Uso de Agentes de IA en Proyectos de Desarrollo

Primero quiero dejar claro que no estoy para nada en contra de la IA; al contrario, estoy muy a favor de su uso, y su evolución es imparable. Sin embargo, me gustaría conocer la experiencia de ustedes al usar agentes de IA en el desarrollo de proyectos, ya sean personales o de trabajo. Yo compartiré la mía.

Hace poco tuve la oportunidad de trabajar con agentes de IA para el desarrollo de un proyecto. Esto no solo me permitió resolver dudas puntuales o pedir ayuda con una función, sino que me dio la posibilidad de co-programar con la IA. Ya no pienso tanto en el código línea por línea, sino más en términos de algoritmos: formulo un prompt, y en conjunto con el cliente puedo ir generando la solución. Esto me ha ayudado a agilizar cambios tediosos que antes requerían tiempo y atención a detalles repetitivos, además de permitirme implementar algoritmos más complejos que, por falta de experiencia en un lenguaje o tecnología específica, quizá no habría imaginado por mi cuenta.

Gracias a este tipo de herramientas, siento que tengo mucho más “poder” al programar. Y como suele ocurrir, con más poder llega también la ambición de hacer más: de llevar el código más lejos en menos tiempo. Además, puedo planificar los siguientes pasos mientras observo cómo el agente construye el código con cada instrucción que le doy. Pero aquí viene el motivo por el que abrí esta discusión:

Aunque ahora produzco mucho más código que antes, también me siento constantemente abrumado pensando que podría lograr aún más si elaborara mejores prompts. Siento que mi ritmo de trabajo se acelera, porque paso el día creando, leyendo, pensando y volviendo a crear, en un bucle de “hiperproductividad”. Esto me ha llevado a terminar el día agotado… aunque con ganas de seguir programando. La experiencia ha transformado mi trabajo: ahora es más sobre diseñar prompts y algoritmos, y menos sobre escribir manualmente código repetitivo.

Esta es mi experiencia en el poco tiempo que llevo trabajando con un agente de IA. Me encantaría saber cómo lo han vivido ustedes. Tal vez este sentimiento sea solo mío, o quizá esté rozando el burnout, pero quería abrir esta conversación para leerlos. :D

La IA es muy efectiva a mi parecer en algunos pasos pero hay cosas que pulir como programadores, administradores o incluso usuarios de un agente de IA. Además es evolucionado de lo que conocemos en el código antes no se tenían estos recursos y en cambio era la documentación pero ahora es chévere tener esta implementación y en buena hora hay que implementarla adaptándose al entorno y las necesidades, algo asi como un cambio pero de provecho y tendrá pros como contras.

¿Has notado un incremento en la productividad a la hora de programar gracias a estas herramientas?

Si hay un incremento de productividad cuando programo algún proyecto porque el agente de IA trata de seguir las instrucciones que le indico algunas son mucho de ayuda como lo es GitHub Copilot hasta ahora se encuentra incluso implementada en el VSCode que hace poco tiempo atrás no traía y revisábamos linea por linea mejorando el código.

¿Crees que se ha ampliado el abanico de oportunidades o casos de uso en tus proyectos gracias a la IA?

Un poco si porque es una buena alternativa de mejorar el código base que programo y la optimización por parte de la IA pero hay algunos agentes de IA que son mas útiles que otros hay diferencias entre Gemini y talvez Deepseek la nueva IA china me e dado cuenta desde que la use por curiosidad al ser lanzada que sus respuestas eran ordenadas como siguiendo un patrón en cambio la IA Gemini es creativa y mas visual, tambien porque ha mejorado con varias actualizaciones pero ayuda mucho en diferencia con Deepseek porque se puede crear gemas dentro de Gemini implementar un agente referente a alguna tarea con información proporcionada por el usuario cuenta con research análisis, infografías, muestras muy visuales de Dashboard en otros ámbitos pero tambien del código hecho como ejemplo en una creación de una pagina web tambien traduce las ideas en audio y es excelente porque por ejemplo no alcance a hacer el proyecto y terminar los últimos análisis pero traduzco en audios la información o el código que se desarrollo y a la mañana siguiente si nos dirigimos al trabajo, universidad o incluso estamos de viaje, manejando y no es posible leer mientras se maneja entonces esta alternativa la pongo dentro del vehículo y voy escuchando la traducción mientras voy manejando y luego tener una conclusión de los últimos detalles de modo que ya cuando llegue a mi destino lo que hago será implementarlo.

Asi mismo una amiga intento humanizar un agente de IA para programar su proyecto de en base a estudios psicológicos, el tema trataba de programar un programa que permita impulsar el desenvolvimiento de los niños en una escuela, porque un amigo trabaja de psicólogo en esta escuela y se daba cuenta que estos niños tenían déficits de hay nace esta idea que presento en una hackathon y la llegaron a terminarla y presentarla y fue buena idea que los jueces la aprobaron pero tras todo eso hicieron muchas sesiones implementando el agente de IA para mejorar el código basado en la información que ellos propusieron luego con el resto del equipo solucionamos la parte del backend y la ciberseguridad.

¿sientes que la posibilidad de generar más código y tener una mejor cobertura de tests o casos de uso ha acelerado el ritmo de trabajo al punto de provocar una sensación de agotamiento?

Un poco de sensación de alivio y cansancio pero tambien curiosidad al llevarlo mas allá como siempre hay bugs e inconsistencias estos factores pueden producirlo además de implementar mas cosas conlleva a seguir explorando aveces destruyendo el código base pero imagino que se debe limitar a ciertas tareas porque lo mejor que se puede buscar en el código es su reutilización a mi parecer por muy grande, pequeño o optimizado se debe optar por un código que se pueda rehusar si luego de mi alguien tendrá que intervenir en el código que programe hacerlo pero con mínimos cambios para evitar actualizar todo de nuevo y cortar procesos incluso parar tareas asi hay muchos sistemas que en la actualidad tardan días en ser arreglados por actualizaciones talvez por inconsistencias en el código o talvez porque cambiaron de formato y muchas tecnologías no son muy adecuadas para otras. Aun asi el ritmo de trabajo se acelera mas cuando se acaba una implementación tambien han de ser algunos desafíos que promueve el programar.