Ingeniería AI-native
Ingeniería de software AI-native, integrada en cada etapa que entrego.
Diseño, construyo, pruebo y entrego software con IA en el día a día — desde investigación y planificación hasta code review y updates de entrega — manteniendo ownership, calidad y visibilidad en mis manos.
Mi flujo asistido por IA
- Descubrimiento
- Planificación
- Desarrollo
- QA y revisión
- Documentación
- Entrega y visibilidad
Por qué importa
Qué significa esto para tu proyecto
Entrega más rápida, mismos estándares
La IA acelera investigación, boilerplate y testing — el criterio de ingeniería sigue siendo mío.
Más que solo código
Planificación, QA, documentación y visibilidad de entrega son parte de cómo trabajo — no afterthoughts.
Visibilidad clara del progreso
Updates regulares y honestos sobre progreso, blockers y próximos pasos — sin sorpresas al entregar.
IA usada con responsabilidad
Cada output asistido por IA pasa por mi revisión antes de publicarse. Sigo siendo responsable del resultado.
Estimaciones realistas
La planificación asistida por IA me ayuda a dimensionar el trabajo con precisión antes de comprometerme a un timeline.
Calidad que se sostiene
Testing y revisión asistidos por IA detectan problemas antes, sin reemplazar el criterio de ingeniería.
Proceso
Cómo integro la IA en mi día a día
Seis etapas, un flujo — la IA apoya cada una, el criterio guía todas. Haz clic en una etapa para verla en práctica.
En la práctica
Pido a Claude o ChatGPT un primer pase rápido, pero no lo tomo al pie de la letra. Todo lo que voy a construir se valida contra la documentación oficial.
Herramientas: Claude, ChatGPT, Perplexity
En la práctica
Pego una descripción de feature y pido un desglose de tareas, luego lo ajusto según lo que sé del codebase. Es un borrador que edito, no un plan ciego.
Herramientas: Claude, ChatGPT
En la práctica
Copilot para completions inline. Para bloques mayores describo lo que necesito y reviso línea por línea. No publico código que no entiendo.
Herramientas: GitHub Copilot, Claude, Cursor
En la práctica
Checks de IA en CI y cada PR. Nada reemplaza mi revisión — triageo cada flag yo mismo.
Herramientas: Claude, GitHub Copilot, checks CI/CD
En la práctica
PR descriptions y changelogs empiezan como borrador de IA basado en el diff. Edito por precisión, pero la documentación sí ocurre.
Herramientas: Claude, GitHub Copilot
En la práctica
Convierto tickets completados en resúmenes claros con IA, luego ajusto tono y contexto que solo yo tengo.
Herramientas: ChatGPT, Claude
Stack
Herramientas que llevo al flujo
La mezcla cambia por proyecto. Toca una herramienta para ver para qué la uso.
GitHub Copilot
Completions inline mientras codifico, más checks automáticos en PR que detectan vulnerabilidades y code smells.
La elección de herramientas se adapta al stack y restricciones de cada proyecto.
FAQ
Preguntas que recibo sobre esto
¿Usar IA significa menos code review?
No — cada cambio asistido pasa por el mismo proceso de revisión. La IA acelera el borrador, no el estándar.
¿Y si un cliente no quiere IA involucrada?
Está bien — adapto el alcance. La IA es cómo trabajo más rápido, no un requisito del proyecto.
¿Dejas que la IA tome decisiones de arquitectura?
No. La uso para explorar opciones, pero arquitectura y dirección técnica siguen siendo mías.
¿Cómo mantienes confiable el código asistido por IA?
Igual que cualquier código: testing, revisión y el mismo estándar sin importar cómo se escribió.
¿Qué herramientas de IA usas realmente a diario?
Principalmente GitHub Copilot y Claude para código, y ChatGPT o Perplexity para investigación — la mezcla varía por proyecto.
¿Quieres construir algo AI-native?
Hablemos de tu proyecto, tu stack y dónde la IA puede ayudar de verdad.
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