Cómo construimos una plataforma en 15 días utilizando IA para acelerar el desarrollo

Durante muchos años, desarrollar software fue un proceso bastante predecible. Primero venían las reuniones. Después los documentos de análisis, la definición de requerimientos, el diseño técnico y finalmente el desarrollo. Dependiendo del proyecto, podían pasar meses hasta que un cliente tuviera algo funcionando frente a sus ojos.

En los últimos años apareció un nuevo jugador en la ecuación: la inteligencia artificial. Sin embargo, después de varios proyectos trabajando con estas herramientas, llegamos a una conclusión que suele perderse entre tanto entusiasmo. La velocidad cambió. Muchísimo. Pero la experiencia sigue siendo tan importante como siempre.

Uno de los proyectos que mejor ejemplifica esto fue una plataforma desarrollada para una organización dedicada al acompañamiento de artistas. Su trabajo consistía en ayudar a cada participante a comprender mejor su proceso creativo, identificar oportunidades de crecimiento y recibir orientación personalizada basada en años de experiencia acumulada. El problema era que todo funcionaba de manera manual.

Las respuestas llegaban por formularios, correos electrónicos y distintos canales de comunicación. Luego una persona analizaba cada caso, preparaba devoluciones personalizadas y realizaba el seguimiento correspondiente. El proceso funcionaba bien. De hecho, los resultados eran buenos. Pero cada nuevo participante agregaba más trabajo, más tiempo y más dependencia de una única persona que concentraba gran parte del conocimiento necesario para realizar los análisis.

Cuando comenzamos a conversar sobre el proyecto, rápidamente quedó claro que el desafío no era tecnológico. Nadie necesitaba una plataforma porque sí. Lo que necesitaban era encontrar una forma de escalar sin multiplicar la cantidad de horas dedicadas a tareas manuales. El verdadero cuello de botella estaba en el proceso.

Por eso decidimos empezar donde creemos que empiezan todos los proyectos importantes: entendiendo el negocio antes de escribir una sola línea de código.

Durante varias reuniones analizamos cómo trabajaba la organización, qué necesitaban los usuarios y cuáles eran los objetivos a corto y largo plazo. Registramos las conversaciones, procesamos las transcripciones y utilizamos inteligencia artificial para ayudarnos a construir un BRD que luego fue revisado y aprobado por el cliente.

La IA aceleró enormemente esa etapa. Lo que normalmente implica horas de organización, redacción y revisión pudo resolverse mucho más rápido. Sin embargo, las decisiones importantes siguieron dependiendo de las personas involucradas en el proyecto. La inteligencia artificial ayudaba a ordenar ideas, pero no sabía cuáles eran las prioridades del cliente ni podía decidir qué problemas valía la pena resolver primero.

Una vez aprobado el BRD avanzamos sobre el PRD y la definición técnica de la solución. Allí apareció nuevamente la IA como una herramienta de aceleración. Participó en la generación de documentación, ayudó a evaluar alternativas técnicas, colaboró en la producción de código, generó pruebas automatizadas y acompañó gran parte del desarrollo. Aun así, cada decisión importante pasó por filtros humanos.

La arquitectura, por ejemplo, no apareció de manera automática. Fue el resultado de combinar experiencia en desarrollo, infraestructura, operación de sistemas y necesidades concretas del cliente. Sabíamos que si el proyecto funcionaba no queríamos encontrarnos seis meses después reconstruyendo todo desde cero para soportar más usuarios. Por lo tanto, muchas decisiones fueron tomadas pensando no solamente en el presente, sino también en el crecimiento que esperábamos ver durante los meses siguientes.

Lo sorprendente fue la velocidad.

En algunos momentos llegamos a producir miles de líneas de código por día, incluyendo validaciones, pruebas y documentación técnica. Funcionalidades que históricamente habrían requerido jornadas completas aparecían funcionando en cuestión de horas. Era difícil no entusiasmarse viendo el ritmo al que avanzaba el proyecto.

Y justamente ahí apareció uno de los aprendizajes más importantes.

Cuanto más rápido avanzábamos, más fácil era relajarse en algunos procesos que siempre habíamos considerado fundamentales. La documentación estaba contemplada desde el inicio, pero en determinados momentos el desarrollo comenzó a avanzar más rápido que nuestra capacidad para registrar todos los cambios que íbamos realizando.

No parecía un problema. Hasta que apareció uno.

Durante una de las primeras implementaciones en producción le pedimos a la IA que preparara los procedimientos de instalación. A simple vista todo parecía correcto. Sin embargo, al revisar los pasos encontramos que faltaban detalles importantes que sí estaban presentes en el entorno de desarrollo. No era un error grave y logramos detectarlo antes de que generara consecuencias, pero fue suficiente para mostrarnos algo que luego vimos repetirse en otras situaciones.

La IA trabaja con el contexto que tiene disponible. Si determinada información no está documentada o no forma parte de ese contexto, puede asumir cosas incorrectas, olvidar detalles o producir resultados incompletos.

Ese pequeño incidente terminó reforzando una práctica que hoy consideramos esencial. A partir de ese momento comenzamos a documentar cada cambio relevante realizado durante el desarrollo, registrando decisiones, configuraciones y aprendizajes de cada jornada. Lo que inicialmente parecía una tarea administrativa terminó convirtiéndose en una de las claves para mantener la velocidad sin perder control sobre el proyecto.

La primera versión de la plataforma estuvo lista en aproximadamente quince días. Incluía gestión de usuarios, perfiles básicos, cuestionarios persistentes que podían completarse de manera progresiva y toda la infraestructura necesaria para comenzar a operar.

Hoy la plataforma cuenta con más de 100 usuarios activos y pagos. Además, fue diseñada para soportar una escala considerablemente mayor sin necesidad de rediseñar sus componentes principales. El cliente proyecta alcanzar los 300 usuarios en el corto plazo y la arquitectura actual permite pensar en objetivos todavía más ambiciosos.

Sin embargo, si tuviéramos que resumir todo el proyecto en una sola enseñanza, probablemente sería esta.

La inteligencia artificial no reemplaza la experiencia.

La amplifica.

Puede generar código, documentación, pruebas y propuestas técnicas a una velocidad impresionante. Pero sigue necesitando dirección, contexto y criterio. Cualquiera puede pedirle a una IA que construya una aplicación. Lo realmente difícil sigue siendo entender qué construir, cómo hacerlo de manera segura, cómo prepararlo para crecer y cómo detectar los errores antes de que lleguen a producción.

La velocidad es extraordinaria. Pero el verdadero valor sigue estando en saber hacia dónde dirigirla.