En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha irrumpido con fuerza en el campo de la programación, prometiendo revolucionar la manera en que se desarrollan las aplicaciones y el software. Los avances en modelos de lenguaje, asistentes de código y plataformas integradas han creado una expectativa clara: reducir significativamente los costos y el tiempo dedicado a escribir código. Sin embargo, más allá del entusiasmo inicial, surge una realidad compleja y llena de matices que merece ser explorada para comprender el verdadero estado del comercio de la programación asistida por IA, especialmente en el ámbito del desarrollo móvil. Uno de los casos más ilustrativos de esta situación sucede al aconsejar a emprendedores que desean utilizar IA para codificar sus proyectos. Una plataforma muy conocida como replit.
com, que se promociona como capaz de facilitar enormemente el proceso de desarrollo, suscita tanto esperanzas como ciertas decepciones. La expectativa en un inicio es clara: si un desarrollador tradicional exige un costo de 100 dólares para desarrollar una funcionalidad, la IA debería poder hacer lo mismo en una décima parte del precio y en mucho menos tiempo. Esta premisa, aunque atractiva, se encuentra con problemas inherentes a la manera en que funcionan los modelos AI actuales y sus limitaciones técnicas. Tras realizar prototipos con Replit, algunos usuarios han encontrado que la herramienta detrás no es tan profunda ni tan flexible como se desearía. La IA tiene la tendencia a revertir a su propia lógica o esquema, especialmente cuando enfrenta desafíos específicos o complejidades técnicas.
Por ejemplo, en casos relacionados con React Native, uno de los frameworks más populares para desarrollo móvil multiplataforma, las soluciones propuestas por la IA no logran superar los obstáculos técnicos complejos y, tras varios intentos fallidos, terminan regresando a enfoques mucho más simples como generar código HTML y CSS básico en lugar de atacar el problema móvil nativamente. Este comportamiento hace que el ahorro en costos relativizado no sea tan dramático y que el ahorro en tiempo sea cuestionable. Muchas veces, por más que se intente acelerar el desarrollo, los límites que impone la inteligencia artificial actual provocan que el proceso se complique más y se lleve más esfuerzo en ajustes y correcciones manuales. En consecuencia, la ilusión de un desarrollo móvil rápido y económico sin prácticamente escribir código se desvanece, y surge la interrogante sobre si vale la pena continuar por esta senda o buscar otras alternativas. Existe una curiosidad común respecto a si mediante un «prompt» avanzado o madre, que contenga instrucciones muy específicas y estructuradas, se puede «domar» a las IA para obtener mejores resultados.
Esta práctica ya se evidencia entre programadores y desarrolladores que quieren aprovechar al máximo herramientas basadas en GPT y otras arquitecturas similares. Sin embargo, la mayoría de frontend, y en particular el desarrollo móvil, implica un conjunto complejo de integraciones, diseño, APIs y lógica que no siempre pueden ser abstraídas únicamente con prompts bien elaborados. Desde un punto de vista general, muchas de las plataformas de ayuda de código se apoyan en modelos de inteligencia artificial parecidos, generalmente derivandos de las mismas bases de datos y algoritmos — como OpenAI, ChatGPT, Gemini, DeepSeek entre otros. Esto genera una saturación de soluciones que al final terminan entregando resultados similares, con diferencias menores en experiencia de usuario o finalidad enfocada. Por ello, encontrar una solución radicalmente mejor no es sencillo; en muchos casos, las diferencias no radican solo en el modelo IA sino en el entorno, integraciones y flujos de trabajo que soportan a los desarrolladores.
En el mercado se percibe un movimiento hacia herramientas que fomentan el desarrollo móvil “sin código” o “low code”, las cuales buscan que los usuarios puedan crear aplicaciones móviles y web sin escribir código tradicional. Algunos ejemplos populares incluyen Adalo, Bubble, y Glide. Sin embargo, estas plataformas están limitadas en escala, personalización y control total sobre la aplicación. A menudo, el resultado final es una aplicación básica o con capacidades acotadas, insuficiente para proyectos más ambiciosos o que necesiten una fuerte personalización. Otra tendencia relevante es el surgimiento de asistentes programáticos basados en IA que colaboran lado a lado con el desarrollador, en lugar de reemplazarlo completamente.
Aquí, la IA funciona como copiloto, sugiriendo fragmentos de código, detectando errores, optimizando funciones y acelerando tareas repetitivas. Estas herramientas, como GitHub Copilot, se posicionan como auxiliares inteligentes que incrementan la productividad del programador, en lugar de sustituirlo. Para quienes buscan resultados rápidos y efectivos, especialmente en desarrollo móvil, la recomendación es considerar un enfoque híbrido: aprovechar la IA para acelerar tareas sencillas, generación de prototipos rápidos, documentación, y automatización de funciones repetitivas, manteniendo la supervisión humana y el control sobre las decisiones técnicas cruciales. La tolerancia a errores, la capacidad de adaptar el código a necesidades específicas y el mantenimiento posterior son factores que requieren siempre la mirada experta del desarrollador. Así mismo, la industria está en constante evolución.
La inteligencia artificial mejora sus capacidades y su integración con frameworks populares y herramientas de desarrollo. Es probable que en un futuro cercano se vean plataformas mucho más robustas que permitan avanzar en la promesa de desarrollo móvil rápido y sin código. Mientras tanto, es fundamental no caer en una falsa expectativa que lleva a invertir más tiempo y dinero del esperado en soluciones que no están completamente maduras. En resumen, el estado actual del comercio de la programación basada en inteligencia artificial refleja un momento de transición y aprendizaje. Las herramientas disponibles ofrecen ventajas claras, pero todavía enfrentan retos importantes para entregar resultados consistentes y especializados, en especial en ámbitos tan complejos como el desarrollo móvil.
La clave para aprovechar al máximo estas tecnologías está en entender sus fortalezas y limitaciones, combinándolas con estrategias bem fundamentadas para minimizar desperdicio de recursos y maximizar la eficiencia del desarrollador. Para las startups y fundadores que aspiren a usar la IA en la creación de productos, el consejo es mantener expectativas realistas, investigar a fondo las plataformas y complementar la automatización con el talento humano. La programación asistida por IA no es una solución mágica que automáticamente reduce los costos a una fracción, sino una herramienta poderosa que, cuando se usa adecuadamente, puede transformar significativamente el proceso de desarrollo y abrir nuevas posibilidades para la innovación tecnológica.
