Durante los últimos meses he estado usando esta metodología de desarrollo asistido por IA en proyectos reales. No es solo una idea bonita para PowerPoint: la he puesto a prueba con código, clientes, bugs, café y deadlines reales.
La buena noticia: funciona, acelera el desarrollo y ayuda a mantener orden técnico sin venderle el alma a la IA.
La otra noticia (porque siempre hay otra): aún puede refinarse, evolucionar y seguir mejorando. Como cualquier buen sistema que respeta la ley universal del “siempre puede hacerse mejor… pero al menos que no se rompa”.

Así que esta metodología de 6 pasos no es una religión, es una guía práctica, geek-friendly y sobreviviente de la realidad para trabajar con IA sin convertir el proyecto en caos elegante.

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1️⃣ Entender el requerimiento y escribirlo bien

Traducción geek: antes de llamar a la IA, ten claro qué quieres hacer. Porque si tú no lo entiendes, la IA tampoco. Y peor aún: igual lo va a inventar.

Aquí toca escribir en cristiano:
• qué problema queremos resolver
• qué quiere el negocio (no, “algo que facture” no es suficiente)
• restricciones técnicas
• casos de uso
• ejemplos reales
• y por favor… al menos un caso raro porque siempre aparecen

Este paso es como documentar. Nadie quiere hacerlo. Pero cuando no lo haces, el universo se venga.

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2️⃣ Validar con IA y diseñar antes de codear

Nada de “hazme el código y vemos”. No, amigo del caos. Aquí la IA primero hace de analista serio.

Le contamos el requerimiento y pedimos:
• resumen de lo que entendió
• diseño y arquitectura
• dudas que detecte
• casos borde

Luego miramos si tiene sentido… porque sí, la IA a veces se pone creativa.
Lo bueno es que este proceso sirve para pensar mejor. Algo que nosotros, devs, evitamos hasta que realmente es necesario.

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3️⃣ Definir contrato y estrategia técnica

Aquí es donde dejamos las cosas claras, porque si no, la IA improvisa como jazz pero sin talento.

Definimos:
• firmas de métodos
• capas
• responsabilidades
• patrones
• qué sí y qué no puede hacer el código
• y el plan de implementación

Básicamente, evitamos terminar con un monstruo funcional pero imposible de mantener.
Todos sabemos cómo huele eso. Y no queremos volver ahí.

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4️⃣ Implementar en fases y revisar

Ahora sí: IA, escribe código. Pero con supervisión adulta.

La idea:
• IA genera código por partes
• primero lo básico
• luego lo complejo
• luego la capa bonita que ve el usuario (o el API… que igual se rompe)

Nosotros revisamos. Ajustamos. Reclamamos.
Luego la IA mejora. Repetimos.

Esto no es magia. Es trabajo en equipo. Ella es rápida. Nosotros pensamos. Combo perfecto.

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5️⃣ Calidad y pruebas de verdad

Aquí viene la parte donde se demuestra si esto funciona o solo “no tira error”.

Hacemos:
• test unitarios reales, no solo del happy path
• casos borde
• validación con lint, tipos, estándares
• ejecutar, romper, arreglar, repetir

Es la clásica etapa del:
“¿Por qué esto falló si no toqué nada?”
Respuesta: sí tocaste, pero no te acuerdas.

La IA ayuda incluso proponiendo más tests. Y eso es hermoso.

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6️⃣ Documentar, revisar seguridad y cerrar bien el proceso

Cuando ya funciona… todavía no terminamos.
Sí. Lo siento.

Falta:
• documentar lo que hicimos (prometo que no duele tanto)
• revisar seguridad (porque producción no perdona)
• revisar escalabilidad
• eliminar deuda técnica antes de que se convierta en monstruo nuclear

Cuando haces esto, tu yo del futuro te va a querer. Tus compañeros también. Tus usuarios… quizás.

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Conclusión

La IA no viene a quitarnos el trabajo. Viene a quitarnos lo fome y ayudar en lo pesado.
Pero sin método, se vuelve caos elegante.

Con esta metodología:
• el código es mejor
• el proceso es más rápido
• la calidad sube
• y el equipo no envejece diez años en cada sprint

No es magia.
Es ingeniería con un toque de IA… y mucho café ☕️