Resumen rápido: enfrenté tres herramientas de codificación asistida por inteligencia artificial llamadas Blitzy, Devin y Factory AI a la misma tarea real de construir una aplicación completa. Di a cada plataforma exactamente las mismas instrucciones y seguí todo el proceso desde la interpretación del prompt hasta la depuración y el pulido final para ver cuál generaba el mejor código, cuánto trabajo manual era necesario y cómo se comportaban según métricas como SWE Bench.

Metodología: el experimento replicó un flujo de trabajo de producción. Primero definí requisitos funcionales y no funcionales, luego pedí a cada AI que generara la arquitectura, el backend, la interfaz y pruebas básicas. Registré el tiempo, la calidad de código, la claridad en la interpretación del prompt y el número de iteraciones de depuración que cada plataforma requirió.

Resultados destacables: una plataforma destacó en velocidad, otra en precisión de lógica y otra en experiencia de usuario del código generado. En varios casos fue necesario hacer ajustes manuales para integrar librerías específicas, optimizar seguridad y preparar despliegues en cloud. Las diferencias se reflejaron también en las puntuaciones SWE Bench, que sirvieron como referencia objetiva del rendimiento en tareas de ingeniería de software.

Demostraciones y documentación: durante la prueba generé demos funcionales y reportes técnicos detallados que incluyen comparativas de velocidad, tasa de errores y facilidad de mantenimiento. También probé despliegues tipo AWS Card Demo para validar la compatibilidad con infraestructuras cloud y recopilé logs y pruebas unitarias para los tres candidatos.

Lecciones prácticas: ninguna AI es una solución llave en mano para producción sin supervisión humana. Donde una herramienta brilló en generación de código, otra ofreció mejores sugerencias de arquitectura y otra facilitó la generación de tests. Para proyectos empresariales conviene combinar capacidades de inteligencia artificial con revisiones humanas, integración continua y políticas de seguridad, especialmente cuando se trata de código que accederá a datos sensibles.

Cómo encaja Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos expertos en convertir resultados como estos en soluciones reales. Ofrecemos desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida adaptadas a los requisitos de cada cliente, y aplicamos la mejor combinación de agentes IA y procedimientos de ciberseguridad para llevar los prototipos generados por AI a entornos productivos. Si te interesa integrar IA para empresas en tus procesos, conoce nuestra oferta de Inteligencia artificial y cómo la combinamos con prácticas de seguridad y despliegue.

Servicios complementarios: además del desarrollo a medida, en Q2BSTUDIO cubrimos ciberseguridad y pruebas de intrusión para asegurar el código generado por asistentes de IA, servicios cloud para despliegue en servicios cloud aws y azure, y soluciones de servicios inteligencia de negocio y power bi para explotar los datos de tu aplicación. Si tu prioridad es llevar un prototipo a producción con calidad, descubre nuestras soluciones de aplicaciones y software a medida.

Conclusión rápida: las AIs de codificación aceleran muchas tareas y sirven como copiloto potente, pero requieren supervisión técnica, configuración de seguridad y adaptación a procesos de despliegue en la nube. Para equipos interesados en maximizar los beneficios de estas herramientas, Q2BSTUDIO ofrece experiencia práctica combinando desarrollo a medida, agentes IA, ciberseguridad y despliegue en plataformas cloud para transformar prototipos en soluciones confiables y escalables.