Mi experiencia usando modelos de lenguaje grandes en el trabajo diario ha transformado por completo la forma de programar y gestionar proyectos técnicos. Lejos de ser el fin de los desarrolladores, las AIs actúan como superaceleradores que permiten dedicar menos tiempo a tareas repetitivas y mucho más a diseño, arquitectura y decisiones estratégicas.
En mi día a día utilizo asistentes como ChatGPT, GitHub Copilot, CheckInAI, Codex y Devin AI. Cada uno tiene un rol: ChatGPT para especificaciones y refinado de textos, Copilot como compañero en el editor, CheckInAI para pulir backlogs, y Codex o Devin AI para ejecutar tareas sincrónicas tipo desarrollador junior. En Q2BSTUDIO integramos estas herramientas para ofrecer soluciones de aplicaciones a medida y software a medida con mayor velocidad y calidad, incluyendo proyectos de inteligencia artificial y ciberseguridad.
Un archivo clave en todos los proyectos es Agents.md. Ese documento define las reglas, convenciones y prácticas que quiero que el agente IA siga siempre: no añadir comentarios innecesarios, escribir al menos una prueba por bloque nuevo, verificar contra el backlog antes de cerrar tareas, y mantener consistencia en estilo y dependencias. Gracias a esto conseguimos productividad y trazabilidad en los desarrollos de software a medida.
Trabajo los backlogs manualmente para aportar criterio humano y luego los paso por AIs para mejorarlos: claridad, consistencia y comprensión por todo el equipo. Esto reduce malentendidos y acelera la entrega de features. Para tareas técnicas uso un editor ligero como VS Code con un asistente siempre activo; muchas veces dejo al agente trabajando en background, voy a reuniones y cuando vuelvo la rama está lista para revisión, lo que optimiza mi tiempo sin alargar la jornada.
Distribuyo las tareas por tamaño. En proyectos grandes las AIs preparan infraestructura, esqueletos y módulos iniciales. En tareas pequeñas resuelven ajustes de diseño, iconos o validaciones. Donde más destacan hoy es en lo medio: crear páginas basadas en otras, añadir editores con import/export, o mantener consistencia visual son tareas que agentes como Codex y Devin AI resuelven como si fueran desarrolladores junior. Esto expande el espectro de tareas que pueden ser automatizadas y eleva la calidad del trabajo humano en lo verdaderamente crítico.
En Q2BSTUDIO combinamos estas capacidades con servicios profesionales: desde desarrollo de aplicaciones y software a medida hasta implantaciones de inteligencia artificial para empresas y soluciones de ciberseguridad. También ofrecemos servicios cloud aws y azure y proyectos de inteligencia de negocio y power bi para convertir datos en decisiones.
Mi visión de futuro es que las AIs seguirán ampliando la franja de tareas consideradas medias, reduciendo el trabajo repetitivo y obligando a los equipos a focalizarse en experiencia, calidad y visión a largo plazo. Esto plantea un reto formativo: si desaparecen muchas tareas de entrada, las empresas deberán invertir en mentoring, prácticas reales y programas de formación para que haya nuevos seniors en el futuro.
Consejos prácticos: si eres senior adopta ya estas herramientas como parte de tu flujo. Si eres junior aprende primero los fundamentos: lógica, estructuras de datos y patrones básicos, y usa la IA como complemento para practicar y comprender mejor, no para saltarte el aprendizaje. En Q2BSTUDIO ayudamos a integrar agentes IA en procesos de desarrollo, automatización y analytics, combinando experiencia humana con las capacidades de la IA para ofrecer soluciones escalables y seguras.
