🧠 Herramientas de IA para Programadores
Antes de empezar a programar, hay algo que tenemos que dejar claro: las herramientas de inteligencia artificial han cambiado completamente nuestra forma de trabajar como desarrolladores.
En esta clase vamos a hacer un recorrido práctico por los distintos niveles de integración de la IA en el desarrollo de software, desde lo más básico hasta editores con agentes capaces de ejecutar tareas complejas por nosotros.
🚀 La evolución de la IA en el desarrollo
No todas las herramientas de IA son iguales. Podemos clasificarlas en varios niveles según cómo se integran en nuestro día a día:
1. Autocompletado inteligente
El nivel más básico, pero también el más extendido.
- Sugerencias de código mientras escribes
- Uso del contexto del archivo actual
- Ahorro de tiempo en código repetitivo
Ejemplos habituales:
- GitHub Copilot
- Autocompletado en VS Code
- Cursor, Windsurf y editores similares
Este tipo de IA funciona principalmente a nivel de archivo, y aunque es muy útil, tiene un alcance limitado.
2. Asistentes conversacionales
El siguiente paso son los chats de IA que todos conocemos.
- ChatGPT
- Claude
- Gemini
Son muy útiles para:
- Resolver dudas puntuales
- Generar fragmentos de código
- Explicar conceptos
El problema es que sacar y meter código constantemente rompe el flujo de trabajo. Por eso han evolucionado hacia algo mejor.
Canvas y vistas interactivas
Muchos chats ahora incluyen:
- Editor de código integrado
- Vista previa en tiempo real
- Posibilidad de modificar el código directamente
- Conversaciones sobre líneas concretas
Esto ya es un salto importante en productividad.
3. Editores de código con IA integrada
Aquí entramos en el nivel realmente potente.
Editores como:
- Visual Studio Code
- Cursor
- Windsurf
- Otros editores AI-first
Estos editores combinan:
- Código
- Chat conversacional
- Contexto completo del proyecto
Ya no hablamos de copiar y pegar, sino de trabajar con IA dentro del editor.
🤖 Agentes de IA en el editor
Una de las grandes novedades es el uso de agentes.
Un agente puede:
- Leer tu proyecto
- Modificar archivos
- Ejecutar comandos
- Levantar servidores
- Crear nuevas estructuras de código
Tipos de ejecución
Dependiendo del modo, un agente puede trabajar:
- Local: ejecuta los cambios en tu máquina
- Background: trabaja en segundo plano sin interrumpirte
- Cloud: ejecuta la tarea en la nube y devuelve una Pull Request
Esto permite delegar tareas complejas mientras sigues programando.
Modos de agente
Dentro del editor podemos elegir distintos comportamientos:
- Agent: ejecuta acciones completas
- Ask: solo responde preguntas
- Edit: modifica archivos sin ejecutar comandos
- Plan: analiza el proyecto y genera un plan de pasos
Una estrategia habitual es:
- Usar un modelo potente para planear
- Usar modelos más baratos o rápidos para ejecutar
💰 Coste y contexto
Algo clave a entender es que:
- Los modelos se cobran por tokens
- Las herramientas suelen usar créditos
- Cuanto más contexto envías:
- Más caro es
- Más lento puede ser
- Menos preciso puede volverse
Por eso es importante:
- Seleccionar bien el contexto
- Limitar archivos innecesarios
- Elegir el modelo adecuado para cada tarea
🔄 Control y seguridad
Aunque los agentes parecen autónomos, no lo son del todo.
- Piden confirmación antes de acciones sensibles
- Puedes permitir cambios por sesión, workspace o siempre
- Es posible restaurar el proyecto a un punto anterior
Los checkpoints permiten:
- Volver atrás en los archivos
- Volver atrás en la conversación
- Deshacer cambios complejos sin miedo
🎯 Con qué quedarte de esta clase
La IA ya no es solo una ayuda puntual: es una parte central del flujo de trabajo moderno.
Aprender a usar estas herramientas bien no significa programar menos, sino:
- Programar mejor
- Más rápido
- Con menos fricción
En las siguientes clases iremos bajando al detalle y usando estas herramientas en proyectos reales.
💡 Tip: No intentes usar todas las herramientas a la vez. Empieza por una, entiéndela bien y luego decide si necesitas algo más avanzado.