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Miedo vs. Arrasar: Las Dos Realidades de la Programación con IA

La programación con IA funciona para equipos de élite que se recuperan de cualquier desastre. Todos los demás obtienen miedo, CI fallida y experimentos abandonados. La brecha no está en el modelo.

Observa a dos equipos usando el mismo modelo de IA y verás dos resultados completamente diferentes. El primer equipo le pide al modelo que construya una…

AI Coding en producción: por qué la mayoría de los equipos abandonan

La mayoría de los equipos prueban AI coding, entregan código que falla en QA y abandonan. El problema no es el modelo, sino la ausencia de barreras que hacen que el resultado de la IA sea confiable.

La mayoría de los equipos que prueban el AI coding siguen el mismo arco. Empiezan entusiasmados. El modelo genera una funcionalidad en minutos, y la ponen en…

Fuck-u-code: La Puerta de Calidad Determinista que tu Pipeline de IA Olvidó

Tienes type checking, linting y reglas de arquitectura. Pero tu stack determinista es ciego ante la complejidad, la duplicación y los desastres de nomenclatura. Aquí está la solución de $0.

Seamos honestos sobre cómo se ven realmente la mayoría de los pipelines de código con IA en este momento. Generas código con Cursor o Claude Code. Ejecutas…

Por qué la versión uno nunca es el problema: programación con IA y mantenimiento a largo plazo

Las herramientas de programación con IA son excelentes generando la versión uno. El verdadero desafío de ingeniería comienza en la versión cuatro, cuando el equipo necesita cambiar algo sin romper todo lo demás.

Toda demostración de programación con IA sigue el mismo arco. Alguien le da un prompt a un modelo. Una aplicación funcional se materializa. La audiencia queda…

Barreras deterministas para codebases con IA

La revisión humana es inconsistente. La revisión por IA es peor. La única defensa escalable para codebases generados por IA es el enforcement determinista: reglas que fallan la compilación, no sugerencias que se ignoran.

El consejo estándar para el código generado por IA es "revísalo cuidadosamente". Ese consejo es correcto e inútil a escala. Un desarrollador que revisa la…

En la era de la AI, la revisión de código se convierte en revisión de especificaciones

Cuando la AI puede generar implementación, tests y contracts a partir de una especificación, el trabajo humano de más alto impacto se mueve aguas arriba. Lo que más escrutinio necesita es la propia especificación.

Si llevas más de unas pocas semanas sacando cambios con AI, probablemente ya conoces esta sensación. Abres un pull request. El código está lo bastante limpio.…

La pila de seguridad para AI: types, contracts, property tests y mutation gates

Si quieres que el código generado con AI sobreviva en producción, code review no basta. Necesitas una pila por capas desde type constraints hasta mutation testing y runtime containment.

Lo peligroso del código generado con AI no es que siempre esté mal. Lo peligroso es que a menudo parece lo bastante correcto como para hacer merge. Ahí está el…

Meteor development es real. Tu codebase no tiene por qué derrumbarse con él

El meme funciona porque muchos equipos realmente desarrollan con objetivos cambiantes, fechas límite fijas y alcance a medio definir. Autotomy no arregla la fantasía de la planificación, pero sí evita que el desarrollo se detenga cada vez que cambia la ruta.

Llamémoslo Meteor development: primero se anuncia el destino, después cambian las paradas, el presupuesto se da por resuelto y engineering tiene que seguir…

Stanford CS146S acierta sobre el AI coding. La asignatura que falta es arquitectura

Una reseña crítica de Stanford CS146S: acierta al tomarse en serio el AI coding, pero deja abierta la disciplina de AI architecture necesaria para construir sistemas reemplazables.

Stanford CS146S es , un curso impartido por Mihail Eric y ofrecido por primera vez en otoño de 2025. Para la visión oficial del curso, el overview y los…

Por qué las grandes ideas de ingeniería siguieron siendo de nicho hasta que la AI las volvió viables

Design by contract, property-based testing, mutation testing y model checking no eran malas ideas. Exigían demasiada experiencia especializada para sostenerlas. La AI cambia esa ecuación.

La ingeniería de software está llena de ideas que parecen obviamente correctas en cuanto las lees. Claro que los contracts deberían definir qué puede aceptar y…