Guía oficial de OpenAI: Cómo crear equipos de ingeniería nativos de IA Para 2025, el desarrollo de software habrá entrado oficialmente en una era donde "los agentes inteligentes lideran la ejecución, mientras que los humanos son responsables de la revisión y la toma de decisiones". El 80% del trabajo repetitivo en todo el ciclo de vida del desarrollo de software puede y debe delegarse a la programación de agentes inteligentes, y el valor de los ingenieros está cambiando rápidamente de "escribir código" a "definir problemas, diseñar sistemas y comprender la dirección". Cronología de la evolución de las capacidades - Etapa inicial: Solo es capaz de completar unas pocas líneas de código, con un tiempo de inferencia de tan solo unos 30 segundos. • Actualmente: Los modelos líderes pueden realizar inferencias continuas durante más de 2 horas y sus capacidades se duplican aproximadamente cada 7 meses. Pueden comprender todo el código fuente a la vez, llamar a herramientas, ejecutar pruebas automáticamente y autocorregirse. • Resultado: El agente puede ofrecer funcionalidades completas desde la planificación hasta la implementación de forma independiente, y los humanos solo necesitan revisar y tomar la decisión final. • Datos del mundo real de OpenAI: Las tareas que antes tardaban semanas ahora se pueden completar en días, ya que los ingenieros delegan por completo al agente Codex las tareas repetitivas, como la documentación, el mantenimiento de dependencias y la limpieza de indicadores de características. Una revisión completa de las cinco etapas del desarrollo de software 1. Fase de planificación Problemas tradicionales: requisitos vagos, dependencias poco claras y reuniones repetitivas para la coordinación. Enfoque actual: Se proporcionan las especificaciones del producto y las facturas al agente inteligente, y este las desglosará automáticamente en subtareas, marcará las ambigüedades, encontrará todos los archivos dependientes, estimará la dificultad de implementación y señalará los riesgos potenciales. • Lo que realmente necesitan hacer los ingenieros: determinar las prioridades, decidir las compensaciones y, en última instancia, decidir los puntos de la historia. • Acción inmediata: Identifique los escenarios en el equipo donde la "alineación del código" es más necesaria (como discusiones sobre el alcance de las nuevas funciones) y deje que el agente complemente automáticamente el análisis de contexto y dependencias. 2. Fase de diseño Problemas tradicionales: conversión lenta del código de Figma, retrabajo repetido y dificultad para probar rápidamente múltiples soluciones. Enfoque actual: Los agentes multimodales convierten directamente los borradores de diseño (Figma/imágenes) en componentes React/Vue/SwiftUI de alta fidelidad que son 100% compatibles con los sistemas de diseño existentes, generando de 3 a 5 soluciones de implementación diferentes en 10 segundos. • Lo que realmente deben hacer los ingenieros: decidir el lenguaje de diseño general, los patrones de interacción y las estrategias de reutilización de componentes. • Acción inmediata: Exponer la biblioteca de componentes al agente a través de MCP para establecer un enlace de un solo clic desde "plano de diseño → componente → código". 3. Construir (fase de codificación) Problemas tradicionales: grandes cantidades de código repetitivo, búsqueda de implementaciones antiguas, cambios de contexto frecuentes y errores de compilación que requieren reparaciones repetidas. Enfoque actual: El agente inteligente genera funcionalidades completas a la vez, incluyendo API de backend, migración de base de datos, páginas frontend, manejo de errores, registro, pruebas unitarias y README, manteniendo la coherencia entre docenas de archivos a lo largo del proceso y corrigiendo automáticamente los errores de compilación a medida que se escriben. Lo que realmente deben hacer los ingenieros es centrarse en cuestiones de alto nivel como el impacto arquitectónico, la seguridad, el rendimiento y la mantenibilidad. • Se puede implementar de inmediato: Comience con tareas pequeñas y bien definidas; exija a los agentes que generen un archivo PLAN.md antes de tomar medidas; cree un archivo AGENTS.md para enseñar al equipo sus especificaciones únicas y procedimientos de prueba. 4. Prueba (Fase de prueba) Problemas tradicionales: las pruebas nunca se terminan, se sacrifica la cobertura y se pasan por alto fácilmente los casos límite. Práctica actual: Los agentes inteligentes generan automáticamente casos de prueba basados en las especificaciones del producto, y son particularmente buenos para encontrar casos extremos que los humanos tienden a pasar por alto; las pruebas se actualizan automáticamente después de los cambios en el código. • Lo que realmente deben hacer los ingenieros es asegurarse de que las pruebas reflejen con precisión la intención del producto y eliminar las "pruebas falsas" (pruebas que parecen superarse pero no detectan los puntos previstos). • Implementable de inmediato: Permitir que los agentes generen pruebas específicamente en sesiones independientes; revisión humana rigurosa; garantizar que los agentes tengan permiso para ejecutar el conjunto de pruebas en su totalidad. 5. Revisión e implementación (Fase de revisión y despliegue de código) Problemas tradicionales: gran cantidad de revisiones, facilidad para pasar por alto problemas de seguridad o rendimiento. Práctica actual: El agente inteligente actúa como revisor de primera ronda, comprobando el estilo, la coherencia y las vulnerabilidades de seguridad básicas; los problemas menores se corrigen automáticamente en el proceso de despliegue. • Lo que realmente deben hacer los ingenieros: centrarse en el diseño de alto nivel, el impacto entre equipos y las decisiones finales de implementación. • Tendencia: La cantidad de revisión de código humana seguirá disminuyendo hasta el 10-20% actual. Nuevo flujo de trabajo principal: Delegar → Revisar → Gestionar • Delegar: Todas las tareas explícitas, verificables y repetitivas se delegan al agente. • Revisión: Los humanos revisan rápidamente el resultado, corrigen errores sutiles y se aseguran de que cumpla con los estándares del equipo. • Poseer: Los seres humanos siempre conservarán tres cosas: conocimientos sistemáticos, toma de decisiones creativa y dirección estratégica. La distribución del tiempo diario de los ingenieros está experimentando un cambio drástico. Antes: 70 % programación + 20 % reuniones + 10 % reflexión. Ahora: 10 % programación + 20 % revisión del rendimiento de los agentes + 70 % definición de requisitos, diseño de sistemas y planificación estratégica a largo plazo. 5 sugerencias prácticas inmediatas para líderes de proyecto 1. Comience con la fase más dolorosa para el equipo (para la mayoría de los equipos, esta es Construir y Probar). 2. Primero, utilice herramientas fácilmente disponibles (última versión de GitHub Copilot, Cursor, Codex CLI, o3/o4, etc.) para ejecutar pequeñas tareas y generar confianza rápidamente. 3. Cree inmediatamente dos copias de la documentación de la herramienta: • AGENTES.md (Enseñe a los agentes a comprender los hábitos únicos de su base de código) • Cada boleto debe comenzar con un PLAN.md (el agente prefiere un plan claro). 4. Considere la cobertura de pruebas como el "lenguaje para dar órdenes al agente": cuanto mejor sea la cobertura de pruebas, más fiable será el agente. 5. Lo más importante: completar la mejora cultural: ver "escribir código personalmente" como un trabajo mecánico que se puede subcontratar, y considerar "definir claramente qué se necesita, por qué y cómo hacerlo bien" como la verdadera competencia central de los ingenieros. Guía oficial de OpenAI:
