Probablemente estás usando mal la IA para programar (y esta es la forma correcta de hacerlo)

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El jefe de ingeniería de Google Chrome avisa: probablemente estés usando mal la IA para programar, y esta es la forma correcta de hacerlo.

La clave está en darle contexto a las cosas. Es así de simple.

Aquí también se menciona algo muy importante: la inteligencia artificial se ha convertido en la navaja suiza de los programadores. Pero no es un reemplazo, simplemente es una herramienta.

Lo mismo pasa con GitHub Copilot: es un asistente, el copiloto, pero tú eres el piloto. No dejes que la herramienta trabaje por sí sola; tú eres quien la utiliza.

La IA como herramienta, no como reemplazo: La importancia del contexto

En la comunidad de desarrolladores —y yo me incluyo— siempre se repite lo mismo: planifica antes de pedir. Darle contexto a las cosas es otra forma de decirlo.

No se trata de lanzar una idea vaga sin contexto y esperar lo mejor. Es tentador pedir algo simple y esperar un código perfecto, pero eso rara vez funciona. Cuanto más complejo sea el proyecto, más probable es que obtengas un resultado incompleto o confuso.

Ejemplo: si tu jefe solo te dice “hazme una aplicación de tareas” sin detalles, harás algo a tu manera, pero probablemente no cumplirá con todos los requisitos reales del proyecto.

La recomendación es trabajar módulo a módulo, poco a poco, usando la IA como apoyo, no como ejecutor total.

En internet, muchos muestran cómo la IA crea una aplicación desde cero. No está mal, pero suele hacerse solo para medir velocidad, capacidades o como prueba técnica, no para lograr un producto final de calidad.

Especificaciones claras
El artículo propone dar un buen plan antes de pedir:

• Propósito y requisitos: ¿Qué debe hacer exactamente el código?
• Entradas y salidas: Define qué datos recibe y cómo debe mostrarlos.
• Restricciones: Tecnologías a evitar, APIs a integrar, etc.
• Fases de desarrollo: Avanzar paso a paso.
• Guías de estilo: Indicar cómo debe estar estructurado el código.

Esto no solo ayuda a la IA, sino que también sirve como documentación para el proyecto.

El método invertido

Una recomendación interesante es aplicar un método similar al TDD (Test-Driven Development): crear primero las pruebas, validarlas y luego desarrollar el código que las pase.

Aunque para proyectos grandes puede ser demasiado abstracto, si las pruebas las hace la IA y tú las revisas, se reduce esa complejidad.

La IA no es mágica. Un prompt vago no te dará un resultado perfecto. Es una herramienta que, usada con planificación y contexto, puede acelerar mucho el trabajo.

Articulo:
https://www.larazon.es/tecnologia-consumo/jefe-ingenieria-chrome-avisa-probablemente-estas-usando-mal-programar-esta-forma-correcta-hacerlo_20250803688b2dd69db33905c4dcc2c0.html