Para obtener una comprensión de primera mano del impacto de la IA en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), decidí ejecutar un experimento. quería intentar escribir un sistema razonablemente complejo desde cero usando la IA. No quería un "Hello World" o otra aplicación "To Do"; quería algo realista, algo que podría usarse a escala como lo haríamos en el mundo empresarial. El resultado es Un proyecto divertido que mezcla mi pasión por la tecnología y la vida silvestre. Under The Hedge El experimento produjo varios hallazgos clave, validando y añadiendo contexto práctico a las tendencias más amplias de la industria: 
 
 
 
 
 
 ¿La IA hace que los desarrolladores sean más rápidos o simplemente peores? El "Impuesto a la estabilidad": Descubre el costo oculto de la generación de código de IA de alta velocidad y por qué está alimentando la deuda técnica. Vibe Coding está muerto: Aprende por qué generar código a través de prompts de lengua natural está elevando la barra para el dominio de los desarrolladores, no bajándolo. El paradojo de la confianza: por qué el 90% de los desarrolladores utilizan la IA, pero el 30% no confía en una línea de código que escribe. The Bricklayer vs. The Site Foreman: Un nuevo modelo para el papel del desarrollador en la era de la IA. The Project: Under The Hedge Categoría: Under the Hedge Me planteé construir una plataforma comunitaria para compartir y descubrir encuentros con la vida silvestre, esencialmente un Instagram/Strava para la vida silvestre. Para darle una idea de la escala del proyecto, incluye: 
 
 
 
 
 
 
 
 El sistema utiliza Gemini para identificar automáticamente las especies, describir el comportamiento y asignar un "punto de interés" basado en la conciencia de lo que está sucediendo en la imagen y la ubicación en la que se tomó. Datos geoespaciales complejos: mapas interactivos, geohashing para el seguimiento de la ubicación y extracción precisa de coordenadas de los datos EXIF. Layer de datos de alto rendimiento: un diseño de tabla única escalable y rápido en AWS DynamoDB para manejar patrones complejos de acceso a datos con latencia submillisegundos. Infraestructura de medios escalables: Un componente de medios robusto que utiliza AWS CloudFront para almacenar y servir eficientemente imágenes y videos de alta resolución a los usuarios en todo el mundo. Gráfico social: un sistema completo de seguimiento (seguir usuarios, especies, ubicaciones o hashtags), comentarios y feeds de actividad. Gamificación: Colocar tablas de liderazgo para involucrar a los locales. Seguridad de la empresa: protege auth a través de AWS Cognito, controles de privacidad y herramientas de moderación. Puedes comprobarlo aquí: https://www.underthehedge.com The Industry Context El contexto de la industria Antes de compartir lo que encontré mientras desarrollaba Under The Hedge, debemos evaluar lo que el resto de la industria está diciendo sobre la base de los estudios de los últimos años. A medida que llegamos al final de 2025, la narración que rodea el desarrollo asistido por la IA ha evolucionado de una simple "velocidad" a una realidad más matizada. El informe DORA (DevOps Research and Assessment) de 2025 define esta era con un único concepto poderoso: la IA es un amplificador. Throughput vs. Stability Los datos de 2025 revelan un cambio crítico en comparación con los años anteriores. En 2024, los primeros datos sugirieron que la IA podría realmente ralentizar la entrega. Sin embargo, el informe de 2025 de DORA confirma que los equipos se han adaptado: la adopción de la IA está ahora positivamente correlacionada con el aumento de la capacidad de entrega. El informe confirma que a medida que aumenta la adopción de la IA, la estabilidad de la entrega continúa disminuyendo.La fricción de la generación de código se ha reducido a casi cero, creando un aumento en el volumen de código que está abrumando los procesos de prueba y revisión a continuación. Vibe Coding Bug Spike Esta inestabilidad es corroborada por estudios externos.La investigación de Uplevel en 2024 encontró que mientras que los desarrolladores se sienten más productivos, la tasa de errores aumentó en un 41% en las solicitudes de arrastre asistidas por IA. Esto se alinea con el fenómeno de "codificación de vibración" -generando código a través de prompts de lenguaje natural sin una comprensión profunda de la sintaxis subyacente. The Trust Paradox A pesar de que el 90% de los desarrolladores ahora utilizan herramientas de IA, sigue existiendo un significativo "paradojo de confianza".El informe de 2025 de DORA destaca que el 30% de los profesionales todavía tienen poca o ninguna confianza en el código que genera la IA. Estamos usando las herramientas, pero somos cautelosos con ellas, tratando a la IA como un "práctico junior" que requiere supervisión constante. Code Churn and Technical Debt Analizando 211 millones de líneas de código, identificaron un “milagro dudoso” en 2024: por primera vez en el registro, el volumen de líneas “Copia/Pasted” (12,3%) superó el volumen de líneas “Movidas” o refactorizadas (9,5%). El informe detalla un aumento de 8 veces en los bloques de código duplicado y un aumento brusco en el "churn", código que se escribe y luego se revisa o elimina dentro de dos semanas. Esto indica que la IA está alimentando una cultura "sólo escrita" donde los desarrolladores encuentran más fácil generar nuevos bloques de código repetitivos en lugar de refactorizar la lógica existente para ser modular. Security Risks El análisis de Veracode 2025 encontró que el 45% de las muestras de código generadas por IA contenían vulnerabilidades inseguras, con lenguajes como Java viendo tasas de paso de seguridad tan bajas como el 29%. So what do these studies tell us? Los datos muestran una imagen clara: la IA actúa como un multiplicador. Amplifica la velocidad, pero si no se gestiona correctamente, también amplifica los errores, la deuda técnica y las fallas de seguridad. What my Experiment Taught Me Lo que mi experimento me enseñó Mis herramientas elegidas fueron Gemini para arquitectura/planificación y Cursor para implementación. Edificio Fue un ejercicio de apertura de ojos que confirmó los hallazgos de la industria y destacó el elemento práctico y humano del desarrollo asistido por IA. Under The Hedge The Velocity Multiplier Multiplicador de Velocidad Aunque no mantenía registros de tiempo estrictos, estimaba que podría implementar todo este sistema -una plataforma bastante compleja a escala empresarial- en menos de un mes de trabajo a tiempo completo (aproximadamente 9-5, 5 días a la semana). El mayor impacto personal para mí, que habla quizás más de la motivación que de la velocidad pura, fue el ciclo de retroalimentación constante.En los proyectos personales pasados, a menudo me metí en pequeños detalles intrincados, lo que llevó al agotamiento.Utilizando estas herramientas, pude implementar una funcionalidad completa y compleja, como un sistema de alimentación social entero, en el tiempo que necesitaba para ejecutar el baño de mi hijo. The "Stability Tax" in Practice El “impuesto a la estabilidad” en la práctica Mi experiencia también validó las crecientes preocupaciones de la industria sobre el "Impuesto a la estabilidad" - el declive en la estabilidad de la entrega debido al aumento del volumen de código. encontré que la IA hace tareas bien definidas, aisladas excepcionalmente bien; la construcción de componentes de mapas complejos o UI de medios sofisticados se hizo en segundos, tareas que normalmente me llevarían días o incluso semanas. 
 
 
 Bloat y Duplication: La IA defectuosamente defectuosa para la solución más rápida, no la mejor, a menos que se indique explícitamente lo contrario. Esto condujo a código ineficiente, hinchado. Cuando abordaba un problema difícil, a menudo "forzaba bruta" una solución, implementando múltiples vías de código redundante en la esperanza de solucionar el problema. La muerte de "DRY" confirmada: Frecuentemente observé que la IA duplicaba secciones enteras de código en lugar de crear componentes reutilizables o métodos auxiliares.Esta es una evidencia directa de la cultura "sólo escrita" destacada en el informe de GitClear, alimentando el aumento de las líneas copiadas/pasadas y la codificación.Si cambié un contrato de datos simple (por ejemplo, renombrar una propiedad de base de datos), la IA a menudo intentaría mantener la compatibilidad retroactiva al manejar tanto los escenarios viejos como nuevos, lo que conduciría a la inutilidad del código. En última instancia, tuve que mantener una profunda comprensión de los sistemas para asegurarme de que se implementaran las mejores prácticas, confirmando la "paradoja de confianza" en la que los desarrolladores tratan a la IA como un internado junior que requiere supervisión constante. Security and Knowledge Gaps Lagunas de seguridad y conocimiento Los riesgos de seguridad destacados por La IA rara vez priorizó la seguridad por defecto; tuve que animarla específicamente a considerar e implementar mejoras de seguridad. Veracode Además, la IA es sólo tan buena como los datos a los que tiene acceso.Cuando intenté integrar la nueva interfaz de usuario Cognito Hosted, el modelo luchó significativamente, quedándose atrapado en circuitos repetitivos debido a la falta de datos de entrenamiento actuales. Los componentes debían ajustarse juntos, pude guiar a la IA a la solución correcta rápidamente, destacando que una comprensión conceptual profunda sigue siendo primordial. Cómo AI as a "Coaching Tool" AI como una “herramienta de coaching” A pesar de sus defectos, la IA demostró ser una herramienta magnífica para el aprendizaje. Como novato en Next.js y AWS Amplify, la capacidad de obtener prototipos de trabajo rápidamente me mantuvo motivado. Cuando encontré una funcionalidad que no entendía, usé la IA como entrenador, pidiéndole que explicara los conceptos. Luego cruzé el código generado con la documentación oficial para garantizar la adhesión a las mejores prácticas. Al buscar activamente comprender y luego guiar a la IA hacia mejores soluciones, pude acelerar significativamente mi aprendizaje. How to Help AI Be a Better Code Companion Cómo ayudar a AI a ser un mejor compañero de código Para mitigar el "Impuesto de Estabilidad" y maximizar la velocidad de la IA, un enfoque proactivo y disciplinado es esencial: 
 
 
 
 
 Pre-planificación detallada es clave: Utilice herramientas como Gemini (aprovechando su función de investigación profunda) para crear especificaciones detalladas, diagramas de arquitectura y documentos de diseño antes de comenzar la implementación.  Instead of relying on the AI to spontaneously generate quality code, we must proactively instruct it to maintain standards. This includes designing regular, specific prompts focused on:
 
 Explicitly Enforce Quality Gates: 
 
 
 
 Identifying security improvements. Identifying performance issues or potential optimisations. Identifying duplicated or redundant code. Aprovechar la IA para la Garantía de Calidad: Utilice la IA para analizar retrospectivamente el código generado e identificar áreas para refactorizar o mejorar, una tarea que puede realizar mucho más rápido que una revisión humana manual. Uso de la IA para el SDLC entero: Debemos desplegar la IA para escribir y autoevaluar documentos de diseño de características, épicos y tareas individuales, y crucialmente, para escribir planes de pruebas completos y pruebas automatizadas para capturar los sutiles errores lógicos asociados con la "codificación de vibe". Conclusion: The End of "Vibe Coding" ¿Deberíamos dejar de usar la IA para el desarrollo de software? Retirarse de la IA ahora sería ignorar el mayor apalancamiento para la productividad de la ingeniería que hemos visto en décadas. Me demostró que un único desarrollador, armado con estas herramientas, puede golpear mucho por encima de su clase de peso, entregando arquitectura de clase empresarial en una fracción del tiempo. Absolutely not. Under The Hedge Sin embargo, la era del optimismo ciego debe terminar.La "Rush de azúcar" de la generación de código fácil ha terminado, y el "Impuesto a la estabilidad" está llegando a su fin. Los datos y mi propia experiencia convergen sobre una única verdad ineludible: AI lowers the barrier to entry, but it raises the bar for mastery. Debido a que la IA defiende inflar bases de código e introducir inseguridades sutiles, el desarrollador humano es más crítico que nunca. Nuestros valores cambian por completo Estamos pasando de ser bricklayers a ser foremen del sitio. Síntesis Semántica, Arquitectura y Control de Calidad Si tratamos a la IA como una varita mágica que nos exime de la necesidad de comprender la tecnología subyacente, nos ahogaremos en un mar de deudas técnicas, patrones de copia dudosos y vulnerabilidades de seguridad.Pero si tratamos a la IA como un internado junior incansable, brillante, pero ocasionalmente descuidado, uno que requiere especificaciones estrictas, revisión constante del código y orientación arquitectónica, podemos lograr cosas increíbles. El camino hacia adelante no es dejar de usar las herramientas. es detener "codificación de vibe" y comenzar Debemos usar la IA no sólo para escribir código, sino para desafiarlo, probarlo y refinarlo. Ingeniería El futuro pertenece a aquellos que pueden dominar la velocidad.¡Sólo deseo que mi experimento resultara en construir algo que me haría un montón de dinero en lugar de sólo rastrear palomas! 😂 Gracias por leer, por favor compruebe mis otros pensamientos en denoise.digital.

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Construí una aplicación a escala empresarial con IA. Aquí está lo que fue correcto y equivocado

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