Como SRE podía desplegar infraestructura de producción dormido. Terraform, redes, CI CD y monitorización eran mi pan de cada día. Pero el código de aplicación no era mi zona de confort hasta que la inteligencia artificial cambió las reglas del juego. Quiero compartir dos proyectos reales que me enseñaron a combinar experiencia humana y asistentes IA: uno fue un fracaso humillante y otro, un éxito sorprendente.

Semana 1 El desastre del vibe coding

Decidí crear una aplicación para Slack. La infraestructura quedó lista en un par de horas, pero el desarrollo de la aplicación fue otro mundo. Mi método fue simple describir lo que quería a la IA copiar el código y desplegar. No funcionó. Error tras error. Pegaba los mensajes de error a la IA y esperaba nuevas versiones de código pero nunca avanzaba. Tras una semana estaba estancado en lo que ahora llamo infierno del vibe coding es decir seguir a la IA sin entender los fundamentos.

Semana 2 El punto de inflexión

Me detuve respiré y fui a la documentación oficial del SDK de Slack y la leí de verdad. Aprendí qué características ofrece Slack cómo funcionan sus módulos y cuál es el flujo correcto para una app. Volví a usar la IA pero esta vez dándole instrucciones arquitectónicas claras basadas en mi comprensión. La app quedó lista en tres días incluida la curva de aprendizaje y una reescritura completa por un malentendido terminológico. Después de eso añadir nuevas funciones pasó a ser cuestión de minutos.

Lección aprendida no se puede subcontratar la comprensión a la IA. Las decisiones de diseño y arquitectura siguen siendo humanas. La IA amplifica lo que sabes cuando le das la dirección correcta.

Proyecto 2 Construir una plataforma LLM lista para producción en 3 días puro cielo

Tuve la idea de crear una plataforma de inferencia para hospedar modelos LLM y variantes afinadas. Conocía el término inferencia la noche anterior. En tres días dejé una plataforma productiva: infraestructura con Terraform en una hora interfaz web completa dos servicios de inferencia para distintos modelos pipeline automatizado de entrenamiento y optimizaciones de software que redujeron tiempos de 28 30 segundos a 3 4 segundos por consulta sin tocar hardware.

El avance clave fue mi background en SRE arquitectura de sistemas y optimización de rendimiento. Pude evaluar las opciones que la IA proponía y tomar decisiones informadas sobre patrones arquitectónicos compromisos de rendimiento diseño de infraestructura e integración de sistemas. La IA implementó aproximadamente el 80 por ciento del trabajo pero yo tomé el 100 por ciento de las decisiones arquitectónicas. Eso es multiplicar la fuerza de trabajo con IA.

Qué estoy empezando a entender

Mi rol ha cambiado ya no escribo tanto código manualmente sino que paso más tiempo pensando en arquitectura diseño y en dar instrucciones claras a la IA. Valido y refinó lo que genera y hago decisiones de trade offs. Es parecido a cuando pasamos de configurar servidores a escribir infraestructura como código la habilidad cambió pero el valor no disminuyó.

La paradoja es que mi conocimiento de dominio se volvió más valioso. Mi app de Slack falló porque quise saltarme los fundamentos. La plataforma LLM funcionó porque mi experiencia me dio los modelos mentales para guiar la IA. La IA no sustituye el conocimiento humano lo multiplica.

Me estoy transformando en un director de orquesta más que en un programador tradicional. Paso menos tiempo en detalles de implementación y más en diseñar sistemas elegir enfoques asegurar calidad y rendimiento y en hacer encajar las piezas. El trabajo no desaparece se desplaza hacia resolución de problemas de alto nivel integración orquestación validación de seguridad y rendimiento mientras la IA se ocupa del código repetitivo y del boilerplate.

Sobre Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializados en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Diseñamos soluciones de software a medida y aplicaciones a medida que integran agentes IA y pipelines de datos para casos de negocio reales. También ofrecemos servicios de ciberseguridad y pentesting para proteger tus activos y servicios de inteligencia de negocio y Power BI para aprovechar tus datos. Si buscas construir soluciones personalizadas consulta nuestro apartado de desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma en desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma y para proyectos de IA descubre nuestros servicios de inteligencia artificial para empresas.

Consejos prácticos

1 No saltes los fundamentos aprende la API o la plataforma antes de delegar la implementación a la IA. 2 Combina tu experiencia de dominio con la IA para tomar decisiones arquitectónicas 3 Usa la IA para acelerar el desarrollo del software a medida pero valida rendimiento seguridad y calidad 4 Prioriza automatización y observabilidad para mantener control en producción.

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Conclusión desde quedar atrapado en el infierno del vibe coding hasta entregar una plataforma LLM en tres días mi viaje muestra que la clave no es escribir más código sino saber qué pedir y por qué. Si quieres llevar tu proyecto al siguiente nivel en Q2BSTUDIO te acompañamos en todo el ciclo desde la idea hasta la producción integrando inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud para que tu solución sea segura escalable y alineada con tus objetivos de negocio.