🤖 Uso de IA en el desarrollo
La inteligencia artificial no reemplaza al programador: lo amplifica.
El desarrollo moderno se basa en un diálogo constante entre la mente humana y la IA,
donde los prompts reemplazan a las instrucciones rígidas y la lógica guía la generación de soluciones.
La IA ejecuta ideas, pero solo la lógica humana les da propósito.
🔹 Del pensamiento lógico al prompt efectivo
Un prompt es una instrucción que traduce el pensamiento lógico en lenguaje para la IA.
Aprender a escribir buenos prompts es como aprender a razonar con precisión.
| Fase lógica | Ejemplo de prompt | Objetivo |
|---|---|---|
| Análisis | “Explícame el flujo de un sistema de reservas con pasos numerados, sin generar código.” | Comprender el problema. |
| Diseño | “Crea un esquema Mermaid con el flujo de registro de usuario y validación por correo.” | Visualizar la lógica. |
| Implementación | “Genera en Python un módulo llamado reservas.py con clases para gestionar usuarios y reservas.” | Crear la base del código. |
| Optimización | “Refactoriza este módulo para hacerlo más modular y documentado.” | Mejorar la estructura. |
Un buen prompt no pide resultados, describe contextos.
🧠 Integración en el flujo de trabajo
La IA puede participar en todas las etapas del ciclo de desarrollo:
El ciclo nunca termina, porque la lógica se perfecciona con cada iteración.
🐍 Uso de IA con Python
Python es ideal para practicar el trabajo asistido por IA.
Podemos pedirle a la IA que genere funciones, módulos o scripts completos.
Prompt:
“Genera una función en Python que reciba una lista de calificaciones,
valide los datos y devuelva el promedio con dos decimales.”La IA entregará una versión funcional, pero el programador debe:
- Verificar la lógica de validación.
- Probar con distintos casos.
- Agregar manejo de errores.
Luego podemos pedirle que explique o optimice el código:
Prompt:
“Explica paso a paso cómo funciona esta función y propón una versión más eficiente.”El aprendizaje surge de comparar la lógica de la IA con la tuya.
💻 Uso de IA con JavaScript (Node.js)
En el entorno de Node.js, la IA puede generar desde pequeños scripts hasta APIs completas.
Prompt:
“Crea una API REST en Node.js usando Express con dos endpoints:
uno para registrar usuarios y otro para listarlos.
Incluye manejo básico de errores.”Podemos continuar el flujo:
Prompt:
“Agrega validación con Joi y comentarios JSDoc.”O solicitar documentación Markdown para compartir:
Prompt:
“Genera la documentación en formato Markdown de esta API,
con descripción de rutas, parámetros y respuestas.”Node.js se combina naturalmente con la IA por su modularidad y rapidez en iteraciones.
🦫 Uso de IA con Go (Golang)
Go se beneficia del enfoque estructurado de la IA.
Podemos generar código inicial y luego mejorarlo con prompts más específicos.
Prompt:
“Crea en Go un programa que lea un archivo CSV con datos de clientes
y genere un resumen con el total de registros procesados.”Después:
Prompt:
“Refactoriza el programa anterior para usar paquetes internos,
manejo de errores y logs detallados.”Y finalmente:
Prompt:
“Agrega documentación y comentarios explicativos según las convenciones de Go.”En Go, la IA ayuda a mantener claridad, estructura y consistencia.
⚙️ Herramientas IA en el entorno real
Las siguientes herramientas te permitirán trabajar con IA directamente en tu flujo:
| Herramienta | Descripción | Integración |
|---|---|---|
| ChatGPT | Asistente lógico conversacional para análisis y generación. | Web / API |
| Gemini CLI | Interfaz de línea de comandos para tareas con IA. | Terminal |
| Cline | Agente local para VS Code que automatiza y ejecuta instrucciones. | Editor |
| v0.app | Generador visual de proyectos front-end completos. | Web |
| GitHub Copilot | Sugerencias de código en tiempo real. | Editor |
Combinar estas herramientas permite crear un entorno cognitivo completo.
🔹 Ejemplo de flujo híbrido
- Idea inicial: redactas un prompt conceptual en ChatGPT.
- Diseño lógico: generas un esquema o pseudocódigo.
- Implementación: usas Cline o Gemini CLI para ejecutar o refinar.
- Control de flujo: registras cambios con Git y commits atómicos.
- Documentación: la IA te ayuda a mantener claridad y coherencia.
El flujo híbrido convierte la programación en un proceso de pensamiento continuo.
🔹 Consejos para prompts efectivos
- Sé específico y contextual: describe el “por qué”, no solo el “qué”.
- Indica el lenguaje y formato esperados.
- Limita el alcance (“solo genera la función, no la interfaz”).
- Usa ejemplos cuando sea necesario.
- Siempre revisa y prueba el resultado.
La IA aprende del contexto que le das.
Cuanto más lógico sea tu planteo, mejor será la respuesta.
🔹 Conclusión
Usar IA no es delegar el trabajo, es colaborar con una nueva mente lógica.
El verdadero valor está en quien guía, revisa y estructura.
Cada prompt es una oportunidad de aprender, mejorar y pensar con más claridad.
La IA ejecuta tu lógica.
Tu lógica define su inteligencia.