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Durante años, la productividad en desarrollo se ha medido en líneas de código, velocidad o capacidad de resolver bugs.
Pero con la llegada de la inteligencia artificial —Copilot, ChatGPT, Claude y herramientas como Cursor IDE— la forma de trabajar como developer ha cambiado.
No se trata de escribir menos código. Se trata de pensar mejor.
Y si sabes usar IA correctamente, te permite centrarte en lo que realmente importa: la arquitectura, la calidad, el diseño, el mantenimiento y las decisiones críticas.
En este artículo te cuento cómo la IA ha mejorado mi productividad de forma real, sin perder control del código ni “dejar que programe por mí”.
Entender código complejo, sin perder horas
Todos hemos vivido esa situación: entras en un módulo antiguo, con miles de líneas, sin documentación y con dependencias que parecen sacadas de un thriller.
Antes perdía horas leyendo, saltando entre clases, buscando qué llama a qué. Ahora hago esto:
- Copio la clase o parte del flujo.
- Se lo paso a la IA con prompts como:
- “Explícame qué hace este método paso a paso.”
- “¿Qué dependencias tiene esta clase?”
- “Dame un resumen del flujo completo.”
- Recibo en segundos un mapa mental del código.
Esto no sustituye mi criterio, pero reduce drásticamente el tiempo de comprensión.
💡 Ejemplo real:
Una clase con 1.500 líneas que tardaría 40 minutos en leer… la entiendo en 5–7 minutos con una explicación inicial generada por IA.
Generar borradores técnicos para acelerar (pero nunca copiar y pegar)
Aquí es donde muchos developers fallan: usan IA para hacer “el código final”.
Yo la uso para:
- Generar la estructura de un DTO
- Crear un mapper inicial
- Escribir los tests repetitivos
- Generar plantillas CRUD
- Preparar configuraciones base
Es decir: acelera el arranque, pero luego lo reviso todo con criterio técnico.
Ejemplo de prompt que uso mucho:
“Genera un DTO para esta entidad, siguiendo buenas prácticas de Java y usando validaciones estándar.”
Luego lo adapto al proyecto, limpio, reviso dependencias y aplico mi estilo.
Resultado:
✔ avanzo más rápido
✔ mantengo calidad
✔ no me vuelvo dependiente
Validar diseños y patrones antes de escribir código
Esta parte es brutal.
Antes de implementar algo grande, hago una prueba:
- Explico mi idea de arquitectura.
- Explico el flujo (por ejemplo: autenticación, caching, manejo de errores, etc.).
- Le pregunto a la IA si ve riesgos o alternativas mejores.
La IA no sabe más que tú. Pero sí te ayuda a visualizar caminos que quizá no consideraste.
Ejemplos de preguntas útiles:
- “¿Qué edge cases ves en este diseño?”
- “¿Cómo simplificarías este flujo sin perder seguridad?”
- “¿Qué patrones encajan mejor para este caso?”
En muchas ocasiones me ha ayudado a evitar errores como:
- Duplicación de responsabilidades
- Lógica acoplada
- Branchs imposibles de testear
- Rutas con posibles race conditions
En arquitectura, ver “lo que falta” es tan importante como ver “lo que está”.
Documentar mejor, más rápido y con más claridad
Esto ha sido un cambio enorme para mí.
Documentar no es copiar lo que el código hace. Documentar es explicar por qué hace lo que hace.
Uso IA para:
✔ Convertir documentación técnica en texto entendible
✔ Generar resúmenes ejecutivos para clientes
✔ Aclarar conceptos complejos para el equipo
✔ Traducir explicaciones largas a una versión más breve y clara
Ejemplo de prompt:
“Reescribe esta explicación de forma clara y profesional, manteniendo la intención técnica.”
Esto hace que la documentación sea:
- Más fácil de leer
- Más útil para onboarding
- Más coherente
- Más accesible incluso para perfiles no técnicos
Y créeme: una documentación clara evita decenas de mensajes, interrupciones y dudas.
Aprender más rápido
La IA para aprender no es magia: es contexto.
Cuando quiero profundizar en algo (Java 25, Signals, patrones, optimización…), hago:
- Pregunto con mi nivel técnico.
- Pido ejemplos.
- Pido contraejemplos.
- Pido casos de mal uso.
- Pido mejores prácticas.
- Pido una versión más corta y otra más profunda.
Esto transforma 1 hora de documentación en 15 minutos de aprendizaje efectivo.
Ejemplo práctico:
“Explícame Angular Signals como si yo fuera un developer senior en Angular 16, con ejemplos reales de cuándo usarlos y cuándo NO usarlos.”
La profundidad depende del contexto que tú aportas.
Conclusión: la IA no escribe mi código. Multiplica mi capacidad como developer.
La IA no me hace mejor desarrollador. Pero sí me permite pensar más, decidir mejor y trabajar más rápido.
No la uso para programar por mí. La uso para:
✔ comprender
✔ validar
✔ documentar
✔ aprender
✔ acelerar
El valor real de un developer está en su criterio, en su diseño, en cómo resuelve problemas. La IA simplemente amplifica ese criterio, igual que lo hace un buen IDE, un buen framework o una buena arquitectura.