Tres dias antes de un piloto con un cliente nuestro equipo pidio que entregara un dashboard de analitica. El diseno llevaba semanas en Figma y yo prometi tenerlo en produccion para el viernes con ayuda de un copiloto IA. Para el miercoles el pull request seguia en borrador. No porque la interfaz fuera dificil, sino porque la IA seguia inventando trabajo y adoptando enfoques distintos cada dia, desde estilos inline hasta librerias no usadas. El resultado funcionaba a medias, pero era imposible de mantener.

La leccion fue clara: la IA imita tu arquitectura. Si tu codigo es caotico, la salida sera caotica. Si tu arquitectura esta estructurada, la IA se comporta y compone componentes de forma predecible. No se trata solo de mejores prompts, sino de construir las vias por las que la IA puede transitar.

Leccion 1 Separar estado de representacion. Evita mezclar la logica de fetch, estados de carga y la UI en el mismo archivo. Divide en contenedores que gestionan datos y vistas puras que solo reciben props. Captura los cuatro estados canonicos loading empty error ready en historias de Storybook para que la IA no invente estados nuevos.

Leccion 2 Adopta Atomic Design. Atomos, moleculas y organismos con responsabilidades claras permiten a la IA componer en vez de reinventar. Cuando un atomo Text o un componente MetricValue estan definidos, pedir a la IA un MetricCard produce siempre la misma salida consistente.

Leccion 3 Tokens de diseno como vocabulario. Nombra decisiones visuales en vez de usar hex y pixeles sueltos. Usar tokens action-primary spacing-4 y exponerlos via la configuracion de Tailwind hace que la IA use bg-surface-card o text-content-secondary en lugar de colores que se desmadren.

Leccion 4 Scaffold antes de generar. Un comando que genere la estructura MetricCard con archivos container, view, stories y tests crea un sandbox con TODOs y comentarios donde la IA solo rellena huecos en vez de reescribir todo.

Leccion 5 Enfuerza contratos con lint y stories. Reglas de ESLint que prohíben imports fuera de norma y plugins que fuerzan utilidades de tokens detectan errores en CI antes de que lleguen a code review. Las historias unitarias actuan como contrato viviente para la IA.

Composicion sobre componentes dios. En lugar de un componente con 60 props inasumibles, modela el sistema como piezas que hacen una cosa bien. Asi reorganizas JSX cuando cambian los requisitos en vez de buscar mil props.

Consejos extra Embed en el DOM origenes para la IA con atributos data-component y data-source para que el agente local encuentre el archivo exacto. Divide el trabajo en subagentes con contexto limitado para tareas de UI, accesibilidad o escritura de historias. Crea comandos reutilizables como /add-story o /review-component que codifican convenciones para que la IA las siga sin repetir instrucciones.

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