Introducción: Como primer paso en mi viaje de desarrollo de aplicaciones móviles, creé Sumineko, una app sencilla que permite ver videos aleatorios de gatos en una ventana Picture in Picture mientras se realizan otras tareas. Para publicar en tiendas oficiales necesitaba una política de privacidad en la web, así que aproveché para crear una Landing Page y comparar cómo distintos modelos y servicios de IA generan la base de esa página.

Participantes evaluados: probé herramientas y modelos con arquitecturas distintas, pero los traté de forma equivalente para comparar resultados con el mismo conjunto de instrucciones. Los contendientes fueron v0 Agent, bolt.new (Claude Sonnet 4.5), Lovable, Gemini 3.0 Pro, Opus 4.5 y GPT 5.2.

Metodología: utilicé dos patrones de prompt para cada sistema. Un patrón minimalista que dejaba libertad creativa total y un patrón de instrucciones detalladas que micromanageaba estructura, colores y textos. El objetivo fue ver qué tan bien ad libbed cada IA y cuánto seguía las especificaciones rígidas.

Resumen de hallazgos: en general las versiones minimalistas permitieron que las IA mostraran mayor creatividad y personalidad visual, mientras que las instrucciones detalladas tendieron a homogeneizar y, en muchos casos, apagar ideas interesantes. Las diferencias clave observadas fueron:

Gemini 3.0 Pro mostró consistencia, pulcritud y un acabado profesional en ambos patrones, con detalles de presentación que hacen que el resultado parezca fiable y listo para producción.

Opus 4.5 destacó en el patrón minimalista con un diseño colorido y coherente, muy alineado con la idea de una app de calma y gatos, aunque su calidad bajó más cuando el prompt fue excesivamente prescriptivo.

GPT 5.2 ofreció una dirección visual sólida y uso efectivo de gradientes en el patrón libre, aunque en algunos elementos de la hero section mostró decisiones de layout menos acertadas desde la perspectiva de un diseñador aficionado.

bolt.new demostró buena capacidad de adición creativa en la versión mínima, con toques llamativos como destacar llamadas a la acción, pero en el patrón detallado perdió parte de esa chispa.

Lovable sorprendió con ilustraciones propias incluso sin assets, aunque algunas propuestas temporales pudieron resultar demasiado informales como placeholders; sin embargo, su versión con instrucciones detalladas fue muy competente.

v0 Agent ofreció resultados seguros y conservadores, con menos capacidad de improvisación visual; ideal para quien busca algo funcional y sobrio, pero menos atractivo para quienes precisan impacto visual desde la primera impresión.

Conclusión práctica: si se quiere delegar diseño y confiar en la IA para que proponga alternativas estéticas y funcionales, dejar espacio creativo en el prompt suele producir mejores resultados. En cambio, micromanagement excesivo en prompts por parte de personas sin experiencia en diseño puede llevar a diseños planos y poco inspiradores. Además, la elección de la IA ideal depende más del flujo de trabajo y de la iteración continua que de la primera entrega: velocidad de pruebas, corrección de errores y fidelidad a indicaciones complejas importan tanto como la primera maqueta.

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Consejo final: si vas a experimentar con IA para diseño web o generación de landing pages, prueba primero con prompts minimalistas para evaluar la creatividad raw de cada modelo y después refina con indicaciones precisas; y cuando pases a producción, apóyate en expertos en desarrollo y seguridad para transformar prototipos en productos comerciales. En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en desarrollo, IA y ciberseguridad para llevar tus ideas desde el prototipo hasta la puesta en producción con calidad y seguridad.

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