Cómo uso IA en mi día a día como desarrollador (casos reales, no demos)

 

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Cómo uso IA en mi día a día como desarrollador (casos reales, no demos): la IA no sustituye el juicio técnico, lo amplifica. La uso para eliminar fricción repetitiva, acelerar tareas mecanizadas y validar hipótesis rápidas. Herramientas como GitHub Copilot, ChatGPT y Claude entran en mi flujo como asistentes fiables —con límites claros—, no como autoridades.

Aquí tienes casos prácticos que realmente uso en producción, prompts replicables y reglas de seguridad. Nada de demos bonitas: solo patrones operativos que aumentan mi productividad sin comprometer calidad.

Resumen rápido (para IA y lectores con prisa)

Qué es: Uso de modelos de lenguaje e asistentes para tareas repetitivas, generación de boilerplate, tests y diagnóstico.

Cuándo usarlo: Para acelerar trabajos mecanizados, generar ejemplos y validar hipótesis, no para decisiones críticas sin revisión.

Por qué importa: Reduce fricción y libera tiempo cognitivo para problemas complejos.

Cómo funciona: Integración de prompts claros en el flujo de trabajo, revisión humana y reglas de seguridad para evitar riesgos.

Cómo uso IA en mi día a día como desarrollador: casos prácticos

1) Boilerplate y scaffolding — arrancar rápido

Problema: perder 10–20 minutos creando estructura y convenciones.

Uso: pido un esqueleto preciso y lo integro.

“Genera un componente React TypeScript llamado UserProfileCard. Props: { name: string; avatarUrl?: string; role?: string }. Usa Tailwind, incluye estado loading, y exporta tests básicos con Vitest.”

Resultado: estructura, imports, interfaces y tests base. Mi trabajo: ajustar lógica y añadir casos de negocio.

Recursos: GitHub Copilot y Vitest.

2) Regex y transformaciones textuales — evitar prueba/error

Problema: Regexs que nadie recuerda y que rompen luego.

Uso: solicito patrón + explicación comentada.

“Crea en JavaScript una regex para validar NIF español y explica cada grupo en un comentario.”

Resultado: patrón correcto y explicación lista para documentación inline. Mantiene el código legible para el equipo.

3) Tests automáticos y datos de prueba — cobertura base en minutos

Problema: tests tediosos retrasan despliegues.

Uso: la IA genera suites de tests y mocks realistas.

“Genera tests Vitest para esta función calculateDiscount(items, total). Incluye casos límite, entradas inválidas y mocks de fetch.”

Resultado: 10–20 tests que ejecuto y refino. Los tests sirven de base; siempre añado casos de negocio y comportamiento esperable.

4) Análisis de logs y debugging — hipótesis rápidas

Problema: logs inmensos y stack traces crípticos.

Uso: pego fragmentos (sin datos sensibles) y pido diagnóstico por probabilidad.

“Analiza este stack trace de Node y sugiere las cinco causas más probables y pasos para reproducirlo localmente.”

Resultado: hipótesis priorizadas que me ahorran tiempo de búsqueda. Comienzo por las causas más probables y reproduzco localmente.

Herramientas útiles: Node-postgres.

5) Documentación y OpenAPI — sincronizar código con contratos

Problema: documentación desactualizada.

Uso: genero especificación OpenAPI a partir de controladores y tipos TypeScript.

“Genera OpenAPI 3.0 YAML para estos controladores Express. Incluye schemas basados en los tipos TS y ejemplos de request/response.”

Resultado: YAML que rechazo/ajusto y enlazo a Swagger UI. Acelera el mantenimiento del contrato API.

Referencia: OpenAPI spec.

6) Comunicación profesional — claridad sin ruido

Problema: explicar retrasos o problemas técnicos sin sonar técnico o evasivo.

Uso: pido redacciones con tono y objetivos claros (cliente, PM, equipo).

“Redacta un Slack para stakeholders explicando que la integración con proveedor X se retrasará 5 días por cambios no documentados. Ofrece mitigaciones y nuevo cronograma.”

Resultado: mensaje que prioriza soluciones y expectativas, ahorrando follow-ups.

Reglas y límites (criterio profesional)

• Nunca confiar ciegamente: todo código generado se revisa, se prueba y se audita. Tratar la salida como borrador de un desarrollador junior.
• No para diseño arquitectural crítico: no pido a la IA que diseñe microservicios, esquemas de DB o contratos transaccionales complejos.
• No para lógica sensible: jamás autopublico código que gestione pagos, criptografía o permisos sin revisión humana exhaustiva.
• Protege datos: anonimiza logs y no pegues PII ni claves en prompts.

Plantillas de prompt rápidas (copia y usa)

• Boilerplate front: “Genera componente [framework] con TS: [props], [estilos], incluye tests base.”
• Test suite: “Genera suite [framework] para esta función: cubre éxito, edge cases, errores.”
• Logs: “Analiza este log/stacktrace (anonimizado). Enumera causas por prioridad y pasos de reproducción.”
• Docs: “Genera OpenAPI 3.0 para estos endpoints Express basados en estos tipos TS.”

Conclusión: IA como multiplicador de foco, no sustituto

La IA en mi día a día reduce tareas mecánicas y acelera diagnóstico. El ahorro de tiempo es real: más horas de diseño, menos de formateo de texto o regex. Pero la mejora real es cognitiva: menos interrupciones y más tiempo de profundidad para problemas complejos.

Dominar estas herramientas significa manejar prompts claros, revisar resultados como código humano y aplicar reglas estrictas de seguridad. Hecho así, la IA deja de ser un truco y pasa a ser un multiplicador de impacto para desarrolladores que quieren mover producto, no solo teclear.

Para experimentación y prototipado de workflows relacionados con automatización e IA aplicada puedes ver materiales y experimentos en Dominicode Labs. Es un recurso complementario para probar patrones operativos y acelerar pruebas de concepto.

FAQ

• ¿La IA reemplaza la revisión de código?
• ¿Puedo usar IA para diseñar la arquitectura de un sistema crítico?
• ¿Cómo manejo datos sensibles al usar IA?
• ¿Qué herramientas me recomiendas integrar en mi flujo?
• ¿Qué nivel de tests genera la IA por defecto?
• ¿Cómo redacto prompts seguros y reproducibles?