IA en el desarrollo de software «Ya sé kung-fu»

La IA que usáis para programar se pierde en vuestro código por una razón muy concreta. Os lo cuenta alguien que aprendió artes marciales en diez segundos. 

- Ya sé kung-fu. 

Abrí los ojos en una silla, con algo frío conectado a la nuca, y de pronto lo sabía todo: los golpes, las llaves, cómo moverme. Levanté la vista y solo me salió esa frase. 

No me había costado meses ni había pisado un tatami. Alguien me lo había cargado desde fuera, entero y listo para usar. 

Ese alguien era Tank. Nunca entendí del todo lo que hacía, ahí frente a su pared de monitores, pero sacaba justo lo que el momento pedía. Cuando tuvimos que salir de una azotea en helicóptero, nadie se apuntó a un curso: cargó el programa y, tres segundos después, volábamos. Y lo que más tardé en apreciar: nunca me lo volcaba todo. No me llenó la cabeza con todas las artes marciales del mundo por si acaso. Me daba una sola cosa, la que hacía falta, cuando hacía falta. 

Lo primero que hice sabiendo kung-fu fue subir al dojo con mi maestro. Y perdí, una y otra vez. Me tumbó delante de todos. Tener los movimientos cargados no era saber pelear: había que probarlos, fallar y volver hasta que funcionaban de verdad. 

Ontología

Este relato que nos cuenta el propio Neo (ejem) resume lo que hemos querido decir en toda esta serie: Jurassic Park, Memento. La IA con la que programamos (Claude Code, Codex) arranca cada sesión sin un modelo de vuestro sistema. Explora el repositorio a tientas, fichero a fichero, y no conserva un modelo estructurado y persistente de vuestro dominio: lo infiere al vuelo, en memoria, y decide sobre él. Eso tiene consecuencias.

Como redescubre el contexto en cada tarea, quema muchísimos tokens hasta para peticiones tontas. Y es propenso a alucinar por lo contrario de lo que parece: no porque le falte potencia, sino porque le falta el dato correcto en el momento correcto, y lo rellena con lo más plausible; encima, cuanto más le amontonas en la ventana, menos atención presta a lo que de verdad importa.

Para que el conocimiento sirva, hay que estructurarlo, y para eso tenemos una palabra: ontología. Un modelo explícito de lo que se sabe de un dominio. El nuestro es el desarrollo de software: el código y sus relaciones, las reglas de negocio que implementa, sus reglas técnicas, sus límites. 

Pero esa ontología solo sirve si vive fuera del modelo de lenguaje y está gobernada: todo debe empezar y terminar en un repositorio de conocimiento. Esta es la forma de evitar volcar un contexto enorme en cada petición a la IA, pasando a señalar quirúrgicamente qué cambiar y dónde. La diferencia en precisión, velocidad y coste es enorme.

Pero, como en el dojo, tener el conocimiento no basta: el primer intento del agente no es código bueno todavía. Eso se gana peleándolo (generar, comprobar contra las reglas y las pruebas, corregir y repetir) hasta que se sostiene.

Y aquí está lo que a casi todos les cuesta creer: bien acotado el contexto, buena parte del trabajo la hace un modelo pequeño, barato y rápido, no el más caro. Tank no le cargó a Neo un cerebro mejor; le cargó el programa correcto. Esa fue siempre la palanca. "Ya saldrá un modelo más potente que lo resuelva" mira al lado equivocado: lo que faltaba no era músculo, era conocimiento estructurado y a mano.

¿Curiosidad?

Si os parece interesante o retador, sabed que nos gustan los retos. Si tenéis un sistema que os da respeto tocar, hablemos