Cuando emprendimos el desarrollo de Nexus Explorer, un explorador de archivos acelerado por GPU escrito en Rust, sabíamos que el objetivo era ambicioso y que la complejidad real estaba en los detalles. Manejar millones de archivos, mantener una interfaz reactiva sin que se bloquee por operaciones de E/S, ofrecer una experiencia pulida en varias plataformas y optimizar el renderizado en GPU son retos que normalmente requieren semanas o meses. En nuestro caso dispusimos de 48 horas, una situación que puso a prueba tanto la disciplina técnica como la capacidad de aprovechar herramientas de inteligencia artificial para acelerar la implementación.

En Q2BSTUDIO, empresa dedicada al desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida y especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad, entendemos que la tecnología por si sola no sustituye la experiencia humana. Antes de escribir una sola línea de código invertimos tiempo en investigación: comprender la arquitectura del motor de renderizado GPUI, los patrones asincrónicos en Rust con tokio, las ventajas de jwalk frente a walkdir para recorrer directorios y los motivos por los que motores de búsqueda como nucleo superan a los buscadores difusos tradicionales. Esa base nos permitió dirigir la generación de código asistida por IA con criterio y evitar soluciones que parecieran correctas en apariencia pero que fallaran en escenarios reales.

La lección más importante fue conocer exactamente qué se estaba construyendo antes de delegar la implementación a una herramienta asistida por IA. Si no se entienden aspectos como por qué la E/S asincrónica es crítica para operaciones en disco, cómo difiere el renderizado por GPU respecto a la CPU, qué arquitecturas de UI escalan o cuándo conviene cachear frente a pedir datos frescos, la IA generará código verosímil pero frágil. La IA incrementa la velocidad de desarrollo, no sustituye el juicio técnico.

Elegimos trabajar con Kiro IDE por su enfoque estructurado de desarrollo asistido por IA. Kiro no es solo una ventana de chat; es un sistema que organiza la colaboración con la IA en tres niveles: requisitos, diseño y tareas. Ese formato convierte la interacción en una relación tipo compañerismo técnico: en lugar de lanzar prompts desordenados, se alimenta el asistente con especificaciones claras que la IA entiende y sigue. Para nuestro flujo de trabajo creamos carpetas de especificaciones que actuaron como contrato entre el equipo humano y la IA, y añadimos reglas de dirección que garantizaban consistencia de estilo y calidad.

Tomamos decisiones arquitectónicas clave basadas en la investigación y la experiencia: usar GPUI para renderizado acelerado por GPU por su capacidad de ofrecer desplazamiento suave en directorios grandes; adoptar una arquitectura asincrónica donde la UI nunca espere a la E/S mediante hilos de fondo, canales y actualizaciones por lotes; y emplear identificadores generacionales para ignorar resultados obsoletos de búsquedas o lecturas en curso. Kiro ayudó a convertir esas decisiones en código y en pruebas, pero el diseño y las reglas de calidad siempre vinieron de nuestro equipo.

Parte esencial del proceso fue establecer reglas de direccionamiento que permanecieran entre sesiones. Indicaciones como revisar componentes existentes, evitar comentarios innecesarios y priorizar código limpio, testeable y mantenible se almacenaron junto a las especificaciones y guiaron a la IA durante las 47 000 lineas de código que acabamos escribiendo. Ese tipo de gobernanza permite que la asistencia automática respete convenciones y provea implementaciones coherentes.

El flujo típico de trabajo ejemplifica el concepto que llamamos vibe coding: describir la intención y refinar iterativamente en conversación con la IA. Por ejemplo solicitamos un modelo de sistema de archivos con caché LRU y seguimiento de identificadores generacionales; la IA generó una implementación inicial, nosotros detectamos que la invalidación por tiempo de modificación no se consideraba, pedimos el cambio y la IA lo ajustó. Ese ciclo de lanzar, revisar y dirigir resultó mucho más eficaz que dictar cada línea de código.

En 48 horas construimos la base funcional y numerosas características de producto: renderizado acelerado por GPUI, recorrido paralelo de directorios con jwalk, búsqueda fuzzy optimizada con nucleo, múltiples modos de vista, previsualizaciones tipo Quick Look, terminal integrado con estado por pestaña, carpetas inteligentes basadas en búsquedas guardadas, etiquetado y favoritos, soporte para multi ventana y temas claro y oscuro aplicados de forma global. Al finalizar el hackathon el proyecto contaba con 86 archivos fuente en Rust, cerca de 47 290 lineas de código y más de 558 pruebas en verde, verificando la robustez de las decisiones tomadas.

Entre las características que nos enorgullecen está la integración del terminal por pestaña que sigue la navegación de carpetas, y las carpetas inteligentes que actúan como vistas virtuales con filtrado en tiempo real. La arquitectura de temas hace que cada componente consuma tokens de color en lugar de valores hardcodeados, lo que facilita mantener coherencia visual en modo claro y oscuro.

Lecciones aprendidas que aplicamos en Q2BSTUDIO y que ofrecemos como parte de nuestros servicios son claras: investigar antes de construir; definir requisitos técnicos precisos que reflejen objetivos de rendimiento como latencias sub 16 ms, invalidación de caché basada en mtime o seguimiento generacional de peticiones; mantener especificaciones y reglas de estilo que guíen la IA; y sobre todo iterar describiendo intención en lugar de dictar implementación. Ese enfoque maximiza el valor de la inteligencia artificial sin renunciar a la responsabilidad técnica humana.

Si su empresa busca llevar proyectos similares adelante, Q2BSTUDIO ofrece experiencia en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida y puede ayudar a integrar soluciones de IA para empresas, agentes IA y automatización. Vea nuestros servicios de desarrollo para aplicaciones multiplataforma en desarrollo de aplicaciones a medida y descubra cómo podemos acompañar su transformación con prácticas de inteligencia artificial en servicios de inteligencia artificial. Además ofrecemos experiencia en ciberseguridad, pentesting, servicios cloud aws y azure, y soluciones de inteligencia de negocio y Power BI para completar una propuesta integral.

La alianza humana con la IA fue el factor diferencial. La IA no eligió la pila tecnológica ni definió la arquitectura ni priorizó las funcionalidades; nuestro equipo en Q2BSTUDIO lo hizo, y la IA actuó como multiplicador de velocidad y cobertura. Este modelo es especialmente útil cuando se acompaña de gobernanza, pruebas frecuentes y revisiones de dominio que aseguren que la implementación cumple las restricciones reales del producto.

El proyecto Nexus Explorer se liberó como código abierto y es un buen ejemplo de lo que se puede lograr con la combinación adecuada de investigación, arquitectura sólida y herramientas de IA bien dirigidas. Para organizaciones que requieran soluciones a medida, desde software a medida hasta agentes IA, pasando por servicios cloud aws y azure, ciberseguridad o inteligencia de negocio con Power BI, Q2BSTUDIO está preparado para llevar la visión desde el concepto hasta un producto funcional de forma eficiente y segura.

En resumen: conocer lo que se quiere construir es la clave. Con esa visión y herramientas estructuradas como Kiro IDE, es posible acelerar el desarrollo sin sacrificar calidad. Si desea explorar cómo aplicar estos principios en su siguiente proyecto, nuestro equipo en Q2BSTUDIO está listo para ayudar con soluciones a medida, soporte en inteligencia artificial y servicios de consultoría técnica.