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Programación Moderna con IA: Más Velocidad, Con Buenos Fundamentos

Publicado el: 26 de febrero de 2026

2 min de lectura

Desarrollador usando herramientas de IA para acelerar implementaciones y validar logica
inteligencia artificial desarrollo de software debugging fundamentos de programacion

Introducción

Herramientas de IA como Codex, Antigravity y Gemini me han ayudado a reducir tiempos de desarrollo pasando de escribir código a solo revisarlo y mejorarlo utilizando prompts.
Pero cuando el problema incluye formulas, casos limite o reglas de negocio, los fundamentos de programacion son los que me permiten corregir los errores mas complejos.

¿Por qué esto importa?

Hoy se puede desarrollar mas rapido que nunca, lsda IA puede generar codigo que parece correcto en segundos, y eso es util. El riesgo aparece cuando ese codigo tiene errores logicos sutiles.

Para el desarrollo de esta página, Codex necesita de un gran contexto de como necesito que escriba el nuevo código, especialmente cuando se trata de diseño, para un programador es fácil describir como quiere un nuevo componente, pero la inteligencia artificial tomará el camino más rápido y eso casi siempre significa escribir todo en un archivo html en lugar de hacer un componente reutilizable.

Delegar responsabilidades y fundamentos

Es común delegar toda la responsabilidad a los agentes de inteligencia, yo lo he hecho en múltiples ocasiones y puedo decir que un 80% de los casos lo hace bien. Pero ese es el mayor problema, debido a que no es perfecto y muchas veces lo hace bien, es común que no nos demos cuenta cuando lo hace mal.

Ahí es cuando entran los fundamentos, porque yo conozco como debe de operar el sistema y en el momento que dudo de algún funcionamiento hago un rollback o le pido a la ia que me explique lo que acaba de hacer. Es importante pedirle que explique con detalle porque ahí es cuando se pueden encontrar los errores mas críticos.

Conclusión

Herramientas como Codex son excelentes multiplicadores de productividad.
Me ayudan a avanzar rapido, pero los fundamentos siguen siendo la base de la ingenieria profesional.

En la practica, la combinacion ganadora es simple:

  • IA para acelerar
  • No siempre es perfecta y se debe de conocer las capacidades del sistema
  • Crear un estándar para poder entender el código que esta generando la IA