En los años 90 los equipos solían escribir especificaciones funcionales largas antes de empezar a programar. Con la llegada de agile se cambió la idea de definirlo todo desde el principio. Ahora, con la IA generando código pero luchando por la calidad, vuelve la tentación del desarrollo impulsado por especificaciones como solución rápida para obtener resultados fiables.

El desarrollo impulsado por especificaciones consiste en redactar de forma detallada los requisitos, comportamientos y contratos de un sistema y luego usar modelos de IA para generar el código a partir de esas especificaciones. En teoría parece elegante: si defines todo, la máquina implementa lo definido. En la práctica falla porque los artefactos estáticos no capturan la totalidad del contexto real.

Estas son las cuatro razones por las que el enfoque falla en entornos reales: primero, las especificaciones son costosas de mantener. Redactarlas consume tiempo y actualizarlas cada vez que cambian requisitos o restricciones crea una sobrecarga de mantenimiento que crece con la complejidad del sistema. Segundo, las especificaciones no explican el porqué. No recogen las suposiciones, las compensaciones ni los aprendizajes surgidos durante la implementación, y esas ausencias son las que provocan bugs en casos límite, problemas de rendimiento o comportamientos inesperados en producción. Tercero, la sobreespecificación genera la ilusión de completitud: sentir que todo está cubierto reduce la exploración y la creatividad, convirtiendo el flujo de trabajo en un waterfall con IA en la cadena. Cuarto, muchas herramientas actuales trabajan al nivel equivocado de abstracción: traducen campos, enums y firmas de funciones en lugar de interpretar intención, restricciones y contexto, lo que produce código estructuralmente correcto pero desalineado con el objetivo real.

Lo que realmente importa es la ingeniería del contexto. En lugar de buscar más y más detalle en las especificaciones, las organizaciones deben preservar y actualizar el contexto que explica por qué las cosas existen y cómo deberían comportarse ante cambios. Un enfoque práctico de contexto incluye cuatro hábitos: comenzar por la intención definiendo el problema, las restricciones no negociables y las asunciones; mantener el contexto vivo y sincronizado con la evolución del proyecto; dejar que las especificaciones sigan al código para que los artefactos reflejen la implementación real; y documentar los porqués junto al código para que el equipo y la IA puedan trazar decisiones a su origen.

En proyectos con contratos estables y dominios bien entendidos el SDD puede funcionar bien, por ejemplo en integraciones con APIs externas o endpoints firmes. Pero la mayoría de los desarrollos reales combinan puntos estables con áreas exploratorias que requieren iteración. Un enfoque mixto, con contratos definidos en las fronteras y desarrollo adaptativo en el interior, da mejores resultados prácticos.

En Q2BSTUDIO aplicamos esta filosofía en nuestros procesos: trabajamos con ciclos de SDLC dinámicos que capturan intención y restricciones a partir de conversaciones, ejemplos y conocimiento tácito; actualizamos el contexto y las especificaciones a medida que el entendimiento evoluciona; simulamos escenarios para prever comportamientos reales antes de escribir código y embebemos los motivos de diseño en la base de código para trazabilidad. Si buscas soluciones de aplicaciones a medida y software a medida, podemos ayudarte a combinar rigor y adaptabilidad con nuestras prácticas.

Nuestros servicios incluyen desarrollo de aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ia para empresas, ciberseguridad y pentesting, servicios cloud aws y azure, automatización de procesos, agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio como power bi. Para proyectos de software personalizado puedes conocer más sobre nuestro enfoque en desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma y para iniciativas de IA visita nuestra página de inteligencia artificial.

Recomendaciones prácticas para equipos: priorizar la intención sobre la prolijidad, mantener la especificación como un artefacto vivo, automatizar pruebas y simulaciones que validen comportamiento y usar la IA como asistente que necesita contexto actualizado. Con este enfoque se reduce la deuda técnica y se aumenta la resiliencia del sistema frente a cambios.

Si tu objetivo es construir software robusto, aprovechando agentes IA, inteligencia de negocio y servicios cloud sin caer en el espejismo de que una especificación rígida lo resuelve todo, Q2BSTUDIO ofrece experiencia en software a medida, IA aplicada y ciberseguridad para acompañar todo el ciclo de vida del producto.

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