La ingeniería de IA debe tener dos flujos de trabajo principales 0% -> 80%: Construyendo un prototipo de demostración 80% -> 100%: Entrega de agentes inteligentes de nivel de producción Etapa de prototipado de demostración: Esta etapa suele utilizar lenguajes como Python o TypeScript para crear prototipos rápidamente, incluyendo interfaces de chat predefinidas. Este enfoque es adecuado para validar ideas rápidamente, pero a menudo resulta en código único que ignora las complejidades de la implementación real. Fase del Agente de Producción: Esta fase implica elementos más complejos, como interfaces front-end mejoradas, integración segura de herramientas, gestión del contexto, sistemas de observabilidad y lenguajes empresariales como Java o Golang. Esta fase suele requerir refactorización debido a cuellos de botella en el rendimiento o a la necesidad de integración con bases de código existentes. Los prototipos de demostración siguen desempeñando un papel importante en la validación temprana. Sin embargo, con herramientas como ChatGPT + MCP, Claude Code + files, o Lovable y v0, los equipos no necesitan dedicar meses a crear código descartable. Esto ahorra recursos de ingeniería, lo que les permite centrarse en el desarrollo de agentes de producción que realmente impulsen el producto. En el contexto del rápido desarrollo de la IA y la iteración eficiente, acelerar la creación de prototipos con herramientas de bajo costo y centrarse en la ingeniería central se vuelve aún más importante.
