He estado usando inteligencia artificial para programar durante aproximadamente un año y, siendo sincero, al principio la mayoría de las veces lo hacía mal. Enviaba preguntas vagas al modelo y recibía código mediocre. Con el tiempo aprendí patrones que realmente funcionan. No son soluciones mágicas, sigue siendo imprescindible entender lo que estás construyendo, pero si pasas horas en tareas repetitivas o depurando los mismos problemas, estas técnicas te harán avanzar mucho más rápido.

Da a la IA una receta y no solo los ingredientes. El error más común es tratar a la IA como un buscador. Pide un componente React y te llega un ejemplo básico. Cambié el resultado cuando empecé a tratar los prompts como especificaciones técnicas. ¿Qué hace el componente? ¿Cómo debe verse? ¿Qué casos límite importan? Un prompt detallado produce código listo para producción, no solo una demo.

Consejos prácticos para prompts de componentes: define primero los tipos de datos, especifica comportamiento móvil y escritorio, pide manejo de errores y usa la frase produccion lista para obtener validaciones y comprobaciones nulas más acertadas. Esto suele ahorrar alrededor de 45 minutos por componente en tareas de producción.

Construye APIs sin la parte aburrida. Montar una API REST desde cero implica endpoints, validación, autenticación, manejo de errores, conexión a base de datos y tests. La IA es ideal para ese patrón repetitivo cuando eres específico. Checklist para prompts de API: nombre del recurso, endpoints CRUD necesarios, método de autenticación, base de datos y ORM, requisitos especiales como paginación o borrado lógico. Un ejemplo real fue una API de gestor de gastos en FastAPI con JWT y refresh tokens, PostgreSQL y SQLAlchemy, Pydantic para validación, asincronía y fixtures de pytest, además de OpenAPI y docker compose para desarrollo local. Resultado: una API que puedes ejecutar y probar de inmediato. Tiempo estimado ahorrado 3 a 6 horas.

Depura como si le explicaras a un compañero senior. Cuando aparece un error ahora doy contexto: qué intentaba lograr, versión del framework, el mensaje de error exacto, fragmentos de código con suficiente contexto y lo que ya intenté. Eso convierte a la IA en un partner de depuración que explica la causa raíz y sugiere soluciones rápidas y sostenibles. Fórmula de depuración: contexto, entorno, mensaje de error exacto, código relevante y acciones ya realizadas. Tiempo estimado ahorrado 1 a 3 horas por bug.

Limpia código desordenado sin empezar de cero. Si tu código funciona pero es un monstruo, muéstralo y explica metas y restricciones. Pide por ejemplo extraer hooks personalizados, mejorar rendimiento de render, agregar boundaries de error y tipado TypeScript manteniendo compatibilidad. La IA puede refactorizar, explicar los cambios y dejar código listo para pruebas. Tiempo estimado ahorrado 2 a 4 horas.

Deja de pelear con CSS. Describe estilo, paleta de colores, interacciones y accesibilidad y deja que la IA haga la gimnasia de CSS. Indica framework como Tailwind, comportamientos responsivos, animaciones y soporte para modo oscuro. Resultado: interfaces coherentes y accesibles que requieren pocos ajustes. Tiempo estimado ahorrado 2 a 3 horas.

Genera tests que realmente escribirías. No te limites a pedir tests, especifica unitarios, integraciones, casos límite y pruebas de rendimiento si aplica. Pide también fábricas de datos para mocks reutilizables. Un flujo típico cubre métodos CRUD, integraciones con base de datos, entradas negativas y cargas masivas. Con Jest, pytest o el runner que uses, la IA acelera la creación de suites probadas y coherentes. Tiempo estimado ahorrado 2 a 4 horas.

Configura despliegues sin dolor. Indica frontend, backend, base de datos, variables de entorno, necesidades de optimización, pipeline CI CD y monitorización. La IA puede generar configuraciones completas para GitHub Actions, scripts de build, docker compose y health checks, además de estrategias de rollback. Tiempo estimado ahorrado 2 a 4 horas.

Encadena todo para construir características completas. Una sola petición bien estructurada puede producir modelos y esquema de base de datos, endpoints API, componentes frontend, tests y configuración de despliegue. Para un sistema de autenticación esto incluye modelos, lógica backend, UI de login y registro, pruebas y scripts de despliegue. Así se ahorra hasta 1 o 2 días por feature en un MVP.

Qué realmente importa. El mayor beneficio no es solo velocidad: es delegar lo repetitivo para centrarte en decisiones de arquitectura, experiencia de usuario y optimización. La IA es una herramienta que hace el trabajo rutinario mientras tú te concentras en lo diferencial.

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Plan de inicio práctico para una semana: día 1 crea un componente con un prompt detallado, días 2 y 3 genera un endpoint API, días 4 y 5 desarrolla UI y tests, días 6 y 7 revisa y ajusta el flujo. Si te ayuda genial, si no al menos aprendiste a formular especificaciones más útiles para la IA.

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