Programar con IA - Lecciones aprendidas

He pasado los últimos meses programando con IA. Esto es lo que he aprendido hasta ahora.

Diseña antes de delegar

Tu trabajo es construir una arquitectura y un modelo de datos inteligentes. Usa tu pensamiento creativo único y tu propia experiencia. Por ejemplo, nunca quiero lidiar con zonas horarias, así que todo es siempre UTC hasta que se muestra. Esa es una decisión que la IA no tomará por ti.

Pero no puedes planificarlo todo por adelantado. Vas a iterar. A veces tu idea simplemente no funciona. Esto significa que necesitas refactorizar todo el tiempo. Está bien. Haz muchas refactorizaciones pequeñas. No esperes hasta que sean necesarias las grandes.

Aquí está lo que sigo recordando: la calidad de la salida de la IA es directamente proporcional a la claridad de tu pensamiento. A veces necesitas iterar primero sobre tu pensamiento. No te apresures si aún no lo sabes. Aquí es donde la fase de planificación de una herramienta de IA se vuelve crucial. Puedes iterar sobre el plan. Si no estás contento, o si no se siente bien, simplemente sigue discutiendo.

No trates a la IA como una persona

No confíes simplemente en que recuerda las cosas importantes. Trata a la IA como un pasante entusiasmado que tiene su primer día en el trabajo, cada vez.

A veces necesitas ser duro y volver a encaminarlo. No necesitas ser educado. La IA no se cansa, ni se desmotiva, ni se resiente de que las especificaciones no cubrieran esto. Si has omitido algo, o tienes una nueva idea, simplemente dile que lo haga de nuevo. Como humanos, instintivamente queremos asumir la culpa. “Ok, esto no es exactamente lo que quería, pero simplemente lo pedí mal, así que está bien.” Deja de hacer eso. Es una herramienta.

Si el trabajo no es exactamente lo que quieres, haz que lo rehagan. Dos veces. Tres veces. Haz que lo arranquen. Revierte los cambios. Hacer eso es muy barato, comparado con tener que cambiar después.

No asumas que la IA sabe cuál es la mejor solución

La IA puede tener ideas tecnológicas maravillosas, pero puede que no funcionen en absoluto en tu contexto. Recuerda: pasante entusiasmado, primer día en el trabajo, ¡hay mucho que aún no sabe!

Pide una segunda opinión de una herramienta de IA diferente. Cuando hablan entre sí, a menudo ayuda mucho, así que configura un MCP con un modelo diferente, y haz que discutan las cosas. Las segundas opiniones son mucho más baratas que los errores.

La IA construirá una catedral cuando necesites un cobertizo

Las salidas de IA tienden a ser sobre-ingenierizadas y sobre-complicadas. He dicho “no, este es un problema muy simple, haz una solución simple” muchas veces. ¡Y adivina qué, la IA siempre confirmó que tenía razón!

Uno de los problemas que necesitaba resolver era encontrar todas las rutas de vuelo posibles de A a B. La IA se le ocurrió algún algoritmo, pero con solo pensamiento lógico y usando el prompt “explícame el algoritmo exactamente”, sugerí una mejor manera. Fue 200 veces más rápida.

Así que mira lo que hizo. Pídele que explique. Haz scripts de prueba offline para todos los conceptos clave para seguir el hilo.

El contexto es tu espacio más precioso

El contexto se desbordará y el conocimiento se perderá. Incluso sistemas como dev-docs fallan cuando haces demasiado a la vez. En su lugar, haz un plan, luego haz cada paso en un contexto limpio. Asegúrate de que cada paso funcione exactamente como quieres antes de pasar al siguiente. Asegúrate de que la IA actualice documentos y tickets. Esto mantendrá el contexto más pequeño al comenzar con una pizarra limpia en cada paso.

No desperdicies contexto con herramientas MCP que no necesitas en cada sesión. Verifica tu uso de contexto; en Claude code simplemente escribe /context para obtener una visión general. Desactiva lo que no usas.

Eres el piloto - presta atención a todo

Sé vigilante. La IA con la que trabajé una vez dejó archivos fuera de los commits. Perdí trabajo por eso. Así que prohibí ciertos comandos de git y sistematicé el flujo de trabajo con hooks.

Siempre sigue probando en tus entornos objetivo. Configura tu entorno para pruebas rápidas, y asegúrate de que la IA pueda ver los resultados de la prueba; a menudo puede entonces iterar y corregir errores por sí misma. Pero eso solo funciona si puede ver la retroalimentación en vivo; invertir tiempo en un sistema que permita esto vale la pena infinitamente. Simplemente agregar “Necesitas probar esto tú mismo, e iterar si es necesario” realmente ayuda.

Multiplica tus aprendizajes

Convierte cada error en una mejora. Prueba las mejoras. Estás obteniendo conocimiento valioso sobre crear con IA, así que asegúrate de capturarlo.

Explora formas de usar sub-agentes, skills, hooks, gems para mantener la IA en el camino correcto. El objetivo es construir un sistema que mejore cada vez que lo usas. Y aquí también, prueba. Simplemente pregunta a la IA: ¿Viste el texto de advertencia? Te sorprenderás de lo difuso que a veces funcionan las herramientas de IA.