DEVELOPMENT
Roles de Arquitectura de software eran un lujo… hasta que llegó la IA a programar
Hoy crear un producto ya no se siente imposible: con IA puedes pasar de una idea a algo funcionando en muy poco tiempo, incluso sin ser “experto” en una tecnología. Y eso es bacán… hasta que ese código llega a producción.
En esta charla haré una guía “real”: de como construir un sistema desde cero con IA y evaluaremos el resultado. Partiremos con el prompt típico que te entrega el *happy path*: funciona, se ve bien y parece listo para lanzar. Después veremos lo que suele quedar fuera de ese camino feliz y que, tarde o temprano, te pasa la cuenta.
Hablaremos de escalabilidad, observabilidad, resiliencia, mantenibilidad, costos, uso de recursos, trazabilidad, auditoría, seguridad, dependencias y lineamientos de arquitectura que la IA no conoce porque no vive en tu contexto o el de la empresa. Además, revisaremos casos recientes de la industria: ejemplos donde la IA se usó bien y también fracasos emblemáticos de los últimos meses donde “funcionaba” hasta que dejó de funcionar.
En el corto plazo, un rol de arquitectura ayuda como filtro: hacer las preguntas incómodas, poner límites y evitar que la velocidad se convierta en deuda. Pero mirando hacia adelante, parte de ese criterio podría empaquetarse como un “super prompt” o una receta reutilizable: contexto de negocio + restricciones reales + patrones desde el inicio (por ejemplo, TDD paranoico, observabilidad por defecto y controles de seguridad). La pregunta final es simple: si la IA va a escribir cada vez más código, ¿quién diseñará el contexto ideal para que cualquier persona pueda programar directo a producción?
En esta charla haré una guía “real”: de como construir un sistema desde cero con IA y evaluaremos el resultado. Partiremos con el prompt típico que te entrega el *happy path*: funciona, se ve bien y parece listo para lanzar. Después veremos lo que suele quedar fuera de ese camino feliz y que, tarde o temprano, te pasa la cuenta.
Hablaremos de escalabilidad, observabilidad, resiliencia, mantenibilidad, costos, uso de recursos, trazabilidad, auditoría, seguridad, dependencias y lineamientos de arquitectura que la IA no conoce porque no vive en tu contexto o el de la empresa. Además, revisaremos casos recientes de la industria: ejemplos donde la IA se usó bien y también fracasos emblemáticos de los últimos meses donde “funcionaba” hasta que dejó de funcionar.
En el corto plazo, un rol de arquitectura ayuda como filtro: hacer las preguntas incómodas, poner límites y evitar que la velocidad se convierta en deuda. Pero mirando hacia adelante, parte de ese criterio podría empaquetarse como un “super prompt” o una receta reutilizable: contexto de negocio + restricciones reales + patrones desde el inicio (por ejemplo, TDD paranoico, observabilidad por defecto y controles de seguridad). La pregunta final es simple: si la IA va a escribir cada vez más código, ¿quién diseñará el contexto ideal para que cualquier persona pueda programar directo a producción?