Cerrando el círculo de la IA en Desarrollo de Software

Estos días he estado dándole vueltas a algo que me parece clave si estás desarrollando con IA: 💥 probablemente lo estás haciendo mal 💥

Y yo también, ¿eh? No te culpo.

Y no porque no sepas usar un modelo o porque no programes bien, sino porque no le estás dando al agente las mismas capacidades que tiene un desarrollador humano.

Queremos que la IA entienda, diagnostique y solucione errores, pero no puede hacerlo si la mantenemos ciega y sorda ante el entorno de desarrollo.

Si consigues cerrar ese círculo, la magia ocurre: el agente deja de ser un asistente torpe y se convierte en un desarrollador autónomo capaz de detectar y resolver problemas.

Veamos qué necesita para llegar ahí 👇

1️⃣ Acceso al código

Este es el paso básico, y el que más se menciona: dejar que el agente lea y entienda tu código. Cuanto más claro esté, con buena arquitectura, documentación y nombres coherente, más eficiente será.

No hay mucho misterio aquí, pero es la base de todo.

2️⃣ Acceso a la persistencia (base de datos)

Tu modelo necesita entender qué hay en tu base de datos. Muchos errores no están en el código, sino en los datos que maneja.

Si usas una librería como Prisma, indícaselo al modelo: sabe cómo leer su schema y consultar información.

Si no, puedes usar un MCP o cualquier otra interfaz que permita acceder a la base de datos de forma controlada.

Sin acceso a los datos, el agente programa a ciegas.

3️⃣ Capacidad para llamar a la API

Tu modelo debe poder comunicarse con el backend, especialmente si lo que estás desarrollando depende de servicios remotos.

Puedes habilitarlo de muchas formas:

• Con el propio código de cliente
• Con un CLI o MCP intermedio
• O con un JSON Schema u OpenAPI bien definidos

Con curl básicos, si tu API está bien montada, puede hacer maravillas.

De nuevo, la idea es que el agente pueda verificar qué está devolviendo realmente la API y entender si el fallo viene de ahí.

4️⃣ Poder “ver” e interactuar con la interfaz

Si la IA genera código de UI pero no puede probarlo, tú acabarás siendo su par de ojos, enviándole capturas de pantalla o logs.

Pero no tiene por qué ser así.

Hoy existen herramientas para permitir que el agente interactúe con la interfaz de manera autónoma:

• Playwright o Chrome DevTools para web
• Axe para iOS
• ADB o mobilecli para Android

Con ellas, la IA puede inspeccionar el DOM, hacer clics y validar su propio trabajo.

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Cuando combinas todo esto —código, datos, API y UI— cierras el círculo.

Y en ese momento, tu IA deja de ser un simple autocomplete glorificado para convertirse en un verdadero desarrollador digital.

De todo esto (y mucho más) hablamos en la formación AI Expert.

La edición de noviembre está completa, pero abriremos una nueva convocatoria en enero.

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¿Qué te parece? ¿Estás haciendo todo esto en tus proyectos?

Te animo a que pienses cómo podrías darle todas esas habilidades a tu LLM.