Tech With Tim Dejé que 3 IA compitieran para construir la misma app... En este experimento práctico se enfrentaron Blitzy, Devin y Factory AI en una tarea real llamada AWS Card Demo. Tim proporcionó a cada asistente exactamente el mismo prompt, evaluó los resultados con las métricas SWE Bench y buscó responder una pregunta clave: cuál de estas plataformas entrega código funcional con el menor esfuerzo humano.

Metodología y objetivos: la prueba simuló un flujo de trabajo de desarrollo real donde el objetivo no era solo generar código, sino producir una aplicación desplegable en AWS con la mínima intervención del desarrollador. Las métricas SWE Bench midieron calidad, cobertura de tests, reproducibilidad y necesidad de correcciones manuales.

Resultados resumidos: Blitzy fue el más rápido generando prototipos y pantallas iniciales, ideal para validar ideas y obtener una maqueta funcional en pocas iteraciones, aunque su salida resultó más frágil y exigió ajustes en dependencias y tests. Devin destacó por entregar una base de código más sólida y coherente con buenas prácticas, lo que redujo el tiempo de integración y los arreglos posteriores. Factory AI ofreció un equilibrio: buenos componentes front y una arquitectura razonable, pero requirió intervención para dejar el despliegue en AWS totalmente automatizado. En este experimento Devin se destacó por necesitar menos hand holding para llegar a un estado cercano a producción.

Lecciones prácticas: cada herramienta tiene sus peculiaridades y casos de uso ideales. Para prototipos rápidos y validación de UX Blitzy puede acelerar el proceso. Para proyectos que buscan calidad y mantenibilidad Devin suele exigir menos retoques. Factory AI es una opción sólida si se busca compromiso entre velocidad y estructura. Tim además dejó timestamps para que los interesados vayan directamente a comparaciones específicas y puedan reproducir pruebas.

Implicaciones para empresas y desarrolladores: estos asistentes de código aceleran mucho fases de desarrollo, pero no eliminan la necesidad de arquitectos y revisiones humanas, especialmente cuando hay integraciones con servicios cloud, despliegues en producción y requisitos de seguridad. En Q2BSTUDIO ayudamos a combinar lo mejor de estas herramientas con procesos profesionales para entregar aplicaciones robustas y seguras.

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Conclusión: los asistentes de código basados en IA están cambiando cómo se construyen aplicaciones, pero la experiencia humana sigue siendo esencial para llevar un prototipo a producción segura y escalable. En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a seleccionar las herramientas adecuadas, integrar agentes IA y garantizar que tu aplicación cumpla con las mejores prácticas de desarrollo y ciberseguridad.