Cuando probé por primera vez la programación con inteligencia artificial me aburrí hasta la médula. Tecleaba un prompt y esperaba sin mucho entusiasmo. Un minuto después aparecía un código a medias. Pedía una refactorización, esperaba otra vez. Hacía un ajuste más, más espera. Al final cerraba la pestaña y seguía con otra cosa.

El problema no es solo la IA, sino la expectativa de que sea una varita mágica: escribe un prompt y obtendrás código listo para producción. Cuando la salida es torpe, el impulso es culpar a la herramienta en vez de preguntarse qué faltó en la instrucción.

Aquí está el cambio de mentalidad: la inteligencia artificial es una herramienta, no un milagro. Las herramientas solo son poderosas cuando aprendes a usarlas. En Q2BSTUDIO trabajamos con esta filosofía y la aplicamos a proyectos de aplicaciones a medida y software a medida que integran modelos de IA de forma eficiente.

Hoy en día, en lugar de pedir fragmentos aleatorios al agente, desarrollo un plan técnico con la IA: cómo deben ser las interfaces, dónde vivirá el código, cómo funcionará el algoritmo. Cuando el plan tiene tamaño de un hito de PR lo envío al agente. El asistente puede dedicarse veinte minutos o más a implementar mientras yo avanzo en otras tareas. Ahí la IA deja de ser aburrida y se vuelve potenciadora.

Una regla práctica que aplicamos en los equipos es describir el código esperado a nivel de funciones, estructuras de datos y flujos de control. No se trata solo de optimizar la salida, sino de no delegar el pensamiento. Dile al agente exactamente qué código quieres que escriba y gran parte de los problemas de calidad desaparecen.

Desafío para ti: si estás pidiendo refactors de pocas líneas a la vez estás en modo baby sitting. Sal de esa valle inquietante. Busca que tu agente ejecute de una vez trozos grandes de trabajo de forma autónoma durante al menos 20 minutos. Si falla, no parchees en caliente: usa git reset --hard y vuelve a iterar. Pregúntate qué contexto faltó, actualiza AGENTS.md, añade reglas o aclara el prompt y empieza de nuevo. Repite hasta que la salida esté cerca de la perfección.

La determinismo gana. Pide flujos de trabajo deterministas siempre que puedas: codemods, transformaciones sobre AST, reglas de linting, pequeños comandos jq o combinaciones grep y sed son operaciones previsibles. Pide al agente que genere el script, revísalo y ejecútalo con confianza.

No olvides la artesanía. Cuando la IA te entrega código completo y bien arquitectado, deja los prompts y vuelve a tu IDE. Refactorizar con prompts te devuelve al modo baby sitting: lento y caro. Los últimos retoques deben ser menores; aprovecha tu juicio humano para pulir el 10 final de ingeniería que todavía nos pertenece.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en integrar inteligencia artificial e ia para empresas con foco en resultados prácticos. Ofrecemos desde desarrollo de software y aplicaciones a medida hasta servicios de ciberseguridad y pentesting, pasando por servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio con Power BI. Diseñamos agentes IA útiles y pipelines que encajan con procesos reales de negocio para que la IA trabaje para ti y no al revés.

Silencia el hype y trata la IA como una herramienta que mejora cuanto más aprendes a utilizarla. Delega grandes bloques de trabajo, reinicia cuando sea necesario, itera hasta mejorar y guarda los toques finales para tu equipo. Si quieres llevar proyectos de software a medida con inteligencia artificial a producción, hablamos en Q2BSTUDIO y te mostramos cómo combinar desarrollo, seguridad y agentes IA para obtener resultados reales.