¿Qué es el desarrollo AI-native?

Una forma de trabajar en la que los agentes de IA escriben gran parte del código y el equipo tiene reglas, controles y responsabilidades definidos para que sea seguro. No es una herramienta. Son reglas en el repositorio, controles en CI y claridad sobre quién responde de qué.

¿Qué son los controles y por qué no bastan las reglas?

Un control es una comprobación que frena un cambio: CI, un test, un hook o una configuración. El agente puede esquivar una regla escrita, un control no. Por eso los puntos 3, 5 y 6 preguntan si la regla se impone, no si está escrita en algún sitio.

¿Qué puntos resolver primero?

Los puntos 5, 9 y 10: CI bloquea el merge, el autor del PR responde del resultado de la IA y los agentes no tienen acceso a producción. Mientras falte alguno, no tiene sentido dar tareas más grandes a los agentes, sea cual sea la puntuación.

¿Puede el equipo completar los puntos que faltan por su cuenta?

Casi siempre, sí. Un punto que falta es una lista de trabajo: primero los tres puntos obligatorios, después las reglas en el repositorio y los controles en CI. Luego añada reglas nuevas a partir de la revisión cuando el mismo error se repita.

Test para su equipo de desarrollo

¿A qué distancia está de un SDLC AI-native? 12 preguntas

Un equipo de desarrollo AI-native tiene reglas comunes para los agentes de IA en el repositorio, controles en CI que frenan un cambio malo y claro quién responde del resultado de la IA. Responda sí o no a 12 preguntas en tres áreas y vea dónde está hoy su equipo. Los puntos 5, 9 y 10 son obligatorios en cualquier caso.

Lo que rellena y marca se queda solo en esta ventana del navegador. No enviamos nada salvo que pida la evaluación por correo. Al cerrar la página desaparece, así que imprima su resultado.

Para CTO y tech leads cuyo equipo ya usa Claude Code, Codex, Cursor o Copilot. Responda por todo el equipo, no por usted. Donde no esté seguro, no lo marque.

Hoy la IA escribe todo nuestro código y un sénior responde del resultado. Desde 2023 hemos entregado más de 15 proyectos en producción. Hacemos estas preguntas a cada equipo con el que empezamos.

A. Reglas

1. El equipo tiene reglas comunes para los agentes de IA. No cada desarrollador a su manera.
2. Las reglas están en el repositorio, en CLAUDE.md o AGENTS.md. Compruebe: las encuentra sin preguntar a nadie.
3. Una configuración o un hook impone las reglas importantes. No solo una frase que el agente puede esquivar.
4. Una regla nueva nace de un error que se repitió. Compruebe: puede vincular la última regla con un comentario concreto de revisión.

B. Controles

5. Los controles de CI se ejecutan también sobre el código de la IA y bloquean el merge. No solo avisan.
6. Los flujos principales tienen tests que de verdad fallan cuando algo se rompe. Compruebe: rompa una línea y mire si falla un test.
7. Tiene reglas para revisar los cambios de la IA. Qué debe mirar quien revisa y qué tamaño de cambio todavía pasa.
8. Un desarrollador nuevo aprende las reglas del repositorio. No de palabra en su primera reunión.

C. Responsabilidad y seguridad

9. Está claro quién responde del resultado de la IA. El autor del PR, no el agente.
10. Los agentes no tienen acceso a producción ni a datos de producción. Compruebe: pruebe si un agente desde el entorno de desarrollo llega a la base de datos de producción.
11. Tiene una lista de herramientas de IA aprobadas y de lo que nunca debe entrar en ellas. Secretos, datos personales, código de clientes.
12. Sabe responder a la dirección a la pregunta «¿cuál es nuestro plan con la IA?». En una frase y con lo que mide.

Compare a su equipo

¿Tiene enlaces con resultados de sus compañeros? Péguelos aquí, uno por línea, 12 como máximo.

Enlaces con resultados

Las respuestas van en el enlace después del signo #, sin nombres ni correos. El navegador no envía esa parte del enlace al servidor y nosotros no la guardamos.

Puntuación

Cuente los puntos marcados. Pero mire primero los puntos 5, 9 y 10. Si falta aunque sea uno, resuélvalo primero, sea cual sea la puntuación.

Marcados	Veredicto	Qué hacer después
0 a 4	Al principio	Usan IA, cada uno a su manera. La IA funciona en la empresa, pero nadie la dirige. Empiece por los puntos 1, 5 y 10.
5 a 8	A mitad de camino	Tienen reglas, no controles. Complete los controles que faltan antes de dar tareas más grandes a los agentes.
9 a 12	Cerca de la meta	Están cerca de un SDLC AI-native. Puede dar tareas más grandes a los agentes. Siga añadiendo reglas a partir de la revisión.

Un punto que falta no es un fallo del equipo. Es una lista de trabajo y la mayor parte la pueden hacer ustedes mismos.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es el desarrollo AI-native?: Una forma de trabajar en la que los agentes de IA escriben gran parte del código y el equipo tiene reglas, controles y responsabilidades definidos para que sea seguro. No es una herramienta. Son reglas en el repositorio, controles en CI y claridad sobre quién responde de qué.
¿Qué son los controles y por qué no bastan las reglas?: Un control es una comprobación que frena un cambio: CI, un test, un hook o una configuración. El agente puede esquivar una regla escrita, un control no. Por eso los puntos 3, 5 y 6 preguntan si la regla se impone, no si está escrita en algún sitio.
¿Qué puntos resolver primero?: Los puntos 5, 9 y 10: CI bloquea el merge, el autor del PR responde del resultado de la IA y los agentes no tienen acceso a producción. Mientras falte alguno, no tiene sentido dar tareas más grandes a los agentes, sea cual sea la puntuación.
¿Puede el equipo completar los puntos que faltan por su cuenta?: Casi siempre, sí. Un punto que falta es una lista de trabajo: primero los tres puntos obligatorios, después las reglas en el repositorio y los controles en CI. Luego añada reglas nuevas a partir de la revisión cuando el mismo error se repita.

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AI-native SDLC

Su equipo tiene IA, pero faltan reglas y controles

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Escríbanos qué puntos le faltan. Le respondemos en un plazo de dos días hábiles con algunas preguntas sobre su trabajo. Después acordamos qué hacemos primero.

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