Hace tres años publiqué la primera versión de mi sitio de portafolio: un sitio estático en Vue.js y Nuxt.js, hecho para dar a conocer mis servicios y proyectos y recibir contactos (lo anuncié aquí). Cumplía su función, pero cualquier cambio, por pequeño que fuera, obligaba a tocar el código.

Hace casi un año, lo rehíce desde cero, esta vez 100% personalizable desde un panel de administración. Y cambié de lenguaje: elegí PHP con Laravel precisamente para profundizar en el back-end (lo anuncié aquí). Desde entonces, mi forma de trabajar cambió por completo. Y lo que más me sorprendió no fue cuánto empezó a hacer la IA, sino cuánto tuve que aprender para usarla bien.

Cómo se hizo la nueva versión

Escribí prácticamente todo el código del sitio, del panel de administración a las páginas públicas. Con el panel, empecé a agregar, editar y eliminar cualquier contenido sin tocar el código, y el sitio ganó un blog, un formulario de contacto y tres idiomas.

La IA ya formaba parte de mi día a día. Generaba archivos y componentes, sugería fragmentos de código y me ayudaba a entender un error o a recordar una sintaxis. Ayudaba mucho, pero no entregaba nada terminado: era yo quien estructuraba el proyecto, definía cómo se relacionaban los datos, unía las piezas, publicaba y resolvía lo que fallaba en el camino.

Es decir: para usar la IA en ese momento, todavía había que dominar el desarrollo de punta a punta.

Qué cambió en un año

Los modelos evolucionaron mucho. Hoy son capaces de crear sistemas completos, con alta calidad y en muy poco tiempo: pantallas, bases de datos, integraciones y pruebas. Lo que antes llevaba semanas ahora está listo en días.

Con eso, la pregunta cambió. Antes era "¿puedo construir esto?", y hoy la respuesta casi siempre es sí. La pregunta que importa pasó a ser otra: ¿esto debería existir? ¿Para quién? ¿Cómo va a ser rentable?

El código se volvió más barato. Entender el negocio, no

Es en este punto donde mucha gente se pierde. Vender, monetizar y distribuir un producto es lo que la mayoría señala como el gran desafío, y con razón. Un sistema bien hecho que nadie usa, o que cuesta más de lo que genera, sigue siendo un problema.

Ese conocimiento no sale de un prompt. Sale de la experiencia: trabajar con clientes reales, entender cómo funciona una empresa por dentro, acompañar procesos comerciales, financieros y operativos, darse cuenta de qué hace que una operación se trabe y qué la hace crecer.

En mi caso, la formación en Administración de Empresas y los años trabajando en Brasil, Portugal e Irlanda, con empresas y clientes de áreas muy distintas, pesan tanto como el código. Eso es lo que me ayuda a decidir qué construir antes de decidir cómo construirlo.

Cómo aproveché estos avances

En lugar de usar la IA solo para escribir código más rápido, la usé para poner en marcha cosas que antes no habría tenido tiempo de hacer.

En este sitio

  • Contactos que se convierten en oportunidades solos: quien completa un formulario, comenta en Instagram o agenda una reunión se convierte automáticamente en una oportunidad en mi CRM, con el origen y el servicio identificados.
  • Una página para cada servicio, con su propio formulario y una agenda en línea para reservar una conversación desde el sitio.
  • Protección contra spam, SEO en los tres idiomas y llamadas a la acción personalizadas en cada post del blog.

En productos nuevos

Construí TrackVagas, un SaaS que organiza la búsqueda de empleo: busca vacantes todos los días, las ordena según cuánto encajan con el currículum y muestra qué postulaciones reciben respuesta. Pasó de cero a estar en línea en 16 días y sigue evolucionando con el feedback de quienes lo usan. Conté la historia completa en este post.

De escribir el código a diseñar soluciones con IA

En todos estos proyectos, mi papel cambió. Empecé a actuar como arquitecto de soluciones: defino el problema, diseño la solución, la divido en entregas pequeñas, reviso lo que produce la IA, lo pruebo y decido qué pasa a producción.

La IA ejecuta muy bien, pero necesita dirección, contexto y alguien que sepa decir "esto está mal" antes de que el problema llegue al usuario. Esa parte sigue siendo trabajo humano.

La trampa de quejarse de que la IA lo hace todo

Sería fácil mirar esto y concluir que el desarrollador perdió espacio. A mí me pasó lo contrario: para diseñar buenas soluciones, tuve que entender más, no menos. Este último año profundicé en:

  • Infraestructura: hosting, dominios, DNS, correo, CDN y bases de datos gestionadas, manteniendo el costo cerca de cero hasta que el producto demuestre que merece inversión.
  • Ingeniería de software: arquitectura, revisión de código, entregas pequeñas y decisiones documentadas, para que el proyecto siga organizado incluso creciendo rápido.
  • Pruebas automatizadas: pruebas que se ejecutan con cada cambio y una prueba de regresión por cada error corregido, porque el código generado rápido necesita verificarse rápido.
  • Escalabilidad y costos: límites de uso, cuotas de APIs, costo por usuario y el momento adecuado para cambiar de plan.
  • Seguridad y privacidad: validación de webhooks, protección contra bots, control de acceso y cuidado con los datos personales, conforme a las leyes de protección de datos.
  • Integraciones y pagos: CRM, agenda, redes sociales y cobros recurrentes, incluidos los casos difíciles, como cobros duplicados y reembolsos.
  • Despliegue y operación: publicación automática, migraciones de base de datos seguras y seguimiento de lo que pasa en producción.

Esto va más allá de las tecnologías que ya usaba. Hoy tengo confianza para construir proyectos en otros stacks, como React, Next.js y React Native, porque lo que sostiene un buen sistema son los mismos fundamentos, sea cual sea el lenguaje o el framework.

La IA no me quitó la necesidad de saber. Me quitó el tiempo que pasaba escribiendo y me dio tiempo para aprender lo que realmente importa.

Lo que sigue valiendo

Los fundamentos siguen siendo la base. Quien entiende cómo funciona un sistema pide mejor, revisa mejor y corrige más rápido. Y quien entiende cómo funciona un negocio construye lo correcto.

Es la combinación de ambas cosas lo que marca la diferencia hoy: tecnología y negocio, juntos.

¿Necesitas esto en tu empresa?

Si tu empresa todavía depende de procesos manuales, de hojas de cálculo que nadie soporta más o de sistemas que no se comunican entre sí, hoy se puede cambiar más rápido y gastando menos que hace un año.

Ayudo a empresas a encontrar dónde está el cuello de botella, automatizar procesos y construir el software adecuado, desde el diagnóstico hasta el sistema en línea. Si quieres hablar de esto, escríbeme aquí o agenda una conversación desde el sitio.