Herramientas
La IA acelera mi trabajo. No sustituye mi criterio técnico
Empiezo por entender el problema, diseñar la solución y conocer las tecnologías implicadas. La IA entra después, en las partes donde acorta el camino.
Lo que ha cambiado no es que escriba menos código. Es que el tiempo entre formular una duda y tener una respuesta con la que trabajar se ha reducido muchísimo. Eso no elimina la necesidad de saber qué preguntar, ni la de comprobar si la respuesta es correcta.
Si una IA genera una solución que no entiendo, no considero que el trabajo esté terminado.
No hago vibe coding: no doy por bueno un cambio porque funcione en la primera prueba. La uso como herramienta de ingeniería, y respondo de lo que sale igual que si lo hubiera escrito línea a línea — porque en producción da exactamente igual quién lo escribió.
Detalle
Dónde la uso y dónde no
Investigación
- Explorar alternativas de implementación antes de decidirme
- Resumir documentación larga para saber si merece la pena leerla entera
- Buscar casos límite que no se me habían ocurrido
Dónde paro: Contrasto las respuestas con la documentación y con el comportamiento real del sistema. Un modelo puede describir con total seguridad una API que no existe.
Desarrollo
- Código repetitivo: migraciones, formularios, transformaciones entre estructuras
- Primeras versiones de tests, que luego ajusto
- Consultas complejas y refactorizaciones mecánicas
Dónde paro: La arquitectura, las abstracciones y qué código acaba en producción los decido yo. Si genera algo que no entiendo, no está terminado.
Revisión
- Pasarle un cambio y pedirle que busque problemas
- Contrastar una decisión que ya he tomado, para ver si se me escapa algo
Dónde paro: Reviso rendimiento, seguridad, mantenibilidad y encaje con el resto del proyecto. Propone; valido yo.
Antes y ahora
Qué cambió en el proceso
Antes
- Buscar documentación
- Probar
- Equivocarme
- Depurar
- Implementar
- Revisar
Ahora
- Entender
- Diseñar
- Preguntar
- Contrastar
- Implementar
- Probar
- Revisar
Aparecen dos pasos que antes no existían: preguntar y contrastar. El segundo es el que importa. Sin él, lo único que consigues es equivocarte más rápido.
Un ejemplo de esta misma web
El gate de calidad que audita este sitio se escribió así: yo decidí qué había que comprobar y por qué, y la IA aceleró la escritura de las comprobaciones. La primera ejecución encontró un fallo real —la imagen social faltaba en once de doce rutas— y después una medición de rendimiento destapó otro que el propio gate no veía. Ninguna de las dos cosas la resolvió la herramienta sola: hizo falta leer el resultado y entender qué significaba.
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