En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) ha irrumpido con fuerza en todos los sectores, especialmente en el desarrollo de software. La evolución acelerada de estas herramientas crea un panorama cambiante donde las habilidades humanas deben adaptarse rápidamente para mantener el control sobre los agentes automatizados. La realidad es que administrar agentes de IA en proyectos reales puede sentirse como una misión imposible, dado que estos sistemas evolucionan y se actualizan a un ritmo que supera la capacidad de aprendizaje humano tradicional. Sin embargo, con la planificación adecuada, un conocimiento profundo de las herramientas y una estrategia de trabajo bien definida, es posible no solo domar estos sistemas sino también potenciar el desarrollo de software de manera efectiva y eficiente. Es fundamental comprender que las herramientas de IA no son en sí mismas la solución definitiva, sino que son un medio para aprovechar al máximo los inputs de calidad: el código, los diagramas, los datos y las indicaciones que se les proporcionan.
El éxito de los agentes de IA dependerá en gran medida de la calidad de estos materiales y la forma en que se integran mediante una técnica sólida y ordenada. Similar a como en el arte el resultado final depende tanto de los materiales usados como de la técnica del pintor, en el desarrollo con IA el diseño del prompt y la preparación del entorno son decisivas para obtener resultados valiosos. Una de las primeras consideraciones para quienes manejan agentes de IA es conocerse a sí mismos y sus limitaciones. Es un error común pensar que estas herramientas pueden suplir todas las habilidades técnicas y creativas de un desarrollador, cuando en realidad, sin una base sólida de programación, arquitectura de software y comprensión precisa de las necesidades del proyecto, la calidad del resultado será deficiente. Las IA operan prediciendo el siguiente fragmento de texto más probable basándose en ingentes cantidades de entrenamiento previo, pero no entienden el código o su propósito en el nivel profundo que un desarrollador sí posee.
Por eso, la intervención humana es indispensable para guiar, corregir y validar los procesos. La planificación se revela como el eje central sobre el que debe girar toda interacción con agentes de IA. Más del 90% del trabajo reside en diseñar y restringir el contexto y las tareas que se asignarán a estos agentes. La práctica conocida como “vibe coding”, que consiste en confiar únicamente en solicitar tareas o funcionalidades sin una preparación previa o estructura, suele ser contraproducente salvo para la generación de prototipos o pruebas rápidas. Para resultados realmente útiles y utilizables en producción, la creación de planes reutilizables es una necesidad.
Estos planes son documentos vivos, que pueden contener código, datos estructurados y descripciones en lenguaje natural, y deben guardarse dentro del proyecto para facilitar su revisión, ejecución por pasos y modificaciones futuras. Una técnica clave es dividir el trabajo en módulos o etapas pequeñas y claras, donde cada paso pueda completarse con éxito antes de avanzar al siguiente. El agente, al igual que un desarrollador humano, puede desviarse o inventar soluciones poco fiables si no cuenta con un plan bien definido. Esto es especialmente cierto cuando las tareas involucran múltiples pasos o dependen de la arquitectura particular del proyecto. Por eso, para evitar resultados inesperados o inconsistencias, el alcance debe ser cuidadosa y realísticamente delimitado.
Entender cómo encontrar y seguir la ruta correcta para completar una tarea también es fundamental. Al igual que un viajero que debe elegir el camino adecuado hacia su destino, el desarrollador debe identificar las acciones, interacciones y preguntas precisas que debe realizar el agente, ajustándose siempre a las capacidades del modelo utilizado. Intentar delegar tareas demasiado pequeñas o que no requieren explicación suele ser innecesario y puede complicar la supervisión. En el caso de dudas sobre cómo ejecutar algo, es mejor abordarlas inicialmente en modo investigación o planificación, solicitando al agente que genere información o perspectivas más que que realice cambios directos al código. Planes y reglas deben ser tratados como ciudadanos de primera clase dentro de cualquier repositorio que haga uso de agentes de IA.
Los planes son componentes que contienen descripciones detalladas, fragmentos de código y directrices, guardados en archivos de formato Markdown que permiten combinar información legible para humanos con estructuras ejecutables por el agente. Se debe fomentar la práctica de conservar versiones y efectuar commits con mensajes claros que describan los cambios en los planes y la ejecución de los pasos definidos. Esto no solo facilita la trazabilidad y la auditoría, sino también permite volver fácilmente a estados previos si es necesario. La revisión constante de estos planes es indispensable. Tan pronto como un plan es redactado, es probable que contenga errores o puntos cuestionables, lo cual no debe desanimar sino ser considerado una fase natural del proceso iterativo de mejora.
En muchos casos, es más eficiente y práctico eliminar o corregir fragmentos inconsistentes directamente, en lugar de tratar de persuadir al agente sobre lo que está equivocado. Las revisiones pueden implicar múltiples ciclos hasta conseguir un plan que sea efectivo y comprensible tanto para el agente como para los humanos. Probar el plan contra el código existente es otro momento crítico. Los agentes pueden presentar propuestas con buen aspecto superficial, pero la ejecución puede evidenciar inconsistencias, problemas de compatibilidad o diseño. Este proceso de pruebas suele revelar deficiencias arquitectónicas o de implementación que el equipo humano quizás desconocía o minimizaba.
Precisamente, una de las grandes virtudes de la colaboración con IA es que permite detectar estos “códe smells” y sugerir refactorizaciones que mejoran la mantenibilidad y calidad del código. Es importante destacar que la IA no aprende ni acumula conocimiento del proyecto como lo haría un humano. Cada interacción es más bien una predicción basada en el contexto inmediato, sin memoria persistente ni comprensión real del dominio. Por ello, es normal que al explicar reglas o convenciones propias del proyecto, la IA dolosamente las recuerde solo temporalmente y puede cometer errores o ignorarlas si no están claramente definidas en los planes o reglas asociadas. Esta limitación subraya la necesidad de documentar consistentemente y mantener las reglas y el código actualizados para que el agente se mantenga alineado con las directrices.
Confiar, pero verificar, es un mantra que debe incorporarse en cualquier flujo de trabajo que integre agentes de IA. Las herramientas pueden sugerir que todo está listo y funcionando, incluso es posible que intenten ejecutar el código o la aplicación por sí mismas. Sin embargo, se recomienda que el desarrollador ejerza control sobre las pruebas, corra los builds localmente y realice las validaciones habituales para evitar errores disfrazados o soluciones improvisadas por el modelo que no cumplen con el estándar de calidad requerido. A medida que los agentes trabajan y proponen soluciones, los desarrolladores deben adoptar una actitud reflexiva, exponer con claridad los problemas surgidos mediante reportes detallados que incluyan logs, capturas y descripciones precisas, evitando solicitudes vagas o poco claras. Esta comunicación estructurada facilita que el agente pueda generar planes de corrección adecuados, propiciando así ciclos de retroalimentación productivos.
Un aspecto crucial para alcanzar resultados exitosos reside en la elección del modelo de IA adecuado. Existen modelos diseñados específicamente para planificación y razonamiento, que consumen más recursos pero ofrecen mayor profundidad en el análisis, mientras otros están orientados a la ejecución directa, con menor costo y rapidez. Saber cuándo utilizar cada tipo de modelo contribuye a optimizar costos y evitar desgaste en el proceso. El control de costos es también una variable que debe gestionarse con disciplina. Los modelos de IA suelen implicar costos por consumo de tokens o tiempo de uso, y sin una supervisión adecuada se pueden disparar de manera inesperada, como ocurre con las llamadas “adicciones a la codificación por vibras”.
Administrar límites mensuales, activar o desactivar modelos según su eficiencia, y aprovechar promociones o descuentos es parte del trabajo para mantener la inversión en IA dentro de parámetros razonables. Finalmente, en el ecosistema de agentes de inteligencia artificial, existen protocolos como el Master Control Program (MCP) que facilitan la interoperabilidad entre diferentes LLMs y herramientas. Sin embargo, estas tecnologías no representan una panacea ni un sistema de control definitivo sino que simplemente estandarizan la manera en que los agentes se comunican y ejecutan tareas. La esencia sigue siendo la misma: combinar cuidadosamente los prompts y las llamadas a herramientas para maximizar el valor obtenido. Gestionar agentes de IA en el mundo real implica dominar una nueva forma de programación que integra el poder de la inteligencia automatizada con la supervisión humana exhaustiva.
No es un camino libre de dificultades ni atajos, pero con paciencia, planificación rigurosa y comprensión clara de los límites y posibilidades, se pueden transformar las capacidades del desarrollo de software de maneras impensables hace sólo unos años. La misión, aunque imposible a primera vista, está al alcance de quienes estén dispuestos a adaptarse y evolucionar junto con sus herramientas.
