Construyo sistemas web completos: frontend, backend, integraciones con IA e infraestructura. Dirijo la IA con un método que he aprendido en los más de 10 años que llevo en el desarrollo web. La IA ejecuta, yo respondo.
Un patrón frecuente: la primera versión con IA sale rápido y en la demo todo funciona bien. Llega la producción y las cosas se rompen: errores de seguridad graves, mal rendimiento, costes sin medir, imposibilidad de escalar, etc. Lo que era una demo prometedora se convierte en algo difícil de mantener.
Entre el 40 % y el 65 % del código generado por IA sin método es incorrecto, y un porcentaje similar de las consultas SQL generadas son vulnerables. La demo lo oculta. La producción lo encuentra.
La IA acelera la ejecución. La parte difícil sigue siendo el método.
1// dirigir IA = plan + ejecución acotada + revisión humana 2const flujo = [ 3 "plan", // arquitectura + contratos 4 "execute", // IA por fases acotadas 5 "revision", // revisión experta por fase 6 "firma" // el código resultante lo firmo yo 7]; Arquitectura, contratos y modelo de seguridad cerrados antes de invocar la IA.
La IA ejecuta por fases acotadas. Cada fase no toca dos capas a la vez.
Revisión humana, tests y observabilidad antes de cada merge. Cada decisión técnica queda escrita y firmada: si mañana otro desarrollador hereda el proyecto, sabe por qué se decidió cada cosa. Si algo falla en producción, respondo yo.
Dos formas de usar la IA en proyectos reales. La primera entrega rápido y se nota seis meses después. La segunda se nota desde el primer merge.
SaaS de procesamiento de vídeo con IA. Monorepo con Next.js 14 + ecosistema WordPress, Cloudflare Stream y Gemini. Registro de decisiones público: cómo se tomó cada decisión técnica, quién firmó qué.
./leer-decision-logEsos productos generan rápido y demuestran bien. El problema llega después: cambios futuros que vuelven a pasar por la IA, deuda técnica que se acumula sesión a sesión, código que ningún otro desarrollador puede heredar, y nadie que responda cuando algo se rompe en producción. Yo trabajo con la IA, pero con plan, fases acotadas y revisión humana antes de cada merge. La diferencia no se ve en la demo, se ve a los seis meses.
Stack moderno: TypeScript, Next.js/Astro, Node, Cloudflare Workers, Postgres/Mongo, WordPress avanzado. LLMs: OpenAI, Anthropic, Gemini. Si tu stack es muy nicho, lo hablamos antes.
Lo que sí garantizo es el proceso: arquitectura, revisión por fase, tests, observabilidad y registro de decisiones auditable. Eso es lo que ayuda a que el código aguante producción.
Solo. Si el proyecto requiere más manos, traigo gente de confianza y me responsabilizo del conjunto.
Solo en proyectos donde tengo convicción técnica y señal clara de encaje producto-mercado. Las tarifas son la norma.
Reserva 30 minutos. Cuéntame qué estás construyendo y te digo honestamente si encajo o si te conviene otro perfil.
$ ./reservar-llamada