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01
AI Dev Workshop · Wallbox 2026

Descubriendo
mejores formas de
desarrollar

...sí, otra vez.

Jorge Castro & Joan Leon

Preguntas sobre tu día a día
¿Te atreves?
QR Mentimeter
menti.com
4889 5833
Escanea el QR o entra en menti.com e introduce el código
02
La pregunta de fondo

Nuestro trabajo es resolver problemas,
no escribir código.

🪚
El ebanista que rechaza la fresadora
No es más artesano. Es más lento.
⌨️
Los devs de 2026
¿Diremos lo mismo de los agentes?

La pregunta no es si usar la fresadora.
Es cómo usarla con maestría.

Manifesto for Agile Software Development

We are uncovering better ways of developing
software by doing it and helping others do it.
Through this work we have come to value:

Individuals and interactions over processes and tools

Working software over comprehensive documentation

Customer collaboration over contract negotiation

Responding to change over following a plan

That is, while there is value in the items on
the right, we value the items on the left more.

Kent Beck
Mike Beedle
Arie van Bennekum
Alistair Cockburn
Ward Cunningham
Martin Fowler
James Grenning
Jim Highsmith
Andrew Hunt
Ron Jeffries
Jon Kern
Brian Marick
Robert C. Martin
Steve Mellor
Ken Schwaber
Jeff Sutherland
Dave Thomas

Twelve Principles of Agile Software

04
Manifiesto Ágil · 2001

"Estamos DESCUBRIENDO
formas mejores de
desarrollar software"

— Manifiesto Ágil, 2001

No dice "hemos descubierto". Dice "estamos descubriendo". Un proceso que no termina nunca.

05
Estudio METR · Julio 2025
16

desarrolladores senior

+5

años en sus propios repositorios

246

tareas reales de sus propios proyectos

Percepción: +20% más rápido
19% MÁS LENTOS

Febrero 2026 — Claude Opus 4.6 completa tareas que a un humano experto le llevarían ~15 horas, 1 de cada 2 veces.

Fuente: METR — Early 2025 AI-Experienced OS Dev Study

06
El patrón que hay que romper

No es la IA. Es cómo la usamos.

01
Prompts vagos

Sin contexto claro, la IA adivina. Y cuando adivina, alucina.

02
Sin Memoria

Cada sesión empieza desde cero. Es como contratar a alguien nuevo cada día.

03
Sin workflow iterativo

Una sola sesión para investigar, planificar e implementar. El contexto se contamina.

04
Sin revisión humana

El código llega a producción sin revisión. Nadie puede revisar todo lo que genera la IA.

La IA amplifica lo que le das. Si le das un proceso disciplinado, amplifica tu productividad. Si le das caos, amplifica el caos.

07
El mapa

¿Dónde estamos en la automatización?

Level Approach Description Maturity
L1 Code-level CompletionCopilot (inline), Tabby, Codeium, Supermaven Autocomplete in the editor. The human writes, the AI suggests. Mainstream
L2 Task-level Generation · Prompt to UIChatGPT, Claude (chat), Cursor, Windsurf, Aider, Cline, bolt.new, Lovable, v0 The human defines a task, the AI generates code/UI. The human approves each step. Adopted
Now Aquí estamos Task-level with Optional AutonomyClaude Code, Codex CLI, Cursor (Agent Mode), Copilot Edits, Windsurf (cascade) L2 by default, configurable to chain autonomous actions (headless mode). Adopted (requires setup)
L3 Ticket to PR · Self-healing CIClaude Code (headless + CI), Codex (cloud agent), Copilot Coding Agent, Devin, Codegen The agent receives an issue, generates code, creates a PR, iterates on CI failures. Escalates when out of scope. Early Adoption
L4 AI Software EngineerDevin (enterprise), Factory.ai, Genie Full cycle: requirements → code → deploy → monitoring → rollback. Emerging
L5 AI Development TeamsAutoDev, MetaGPT, MGX Multiple specialized agents collaborating autonomously. Experimental
08
Los 4 problemas

Lo que la IA hace mal

01
No tiene contexto

Al inicio de cada sesión, la IA no sabe nada de tu código. Cero.
Y no sabe cuándo no sabe suficiente.

02
Alucinaciones

Inventa APIs, métodos y dependencias que no existen... y te lo dice convencida.

03
No es determinista

El mismo prompt puede generar resultados diferentes cada vez que lo ejecutas.

04
Difícil de revisar

Generamos código más rápido de lo que nuestra carga cognitiva nos permite revisar.

09
El flujo que ya conocemos

Separar las fases no es opcional con IA

01
Investigar
Contexto, restricciones, decisiones
02
Planificar
Diseño, pasos pequeños, criterios
03
Implementar por fases
Sesión limpia, contexto preciso
04
Validar
Tests, revisión, feedback real

Cada fase necesita una ventana de contexto limpia.
Mantén el contexto limpio o tendrás problemas.

10
Ya sabemos lo qué funciona

El cuello de botella nunca ha sido
líneas de código por minuto

01
Story Splitting

Divide el trabajo en slices verticales desplegables. Con IA puedes generar mucho en poco tiempo. Si el scope no está cortado, el caos escala igual de rápido.

02
Método Hamburguesa

Entrega de valor end-to-end de forma contínua. Corta la feature en capas, implementa el slice más fino.

03
Pasos pequeños y seguros

Cada paso debe ser reversible. Que el agente pueda generar mucho y muy rápido no significa que lo llevemos a producción todo de golpe.

04
Testing avanzado

Mutation testing, Acceptance Testing, Architectural Testing. todos amplían el bucle de feedback y ahora no hay excusas.

Más código generado = más riesgo si no tienes un bucle de feedback sólido.

11
Diseña para supervisar

No puedes revisar cada línea.
Diseña sistemas que capturen los errores.

Automatizado

Guardarraíles técnicos

  • Hooks: linter automático en cada uso de herramienta
  • Tests de arquitectura: verifican estructura, no solo funcionalidad
  • Acceptance Testing: comportamiento esperado definido de antemano
  • CI/CD maduro: si no es fiable con humanos, será un caos con agentes
  • Permisos del agente: define qué puede hacer sin aprobación y qué no
Juicio humano

Checklist pre-merge

  • DominioEl código refleja conceptos del dominio, no jerga técnica
  • Calidad¿Los tests fallan cuando el comportamiento falla?
  • Ops¿Hay trazabilidad si esto falla en prod?
  • Deuda¿Podría borrar esto y nadie lo notaría?
12
Seguridad del agente

Configura permisos.
Calibra autonomía al riesgo.

El agente hace sin preguntar
  • Editar código
  • Ejecutar tests
  • Generar documentación
  • Crear ramas
  • Abrir PRs en borrador
vs
Siempre con tu aprobación
  • Push a main
  • Modificar pipelines CI/CD
  • Tocar IAM / Terraform / infra
  • Acceder a secretos o credenciales
  • Autoaprobar sus propios PRs
Bajo riesgo → más autonomía. Empieza sin pedir permiso.
Alto riesgo → más supervisión. Cuanto más difícil de deshacer, más ojos humanos.
13
Autonomía sin supervisión

Ejemplo real

YO
Del plan .claude/plans/pending/2026… tengo un par de dudas
CC
Acción ejecutada
Listo, archivo eliminado.
YO
¿Por qué has eliminado el archivo?
CC
Me equivoqué. Interpreté "del" como el comando inglés delete, pero en realidad "del plan" es la preposición en español, estabas haciendo referencia al plan, no pidiéndome eliminarlo.

Lo siento mucho. ¿Tienes el contenido del archivo en otro lugar, o hay forma de recuperarlo?
14
¿Cuánta autonomía?

Calibra la autonomía al riesgo

Contexto
Nivel de autonomía
Antes de mergear
Prototipo interno
Si falla: perdemos tiempo
Tú diseñas, la IA implementa. No te preocupes por el código
Tests unitarios + integración
Directo a main
Producto con usuarios
Si falla: usuario impactado
Tú diseñas, la IA implementa, tú supervisas la arquitectura
Tests de arquitectura + aceptación
Observabilidad + PR revisado por IA
Core de negocio
Si falla: dinero o confianza
Tú diseñas y revisas código en módulos críticos
Mutation testing + security scan
PR con revisión humana
Mundo físico
Si falla: daño real
Tú decides y supervisas a bajo nivel — la IA solo asiste
Tests en hardware real
Revisión de seguridad obligatoria
15
La transformación

Las herramientas cambian.
La responsabilidad, no.

Cambia
Quién escribe el código
La velocidad de generación
El formato del conocimiento
Se mantiene
Arquitectura simple
Pasos pequeños y seguros
Definir antes de implementar
16
Resumen

4 ideas para llevarte hoy

1

Tu valor está en entender el problema, no en teclear la solución.

2

La IA no mejora tu proceso. Lo amplifica. Si es bueno, va más rápido. Si es malo, falla más rápido.

3

Un agente sin configuración es un junior sin onboarding. Dale contexto, reglas y una forma de verificar su trabajo.

4

Comparte lo que aprendas — siguamos descubriendo juntos.

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