Soy ingeniero de software desde hace casi dos décadas y en los últimos años la inteligencia artificial ha cambiado no solo la forma en que programamos, sino también la manera de pensar el propio acto de construir software. En mi experiencia el impacto de la IA ha sido profundo: ha ampliado mi razonamiento, mi forma de analizar problemas y mi enfoque de liderazgo técnico. He aprendido que muchas veces la mitad de la respuesta está en la pregunta correcta y que para formular buenas preguntas hace falta claridad sobre el objetivo, una lección aplicable tanto a la ingeniería como a la gestión.
He observado un patrón claro: quien usa la IA con propósito y método, comprendiendo el problema, levantando requisitos, formalizando el alcance y dando contexto al pedido, evoluciona a un ritmo notablemente mayor. No es solo productividad, es madurez técnica y claridad de pensamiento. La IA no sustituye el raciocinio humano, lo expande. Bien usada, provoca mejores interrogantes, revela vacíos en los requisitos y amplía la visión sobre código, diseño y negocio. En equipos que valoran estructura, documentación viva, experimentación responsable y aprendizaje continuo, la IA deja de ser un modismo y se convierte en un multiplicador de inteligencia colectiva.
Desde la popularización de los modelos GPT el desarrollo de software ha vivido una transformación en herramientas y mentalidad. En febrero de 2025 Andrej Karpathy introdujo el término Vibe Coding para describir una forma de crear software mediante diálogo con modelos de lenguaje: el desarrollador expresa intención y la IA la traduce en código. La idea es poderosa y, aplicada con rigor, acelera procesos, desbloquea creatividad y mejora la claridad de propósito. Sin embargo, la misma etiqueta fue explotada por marketing superficial que prometió que ya no hacía falta saber programar, generando desinformación y falsas expectativas.
El uso superficial de la IA genera código rápido pero inconsistente, resultados sin trazabilidad y arranques ágiles que después multiplican problemas, como construir en un terreno inestable. Lo que diferencia a los equipos que perduran es el discernimiento: contextualizan inputs, validan resultados, documentan decisiones y mantienen principios de ingeniería. Esos profesionales no son reemplazados por la IA, son potenciados por ella.
Para que la IA deje de ser empírica y se integre como parte estructural del ciclo de ingeniería es necesario buscar referentes sólidos. En mi trabajo he profundizado en conceptos que combinan fundamentos clásicos con prácticas emergentes centradas en IA. Entre los pilares que considero más relevantes están Spec-Driven Development y AI-Driven Development Lifecycle AI-DLC. Estas metodologías ayudan a convertir experimentación en procesos sostenibles, predecibles y trazables, construyendo no solo código sino confianza.
En Q2BSTUDIO aplicamos estas ideas en proyectos reales. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida con especialización en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Diseñamos soluciones de software a medida y aplicaciones a medida que integran agentes IA, automatización de procesos y servicios inteligencia de negocio para ofrecer productos robustos y escalables. Nuestra oferta incluye desde ciberseguridad y pentesting hasta implementaciones de power bi para análisis avanzado y visualización.
Si buscas soluciones prácticas y seguras para llevar la IA a tu empresa te invitamos a conocer nuestras y nuestras . Combinamos experiencia técnica, buenas prácticas de ingeniería y enfoque ético para que la adopción de IA genere valor real: mayor velocidad sin perder trazabilidad, innovación sin sacrificar calidad y escalabilidad sin comprometer seguridad.
Seguiré explorando en próximos artículos cómo integrar Spec-Driven Development y AI-DLC en ciclos de ingeniería reales y cómo estas prácticas elevan la entrega de software a nuevo nivel. La pregunta correcta, estructurada con método, sigue siendo la llave para convertir la promesa de la IA en resultados sostenibles.
Tiago Fernandes de Campos Tech Lead y ingeniero de software que trabaja en la intersección entre IA, fundamentos de ingeniería y liderazgo sistémico, construyendo puentes entre pensamiento técnico y visión humana.