¿Te ha pasado alguna vez que pides a tu agente IA que desarrolle algo o que corrija un fallo y está completamente perdido? Gastas muchos tokens y tiempo, afinas los prompts una y otra vez y nada funciona. Para salir de ese ciclo molesto es necesario dar un paso atrás y preguntarse por qué usamos IA en primer lugar.

Los programadores con experiencia saben que la verdadera ventaja de la IA no siempre está en la velocidad de desarrollo. Un buen senior suele arreglar un bug o implementar una pequeña funcionalidad más rápido que una IA. La ganancia real es la reducción de la carga cognitiva. Escribir código exige atención y la capacidad mental es limitada. Cuando la IA reduce el esfuerzo mental necesario, puedes rendir mucho más a lo largo del día. Pero esto requiere un equilibrio fino: pensar lo suficiente para no entrar en la falacia del costo hundido y no pensar tanto como para desperdiciar las ventajas de la automatización.

La falacia del costo hundido en la programación con IA ocurre así: empiezas con prompts razonables, pero en algún punto el agente se pierde. En lugar de parar y replantear, sigues insistiendo con nuevos prompts esperando que el siguiente lo arregle todo. Has quemado tiempo y tokens y estás demasiado comprometido para retroceder. La razón principal es que no invertiste la carga cognitiva inicial necesaria para entender bien el problema.

Antes de seguir pidiendo código, detente y respira. Hazte estas preguntas clave: Entiendo exactamente las especificaciones que quiero implementar o el bug que quiero resolver. Si no, define las especificaciones o investiga el fallo primero. Tengo un plan claro para implementar los cambios. Si no, dedica tiempo a diseñar un plan paso a paso y usa commits atómicos. A qué nivel de abstracción debo pedirle al agente que trabaje ahora. Si estabas operando a un nivel muy alto y la IA falla, baja uno o dos niveles y guía al agente con instrucciones más detalladas. Qué información me falta para avanzar. Usa la IA para explorar el código o para generar ideas, pero primero clarifica requisitos sin pedir que codifique la solución final.

Un enfoque muy útil es trabajar con TDD desarrollo guiado por pruebas. Asegúrate de que los tests fallan de forma reproducible y que las especificaciones quedan bien definidas. Pide al agente que escriba únicamente los tests primero; así tendrás una base objetiva para validar cualquier solución. Escribir pruebas con IA es rápido, pero requiere que estés totalmente enfocado en definir resultados esperados y casos límite. Este es el momento en el que tu cerebro debe estar activo y supervisando cada decisión.

Si nada funciona, cierra el agente, vuelve a la pizarra y resetea tanto tu contexto como el del agente. No sigas alimentando un ciclo de costo hundido. Recupera el control, rehace el plan y vuelve a intentarlo desde un punto claro. Mantente en el asiento del mando y la IA será tu herramienta, no tu patrón. Un viejo proverbio advierte que el alcohol es un gran servidor pero un pésimo amo; lo mismo aplica para la IA.

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