La IA acelera el código. ¿Y el criterio?

La inteligencia artificial está cambiando de una forma exponencial la forma en que construimos productos digitales. Hoy podemos generar código, crear prototipos y desarrollar herramientas en menos tiempo. Incluso es posible construir soluciones funcionales sin tener experiencia avanzada o sin saber nada de programación.

Para mí es un tema discutible porque hay software para todo, hasta para lo que no necesitamos en la práctica. Pero a pesar de esto, es un hecho la creación de oportunidades para quienes trabajan en tecnología, para los negocios y para personas que antes no podían desarrollar sus propias ideas.

Pero hay una enorme diferencia entre generar una solución y construir un producto que responda a una necesidad real, funcione correctamente y ofrezca una buena experiencia.

He experimentado esta diferencia al construir herramientas con inteligencia artificial y al revisar requerimientos para proyectos digitales. En cada caso he encontrado una misma realidad: producir una primera versión o prototipo es cada vez más accesible, pero determinar si esa solución es la adecuada sigue requiriendo criterio con varios dolores de cabeza de por medio.

La pregunta no es solamente cuánto tiempo podemos ahorrar usando inteligencia artificial. También debemos preguntarnos qué estamos construyendo, por qué lo hacemos y cómo sabemos si realmente aporta valor.

El costo de construir antes de entender

En el desarrollo de productos digitales, comenzar por la solución puede parecer la forma más rápida de avanzar. Tenemos una idea, una lista de funcionalidades o una solicitud de un cliente y queremos convertirla en algo tangible.

El problema aparece cuando damos por hecho que esa primera propuesta es la respuesta correcta. Una funcionalidad puede ser técnicamente viable y no resolver una necesidad importante. Un website puede cumplir con todos los requerimientos documentados y, aun así, ofrecer una experiencia confusa. Una herramienta puede producir el resultado esperado, pero ser difícil de utilizar o mantener.

A veces, incluso, construimos por capricho: porque se nos ocurrió una idea, porque queremos agregar una funcionalidad o simplemente porque podemos hacerlo. Pero que algo sea posible no significa que sea necesario.

Todas estas decisiones tienen un costo que no siempre es evidente al inicio: tiempo invertido en funcionalidades innecesarias, cambios en el alcance, errores que deben corregirse, la famosa deuda técnica y recursos que podrían haberse destinado a resolver problemas más importantes.

La inteligencia artificial no elimina estos riesgos. Puede ayudarnos a desarrollar una solución con mayor rapidez, pero esa velocidad también puede llevarnos a avanzar sin cuestionar suficientemente las decisiones iniciales.

El costo invisible no está únicamente en el código que debemos corregir. También está en todo lo que ocurre cuando empezamos a construir sin entender bien el problema, creyendo que la IA hará la magia.

Tres experiencias que muestran por qué construir requiere criterio

1. Generar código no significa tener una solución integrada

Al experimentar con Google Antigravity, utilicé agentes de inteligencia artificial y su entorno de desarrollo para construir diferentes casos de uso. La experiencia me permitió generar resultados concretos y obtener orientación para desarrollar integraciones.

Sin embargo, al trabajar con diferentes componentes, encontré un reto importante: conseguir que cada parte funcionara por separado no garantizaba que todas funcionaran correctamente al integrarlas.

Surgieron errores que requerían depuración (debugging) y ajustes para conseguir que los componentes trabajaran juntos. La herramienta podía orientar el proceso y sugerir soluciones, pero identificar el origen de un error, evaluar las alternativas y comprobar que una corrección no afectara otras partes del sistema requería conocimientos técnicos.

Esto no significa que la IA sea incapaz de depurar código o resolver problemas de integración. Puede hacerlo en muchos casos. La diferencia está en que alguien debe poder evaluar el resultado, identificar cuándo la solución propuesta no es suficiente y determinar si el sistema funciona como debería.

Generar código es una parte del desarrollo. Comprender sus dependencias y validar el resultado es otra.

2. Una herramienta funcional no garantiza una buena experiencia de usuario

En otra ocasión construí una herramienta para generar parámetros UTM, con el objetivo de facilitar una tarea cotidiana de seguimiento de campañas de marketing.

Partí de una necesidad concreta:

• Sabía qué información necesitaba introducir.
• Qué resultados esperaba obtener
• Cómo utilizaría la herramienta en mi trabajo diario.

Le proporcioné esas indicaciones a la IA y conseguí una implementación que cumplía con la función principal. Sin embargo, al revisar la interfaz, encontré una experiencia bastante básica, con patrones visuales y estructuras similares a los que suelen repetirse en muchas implementaciones generadas por IA, en otras palabras, genéricos y sin identidad.

La herramienta resolvía la tarea, pero todavía había espacio para diseñar una experiencia más adecuada a la necesidad, mejorar la organización de la información y decidir qué elementos debían tener prioridad.

Este ejemplo muestra que cumplir con los requerimientos funcionales no garantiza una buena experiencia de usuario. Diseñar una interfaz implica comprender el contexto de uso, anticipar errores, facilitar las decisiones y reducir el esfuerzo que necesita una persona para completar una tarea. No consiste únicamente en organizar campos, botones y resultados en una pantalla.

La IA puede producir una primera versión útil y ofrecer alternativas de diseño. El trabajo de evaluar esas propuestas y adaptarlas a cada contexto sigue siendo fundamental. Que una herramienta funcione no significa que esté bien diseñada para quien necesita utilizarla.

3. Un documento de requerimientos también puede estar equivocado

En un proyecto para la implementación de un website, un cliente presentó sus requerimientos como punto de partida para construir la solución.

Al revisar el documento, identifiqué que varias decisiones parecían basarse en recomendaciones obtenidas de un agente de inteligencia artificial, sin suficiente adaptación a las necesidades del negocio. Había solicitudes de secciones y validaciones cuya utilidad no estaba clara. También se proponían estructuras de contenido que podían resultar difíciles de adaptar a diferentes tamaños de pantalla.

El documento contenía instrucciones específicas y una estructura aparentemente definida. Sin embargo, eso no significaba que todas las decisiones fueran adecuadas.
Aquí está uno de los riesgos más importantes: un documento bien organizado puede transmitir una sensación de certeza que no necesariamente corresponde a la calidad de sus decisiones.

La IA puede ayudarnos a redactar requerimientos, proponer estructuras y generar listas de funcionalidades. Pero esos resultados necesitan contrastarse con el contexto del negocio, las necesidades de los usuarios y las restricciones técnicas del proyecto.

Una solicitud debe poder responder preguntas básicas: ¿qué problema resuelve?, ¿por qué es necesaria?, ¿cómo se utilizará? y ¿qué ocurriría si no la implementamos?
Cuando estas preguntas quedan sin respuesta, el equipo corre el riesgo de convertir una recomendación genérica en una decisión de producto sin haber comprobado su utilidad.

En este punto, el trabajo profesional no consiste únicamente en recibir instrucciones y ejecutarlas. Y esto en particular sería un error. Porque la labor de un profesional implica cuestionarlas, identificar inconsistencias y proponer alternativas cuando una decisión no responde al problema que se necesita resolver.

Un requerimiento documentado no es automáticamente un requerimiento validado; es solo lo que alguien pensó, redactó y escribió. Incluso con ayuda de inteligencia artificial.

El criterio debe conectar negocio, usuario y tecnología

Los tres casos representan situaciones diferentes: integración técnica, experiencia de usuario y definición de requerimientos. Sin embargo, todos muestran la importancia de evaluar una solución desde más de una perspectiva.

En la gestión de productos digitales, esto implica conectar tres dimensiones:

1. Negocio. ¿Qué necesidad estamos resolviendo? ¿Qué valor aportará la solución? ¿Justifica la inversión de tiempo y recursos?
2. Usuario. ¿La propuesta responde a su contexto? ¿Es fácil de entender y utilizar? ¿Resuelve una dificultad real?
3. Tecnología. ¿Es viable la implementación? ¿Los componentes funcionan correctamente en conjunto? ¿La solución puede mantenerse y evolucionar?

Conectar las necesidades comerciales del negocio, los problemas de los usuarios y las posibilidades técnicas es fundamental para decidir qué construir y por qué. El trabajo no se limita a organizar tareas o coordinar entregas; implica participar activamente en las decisiones de producto, cuestionar los requerimientos y evaluar si cada iniciativa tiene sentido antes de comprometer recursos en su desarrollo.

Qué hacer antes de pedirle a la IA que construya

No se trata de frenar el uso de inteligencia artificial ni de convertir cada proyecto en un proceso interminable de análisis. Se trata de incorporar algunas preguntas antes de empezar.

• Definir el problema antes de describir la solución. Identificando qué dificultad necesita resolver el usuario y por qué es importante para el negocio. Haciendo todas las preguntas que sean necesarias.
• Validar los requerimientos. Revisando si cada funcionalidad tiene un propósito claro. No se debe incluir una solicitud únicamente porque la IA la recomendó o porque resulta fácil implementarla.
• Identificar los riesgos técnicos. Evaluando las integraciones, dependencias y restricciones que podrían afectar el funcionamiento de la solución. Si el proyecto requiere conocimientos especializados, hay que involucrar a las personas adecuadas.
• Evaluar la experiencia completa. No basta con comprobar que la característica cumple su propósito.. Sino también comprobar si la persona puede utilizarla con facilidad y si la interfaz responde al contexto real.
• Comprobar los resultados con la definición de cómo se probará la solución, qué comportamiento se espera y qué indicadores permitirán evaluar si realmente aporta valor.

La IA acelera el desarrollo. El criterio orienta el resultado.

La inteligencia artificial seguirá facilitando la creación de productos digitales. Cada vez más personas podrán desarrollar prototipos, automatizaciones y herramientas con menos barreras técnicas. Esa posibilidad es valiosa. Permite experimentar, explorar ideas y acercar el desarrollo a personas que antes dependían por completo de otros perfiles para materializar sus propuestas.

Pero una mayor capacidad para construir también hace necesario distinguir entre lo que podemos generar, lo que sabemos evaluar y lo que realmente merece construirse.

Mi experiencia con estas herramientas me ha permitido comprobar que producir una primera versión es solo una parte del trabajo. Integrar componentes, diseñar una experiencia adecuada y cuestionar requerimientos que no responden al problema correcto siguen siendo tareas fundamentales.

Sin duda la ventaja no está en escribir más código ni en generar más funcionalidades en menos tiempo. Está en utilizar la tecnología para resolver mejores problemas.

¿Estamos utilizando la IA para ampliar nuestro criterio o estamos delegando en ella decisiones que todavía necesitamos aprender a cuestionar?