{"id":33206,"date":"2025-08-04T11:42:05","date_gmt":"2025-08-04T08:42:05","guid":{"rendered":"https:\/\/stage.cactus-now.com\/?p=33206"},"modified":"2026-06-01T17:11:20","modified_gmt":"2026-06-01T14:11:20","slug":"un-experimento-honesto-en-desarrollo-asistido-por-ia-velocidad-y-escala","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stage.cactus-now.com\/es\/noticias-de-cactus\/un-experimento-honesto-en-desarrollo-asistido-por-ia-velocidad-y-escala\/","title":{"rendered":"Un experimento honesto en desarrollo asistido por IA, velocidad y escala"},"content":{"rendered":"\n\n\n
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\u201dHay un nuevo tipo de programaci\u00f3n que llamo \u2018vibe coding\u2019, donde te entregas completamente a las vibras, abrazas los exponenciales y te olvidas de que el c\u00f3digo siquiera existe.\u201d<\/em> – Andrej Karpathy<\/p>\n<\/blockquote>\n

Algo est\u00e1 cambiando en la forma en que construimos software. No son solo nuevas herramientas o frameworks m\u00e1s r\u00e1pidos, es un cambio en lo que es posible lograr con los mismos recursos. Los equipos se mueven m\u00e1s r\u00e1pido, piensan de manera diferente y logran un ritmo de producci\u00f3n de software tan r\u00e1pido que permite a las startups entregar versiones MVP de sus productos a los clientes en semanas, si no en d\u00edas en algunos casos. Con toda esta velocidad de producci\u00f3n, habr\u00e1 m\u00e1s espacio para la creatividad, la intuici\u00f3n e incluso la diversi\u00f3n.<\/p>\n

Este cambio va a requerir una nueva mentalidad donde el flujo y la velocidad importan tanto como el proceso, donde las mejores ideas a menudo surgen de momentos que no encajan perfectamente en una sesi\u00f3n de planificaci\u00f3n de sprint. Esto no es solo una disrupci\u00f3n por la tecnolog\u00eda; es una sacudida m\u00e1s profunda en c\u00f3mo escribimos c\u00f3digo y dise\u00f1amos sistemas de software. Y ya est\u00e1 sucediendo, y comenzaremos a ver c\u00f3mo esta explosi\u00f3n de soluciones m\u00e1s personalizadas y de nicho inunda el mercado pronto.<\/p>\n\n\n\n\n

Introducci\u00f3n<\/h3>\n\n\n

Se ha dicho mucho sobre el estado de la programaci\u00f3n con IA y el \u00abvibe coding\u00bb. Incluso YCombinator<\/strong><\/a>, el reputado acelerador americano, advierte en este reciente podcast<\/a><\/strong> sobre el riesgo de volverse obsoleto si las empresas de software no adoptan el desarrollo asistido por IA.<\/p>\n

Pero, \u00bfde qu\u00e9 se trata todo esto? \u00bfY c\u00f3mo funciona cuando lo ponemos a prueba e intentamos crear una aplicaci\u00f3n real utiliz\u00e1ndolo? \u00bfLa calidad es solo exageraci\u00f3n, o es solo un problema de habilidad de quienes lo critican? Profundicemos y obtengamos una idea de c\u00f3mo nos fueron las cosas.\n\n<\/p>\n\n

Our Experimentation<\/h3>\n

Motivation<\/strong><\/h4>\n

Nuestros clientes a menudo se enfrentan a una elecci\u00f3n dif\u00edcil: \u00bfdeber\u00edan invertir en una soluci\u00f3n personalizada adaptada a sus necesidades exactas, u optar por un producto est\u00e1ndar que cubre la mayor\u00eda de los aspectos pero que quiz\u00e1s no resuelva su problema perfectamente? No es solo una decisi\u00f3n t\u00e9cnica, involucra presupuesto, plazos y estrategia comercial. Porque al final del d\u00eda, el efectivo es el alma de una empresa<\/strong> y toda empresa debe vigilar de cerca tanto los costos como los ingresos. Tomar la decisi\u00f3n correcta significa equilibrar el valor a largo plazo con las limitaciones a corto plazo. Y ah\u00ed es donde ayudamos a nuestros clientes.<\/p>\n

En un mundo de recursos limitados, plazos ajustados y competencia implacable, la velocidad lo es todo.<\/strong><\/p>\n

Una forma m\u00e1s r\u00e1pida y fiable de construir software puede ser un cambio radical.Es por eso que estamos adoptando el desarrollo impulsado por IA<\/strong> para acelerar la creaci\u00f3n de prototipos, aumentar la flexibilidad y reducir los gastos generales habituales.<\/p>\n

Con la IA, las empresas pueden:<\/p>\n

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  • \n

    Moverse m\u00e1s r\u00e1pido<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Probar ideas de manera m\u00e1s eficiente<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Entregar valor antes<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    No se trata solo de cambiar c\u00f3mo programamos. Se trata de transformar c\u00f3mo las empresas interact\u00faan con los clientes<\/strong>, se adaptan a los comentarios<\/strong> y evolucionan sus productos<\/strong> a gran velocidad.<\/p>\n

    As\u00ed que decidimos poner a prueba las expectativas. Elegimos un proyecto piloto y nos comprometimos a construirlo completamente siguiendo \u00abla vibra\u00bb<\/strong>, totalmente impulsados por IA, creatividad y ejecuci\u00f3n eficiente.<\/p>\n

    Veamos a d\u00f3nde nos llev\u00f3.<\/p>\n

    <\/p>\n

    Goal of the project<\/h4>\n

    El objetivo de nuestro proyecto era crear una plataforma que permita a los usuarios subir im\u00e1genes tomadas desde ubicaciones espec\u00edficas en playas seleccionadas. Utilizando visi\u00f3n por computadora, la plataforma analiza estas im\u00e1genes para proporcionar informaci\u00f3n valiosa sobre la presencia humana y la distribuci\u00f3n de objetos en el \u00e1rea.<\/p>\n

    Para lograrlo, construimos la aplicaci\u00f3n con una pila tecnol\u00f3gica moderna: React con TypeScript<\/strong> para el frontend, FastAPI (Python)<\/strong> para el backend y SQLite3<\/strong> como base de datos. Todo el sistema est\u00e1 desplegado dentro de un contenedor Docker<\/strong> para garantizar portabilidad y facilidad de implementaci\u00f3n.<\/p>\n

    <\/p>\n

    Setup<\/h4>\n

    En nuestro enfoque, exploramos varias herramientas durante el desarrollo, incluyendo Windsurf<\/strong>, Cursor<\/strong>, Lovable<\/strong> y Anthropic<\/strong>. Sin embargo, en este art\u00edculo nos centramos espec\u00edficamente en nuestra experiencia utilizando Cursor<\/strong> y Claude 3.7<\/strong>.<\/p>\n

    Utilizamos la versi\u00f3n Pro de Cursor<\/strong>, que nos proporcion\u00f3 suficientes acciones de Agente para llevar a cabo las tareas requeridas para el proyecto.<\/p>\n

    Desde nuestra experiencia, el c\u00f3digo frontend generado en Cursor no cumpli\u00f3 con nuestras expectativas de calidad. Para abordar esto, recurrimos a V0 de Vercel<\/strong>, una herramienta dise\u00f1ada espec\u00edficamente para React y TypeScript. V0 nos impresion\u00f3 con su capacidad para generar dise\u00f1os din\u00e1micos y bien estructurados desde el principio.<\/p>\n

    Otro punto destacado de nuestro desarrollo frontend fue la inclusi\u00f3n autom\u00e1tica de una opci\u00f3n de modo oscuro<\/strong>, una caracter\u00edstica a menudo considerada \u00abagradable de tener\u00bb pero t\u00edpicamente dejada para las etapas finales de un proyecto. En este caso, se integr\u00f3 desde el principio, ahorr\u00e1ndonos tiempo y mejorando la experiencia del usuario.<\/p>\n

    <\/p>\n

    \"Vibe<\/p>\n

    Proceso seguido<\/h4>\n

    Para desarrollar un Documento de Requisitos del Producto (PRD)<\/strong> completo, utilizamos Claude Chat<\/strong> para generar una especificaci\u00f3n detallada basada en nuestros objetivos funcionales iniciales. Se esperaba que la aplicaci\u00f3n incluyera autenticaci\u00f3n de usuarios, capacidad de carga de im\u00e1genes, detecci\u00f3n de personas mediante an\u00e1lisis de imagen y un panel de administraci\u00f3n para mostrar los resultados.<\/p>\n

    Una vez que el PRD estuvo finalizado y revisado, lo utilizamos como base para el desarrollo y lo importamos a Cursor<\/strong> para guiar la implementaci\u00f3n.<\/p>\n

    Durante nuestras primeras iteraciones con Cursor, cometimos un error com\u00fan: presentamos un prompt completo y esper\u00e1bamos que el modelo de lenguaje grande (LLM) manejara toda la base de c\u00f3digo con precisi\u00f3n. Si bien el LLM produjo r\u00e1pidamente una primera versi\u00f3n funcional de la aplicaci\u00f3n, surgieron problemas cuando intentamos escalar el proyecto\u2014a\u00f1adir nuevas funciones o arreglar las que no funcionaban como se esperaba result\u00f3 ser un desaf\u00edo. Esto puso de relieve las limitaciones de depender \u00fanicamente del LLM para bases de c\u00f3digo complejas o en evoluci\u00f3n.<\/p>\n

    \n

    Los Desaf\u00edos<\/h4>\n

    Aqu\u00ed es donde comenzaron a surgir los verdaderos desaf\u00edos. Cuando le ped\u00edamos a la herramienta que ajustara o ampliara funciones, la IA a menudo revisitaba y alteraba partes del c\u00f3digo que ya estaban resueltas\u2014a veces reintroduciendo errores, duplicando funciones o creando l\u00f3gica redundante y conflictiva. El resultado era una base de c\u00f3digo progresivamente ca\u00f3tica e inconsistente.<\/p>\n

    Pero, \u00bfpor qu\u00e9 sucede esto? \u00bfY hay alguna manera de evitarlo?<\/p>\n

    La ra\u00edz del problema radica en la ventana de contexto<\/strong> de los modelos de lenguaje grandes (LLM) modernos, que suele ser de alrededor de 250,000 tokens<\/strong>. Aunque pueda parecer suficiente, r\u00e1pidamente se vuelve limitante una vez que la IA tiene que manejar un frontend, un backend y un historial de chat creciente. Una vez que el modelo se queda sin contexto, simplemente \u00abolvida\u00bb partes de la base de c\u00f3digo. Como dice el refr\u00e1n, \u00abojos que no ven, coraz\u00f3n que no siente\u00bb<\/strong>\u2014y para la IA, cualquier cosa fuera de su contexto actual podr\u00eda muy bien no existir en absoluto.<\/p>\n

    \n

    La Soluci\u00f3n<\/h4>\n

    El \u00abvibe coding\u00bb y los IDE asistidos por IA pueden acelerar significativamente el desarrollo, especialmente cuando se construyen prototipos y MVP.<\/p>\n

    Sin embargo, el IDE asistido por IA a\u00fan no resuelve los desaf\u00edos complejos de arquitectura de software. Las perspectivas de expertos humanos siguen siendo esenciales. Un desarrollador de software experimentado debe asegurarse de que cualquier soluci\u00f3n sea escalable, segura, eficiente y est\u00e9 construida siguiendo las mejores pr\u00e1cticas. El panorama est\u00e1 evolucionando r\u00e1pidamente, y en Cactus, estamos siguiendo muy de cerca estas tendencias.<\/p>\n

    Nos gusta pensar en nuestro programador asistido por IA como un desarrollador junior sin miedo\u2014aumenta la velocidad, escala nuestros esfuerzos y nos ayuda a entregar m\u00e1s r\u00e1pido. \u00a1Y s\u00ed, definitivamente hemos decidido subirnos a esta ola!<\/span><\/p>\n

    Nuestra aplicaci\u00f3n se implement\u00f3 con \u00e9xito gracias a la supervisi\u00f3n de nuestro equipo de desarrollo senior, que revis\u00f3 minuciosamente la base de c\u00f3digo y solicit\u00f3 correcciones donde fue necesario\u2014incluso en \u00e1reas donde encontramos dificultades, como con Docker. En \u00faltima instancia, este proyecto se convirti\u00f3 en una valiosa experiencia de aprendizaje, ense\u00f1\u00e1ndonos c\u00f3mo guiar eficazmente a la IA utilizando las herramientas disponibles hoy en d\u00eda. \u00bfLa conclusi\u00f3n clave? Es absolutamente posible construir aplicaciones s\u00f3lidas con IA\u2014siempre que haya humanos con conocimiento involucrados en el proceso.<\/p>\n

    Se ha dicho mucho sobre que la IA a\u00fan no est\u00e1 lista para programar de forma independiente, y eso sigue siendo cierto. Sin embargo, con el enfoque adecuado y una ingenier\u00eda reflexiva, la IA puede mejorar dr\u00e1sticamente tu productividad y la calidad de los resultados. Siguiendo un m\u00e9todo disciplinado y paso a paso\u2014s\u00ed, incluso si es un poco repetitivo\u2014puedes obtener resultados mucho mejores que aquellos que dependen de prompts ad hoc y esperan lo mejor.<\/p>\n

    Si tienes curiosidad sobre c\u00f3mo el \u00abvibe coding\u00bb puede ayudar a acelerar tu prototipo, validar tu caso de uso o evaluar el potencial del mercado, nos encantar\u00eda saber de ti. Ponte en contacto a trav\u00e9s de nuestros canales y exploremos c\u00f3mo el desarrollo asistido por IA puede funcionar para tu equipo.<\/p>\n\n

    Inconvenientes A\u00fan No Resueltos<\/h4>\n

    Uno de los principales desaf\u00edos que enfrentamos involucr\u00f3 trabajar con APIs o herramientas espec\u00edficas para las cuales el LLM ten\u00eda datos de entrenamiento desactualizados\u2014Docker<\/strong> siendo un excelente ejemplo. El modelo generaba con frecuencia configuraciones incorrectas o obsoletas, y despu\u00e9s de m\u00faltiples intentos fallidos para obtener algo funcional, finalmente tuvimos que reescribir toda la implementaci\u00f3n de Docker manualmente<\/strong>.<\/p>\n

    Esta experiencia resalta una realidad importante sobre el estado actual del \u00abvibe coding\u00bb<\/strong> con IA. Trabajar con un LLM a menudo se siente como colaborar con un desarrollador junior entusiasta y sin miedo<\/strong>\u2014ansioso por ayudar, pero carente de la disciplina y cautela de un ingeniero experimentado. Si no se controla, enviar\u00e1 cambios no probados a producci\u00f3n, romper\u00e1 toda la base de c\u00f3digo y har\u00e1 commit forzado sin dudarlo ni arrepentirse.<\/p>\n

    Esto hace que el papel de un desarrollador senior sea m\u00e1s cr\u00edtico que nunca<\/strong>. Si bien la IA puede acelerar el desarrollo, tambi\u00e9n introduce un nuevo tipo de riesgo: la facilidad de implementar c\u00f3digo aparentemente funcional que carece de la validaci\u00f3n, seguridad o adhesi\u00f3n a las mejores pr\u00e1cticas adecuadas<\/strong>. Lo que sol\u00eda ser dif\u00edcil debido a la falta de conocimiento t\u00e9cnico ahora es enga\u00f1osamente f\u00e1cil de construir\u2014y potencialmente peligroso si no se revisa cuidadosamente.<\/p>\n

    \n

    \"<\/h3>\n\n

    Conclusi\u00f3n<\/h3>\n

    Nuestra aplicaci\u00f3n se implement\u00f3 con \u00e9xito gracias a la supervisi\u00f3n de nuestro equipo de desarrollo senior, que revis\u00f3 minuciosamente la base de c\u00f3digo y solicit\u00f3 correcciones donde fue necesario\u2014incluso en \u00e1reas donde encontramos dificultades, como con Docker. En \u00faltima instancia, este proyecto se convirti\u00f3 en una valiosa experiencia de aprendizaje, ense\u00f1\u00e1ndonos c\u00f3mo guiar eficazmente a la IA utilizando las herramientas disponibles hoy en d\u00eda. \u00bfLa conclusi\u00f3n clave? Es absolutamente posible construir aplicaciones s\u00f3lidas con IA\u2014siempre que haya humanos con conocimiento involucrados en el proceso.<\/p>\n

    Se ha dicho mucho sobre que la IA a\u00fan no est\u00e1 lista para programar de forma independiente, y eso sigue siendo cierto. Sin embargo, con el enfoque adecuado y una ingenier\u00eda reflexiva, la IA puede mejorar dr\u00e1sticamente tu productividad y la calidad de los resultados. Siguiendo un m\u00e9todo disciplinado y paso a paso\u2014s\u00ed, incluso si es un poco repetitivo\u2014puedes obtener resultados mucho mejores que aquellos que dependen de prompts ad hoc y esperan lo mejor.<\/p>\n

    Si tienes curiosidad sobre c\u00f3mo el \u00abvibe coding\u00bb puede ayudar a acelerar tu prototipo, validar tu caso de uso o evaluar el potencial del mercado, nos encantar\u00eda saber de ti. Ponte en contacto a trav\u00e9s de nuestros canales y exploremos c\u00f3mo el desarrollo asistido por IA puede funcionar para tu equipo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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