDIO hacemos revisiones automáticas asistidas por IA dentro del editor antes de abrir un pull request para atrapar problemas obvios y ahorrar tiempo a los revisores. La combinación de revisiones humanas y herramientas automáticas mejora la velocidad sin sacrificar calidad.
También recomiendo limitar la interacción con agentes IA cuando se necesita concentración; para cambios pequeños y localizados la ayuda inline de asistentes en el editor puede ser útil, pero la autocompletación agresiva suele distraer y conviene desactivarla si interfiere.
Un consejo práctico: pide a la IA que genere un esquema de implementación, revisa y ajusta ese esquema y luego pide el código. Evita pedir cambios masivos sin una especificación clara y limita la superficie de edición de la IA para reducir errores inesperados.
En cuanto a dependencias y mantenimiento, la IA puede crear versiones propias de funciones para evitar buscar librerías externas, pero seguimos recomendando usar bibliotecas establecidas y probadas para casos complejos y críticos, y reservar la generación interna para funciones simples y controladas.
Mirando hacia el futuro, cuando gran parte del código disponible en la web sea generado por IA, la calidad del entrenamiento y la trazabilidad de las fuentes serán cruciales. En Q2BSTUDIO apostamos por prácticas responsables, modelos auditables y por combinar datos humanos curados con herramientas automatizadas.
Finalmente, mi ideal de asistente IA es uno que anticipe necesidades, proponga soluciones coherentes y respete instrucciones precisas. Mientras tanto, el equilibrio correcto es usar la IA para acelerar tareas concretas y mantener la supervisión humana para las decisiones clave.
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