Si bien el uso más común de la IA en el ciclo de vida de desarrollo de software está, hasta el momento, en la asistencia al escribir código, esto no es suficiente para aprovechar plenamente los beneficios que brinda esta tecnología. Especialmente si consideramos que escribir código típicamente representa solo el 40% del tiempo invertido en un proyecto, y el restante se dedica a análisis, diseño, pruebas, documentación, integración y despliegue.
Si realmente queremos acelerar cómo creamos valor, la IA debe aplicarse en cada etapa del SDLC. En Baufest hemos comprobado que la IA está lista para ser usada en producción, con herramientas con las que logramos un ahorro de alrededor del 20% al 30% en el esfuerzo total, lo que se traduce en ciclos de desarrollo más cortos y productos más robustos y seguros.
Pero no se trata solo de velocidad: al liberar a nuestros equipos de tareas burocráticas y repetitivas (como escribir la documentación), la IA nos permite dedicar más tiempo a innovar en la experiencia del usuario, y a solucionar problemas más complejos de cada proyecto.
Para crear un mejor software lo ideal es acortar el camino que va de las ideas a las especificaciones: de hecho, gran parte del trabajo se hace antes de escribir el código, y para eso la IA es una herramienta clave.
En Baufest grabamos y transcribimos reuniones, permitiendo que la IA extraiga el qué, el porqué y el cómo. Si hacemos las preguntas correctas, la IA puede transformar esas discusiones en un flujo de trabajo claro: de la captura de audio a la transcripción, luego a la generación de historias estandarizadas y la posterior creación automática de tareas pendientes (issues).
La IA asegura historias consistentes, completa casos inusuales (edge cases) y mantiene un estilo unificado, lo que ahorra tiempo y mejora la calidad del contenido base antes de que comience el diseño o la construcción del producto. Con las historias como base usamos el protocolo MCP, que permite a los agentes de IA crear, editar y rastrear tickets directamente en la herramienta.
Tres formas de programar con IA
Durante la generación de código, nuestros desarrolladores aplican la IA de tres maneras:
- Autocompletado: herramientas como GitHub Copilot proporcionan sugerencias basándose en el contexto, lo que permite al desarrollador mantenerse concentrado y acelerar el trabajo.
- Modo Agente en el IDE: la IA se comporta como un asistente de codificación, tomando tareas como refactorizar código o generar funcionalidades completas basadas en una historia de usuario. Al conectar el agente a servidores MCP, el contexto con el que trabaja mejora, aunque es vital proporcionar las instrucciones correctas para respetar la arquitectura y el estilo de codificación.
- Agentes Asincrónicos: estos agentes operan de manera independiente, tomando tareas desde un issue, generando código, ejecutando pruebas e integrando piezas de código (pull requests) sin supervisión. Este modo tiene el mayor potencial de aceleración, pero requiere una mayor coordinación y el código generado siempre debe ser revisado por una persona.
IA en producción: impacto real y buenas prácticas
Nuestra experiencia reciente ha demostrado que los enfoques impulsados por la IA reducen el tiempo que pasa entre la producción y la comercialización, y llegan con mejor documentación y soluciones más robustas.
Sin embargo, es necesario mantener buenas prácticas, ya que la implementación de prototipos generados por IA en producción sin las prácticas de ingeniería adecuadas (como una arquitectura sólida, seguridad y DevOps) puede resultar en riesgos graves.
Pensando en el largo plazo, una habilidad clave que deberán tener nuestros desarrolladores será seleccionar la herramienta de IA y el modelo correcto para cada tarea. La naturaleza del trabajo está cambiando: estamos yendo de un proceso lineal enteramente humano a que el programador coordine múltiples agentes que se ejecutan en paralelo. Lo que permanece inalterable es el foco en la resolución de problemas, combinado con el conocimiento del negocio, para proporcionar la solución correcta a nuestros clientes.
Por Guillermo Vasconcelos, Software Development Practice Head.
