Del prototipo al producto
Un prototipo demuestra que una interacción es posible. Un producto necesita resolver un problema de forma repetible, gestionar datos, errores, permisos, despliegues y mantenimiento. La distancia entre ambos suele aparecer cuando el proyecto intenta recibir usuarios reales.
Puedo intervenir desde la idea o revisar una aplicación iniciada con herramientas de inteligencia artificial. En ambos casos empiezo por el objetivo, no por el volumen de código existente.
Definir qué debe aprender el MVP
Antes de desarrollar escribo la hipótesis principal: quién tiene el problema, qué acción realizará y qué observación permitirá decidir si continuar. Después separo los flujos imprescindibles de funciones deseables.
Este trabajo reduce coste y hace que las conversaciones técnicas sean concretas. Un directorio puede validar primero la utilidad de sus fichas y su búsqueda antes de construir cuentas complejas. Una herramienta interna puede probar un flujo con un equipo pequeño antes de automatizar todas las excepciones.
Revisión de proyectos creados con IA
Analizo estructura del repositorio, dependencias, duplicación, gestión de estado, datos, autenticación si existe, controles de acceso y despliegue. También reviso si el producto refleja una decisión o solo una sucesión de prompts.
No presupongo que todo esté mal. Conservo lo que es claro, comprobable y mantenible. Si una parte impide avanzar, explico el coste de corregirla frente al de reconstruirla.
Arquitectura proporcionada
Una primera versión necesita límites, módulos reconocibles y un modelo de datos que represente el producto. No necesita infraestructura diseñada para millones de usuarios hipotéticos. Elijo tecnología según interfaces, datos, integraciones, capacidades del equipo y operación.
La seguridad no se añade al final. Si existen cuentas, datos personales o acciones sensibles, definimos permisos, validación y manejo de errores desde el alcance.
Desarrollo asistido y revisión profesional
Utilizo IA para acelerar tareas de implementación, pruebas o documentación, pero reviso cada decisión. Generar código rápido no elimina la necesidad de comprender dependencias, licencias, mantenimiento y consecuencias.
Publicar para aprender
Preparo un despliegue controlado y un sistema de observación proporcionado. El objetivo de la primera versión es obtener señales que permitan priorizar, no presentar cada idea como terminada.
No invento aplicaciones previas ni resultados. Cuando publique un caso, describirá contexto, decisiones y resultados observables con información autorizada.