Seamos sinceros: crear un nuevo componente o un MVP con un asistente de codificación basado en inteligencia artificial resulta casi mágico y es lo fácil. El verdadero desafío y la parte que hace que uno se desespere es conseguir que el asistente arregle un error concreto o haga un pequeño ajuste visual sin descontrolarse. Escribir una frase vaga como el botón de enviar está mal alineado suele provocar que la IA refactorice todo el formulario, introduzca nuevos fallos y cambie el color del botón sin razón aparente.

El problema central es que la IA trabaja a ciegas. Un agente de codificación no ve la página ni la interacción del usuario. Cuando le pides que solucione un bug estás describiendo un problema visual e interactivo por teléfono a alguien que nunca ha visto la app. Falta el contexto que un desarrollador humano da por hecho: el aspecto visual, la posición del elemento en la página, si está tapado por otro elemento, los errores en consola, el tráfico de red, el estado de la aplicación, el navegador, el sistema operativo, el tamaño de pantalla y el contexto del DOM con selectores y propiedades CSS.

Para resolver esto es imprescindible capturar contexto rico y estructurado. La mejor práctica consiste en ofrecer a los reportantes una forma sencilla de señalar el problema y que esta acción recopile automáticamente todo lo que un desarrollador necesita: captura de pantalla anotada, registro de consola, historial de interacciones del usuario, selectores precisos del elemento, y especificaciones técnicas como versión de navegador y viewport. Toda esa información debe almacenarse como una tarea única y organizada, evitando correos confusos o tickets imprecisos.

Con la información estructurada, la integración con agentes IA cambia por completo. Una capa intermedia que provea el contexto al motor de codificación permite que la IA reciba en una sola respuesta el comentario del usuario, la captura, los logs y los selectores. Así el asistente deja de conjeturar y pasa a diagnosticar con datos, proponiendo soluciones mucho más precisas en el primer intento y reduciendo el ida y vuelta para pedir capturas o detalles adicionales.

En Q2BSTUDIO aplicamos este enfoque en nuestros proyectos de software a medida y aplicaciones a medida. Diseñamos flujos que permiten a equipos no técnicos reportar incidencias sin fricción y entregamos a los desarrolladores y a los agentes IA paquetes de contexto listos para ejecutar. Además combinamos estas integraciones con servicios de inteligencia artificial adaptados a las necesidades de cada cliente para automatizar diagnósticos y propuestas de parche.

Nuestro catálogo de servicios incluye ciberseguridad y pentesting para asegurar que las correcciones no introduzcan vulnerabilidades, así como despliegues en plataformas cloud con servicios cloud aws y azure. También acompañamos a las empresas con servicios inteligencia de negocio y proyectos con power bi para cerrar el ciclo entre detección de problemas y análisis de impacto en negocio.

Si necesitas soluciones que integren captura de contexto, automatización y despliegue seguro, en Q2BSTUDIO desarrollamos desde la interfaz de reporte hasta la integración con los modelos IA. Para proyectos de producto y equipos que requieren aplicaciones robustas puedes consultar nuestro servicio de desarrollo de aplicaciones a medida y para iniciativas de inteligencia artificial y agentes IA visite nuestra página de servicios de inteligencia artificial.

¿Cómo lo hacen ustedes en su equipo? Si gestionan equipos no técnicos, utilicen formularios enriquecidos, extensiones de navegador que capturen contexto o integraciones que automaticen la recolección de datos. Para equipos pequeños, mantener plantillas estandarizadas con pasos mínimos de reproducción y capturas suele marcar la diferencia. En cualquier caso, convertir el problema visual en datos estructurados es la clave para que la IA deje de alucinar y comience a corregir errores reales.