Desde noviembre, un usuario experimentó extensivamente con el desarrollo de software asistido por IA utilizando Claude Code y Claude Opus 4.5 a través de una cuenta personal de Claude Max, así como Codex de OpenAI, lo que condujo a una serie de ideas después de completar cincuenta proyectos. El usuario, que desea permanecer en el anonimato, describió la experiencia como una reminiscencia de los primeros días de la computación personal, específicamente aprendiendo BASIC en una Apple II Plus.

El usuario emprendió voluntariamente el proyecto y pagó por planes premium de IA tanto de OpenAI como de Anthropic. La experimentación reveló diez lecciones clave sobre el estado actual y las posibles trampas de depender de agentes de codificación de IA.

Una conclusión clave fue el paralelismo entre el uso de agentes de codificación de IA y la impresión 3D. El usuario señaló que, si bien la impresión 3D permite la creación de objetos complejos a partir de archivos de modelos descargados con relativa facilidad, los resultados a menudo requieren un mayor refinamiento y la creación de formas novedosas exige habilidades especializadas. De manera similar, los agentes de codificación de IA pueden generar código rápidamente, pero la salida puede no estar inmediatamente lista para producción y requiere supervisión y experiencia humana para aplicaciones complejas o novedosas.

El usuario enfatizó la importancia de comprender las limitaciones de los agentes de codificación de IA. Si bien estas herramientas pueden acelerar significativamente el proceso de desarrollo, no son un reemplazo para los programadores capacitados. La IA puede manejar tareas rutinarias y generar código repetitivo, liberando a los desarrolladores para que se concentren en el diseño y la resolución de problemas de nivel superior.

El experimento también destacó la necesidad de una ingeniería de prompts cuidadosa. La calidad del código generado por los agentes de codificación de IA es directamente proporcional a la claridad y especificidad de las instrucciones proporcionadas. Los prompts vagos o ambiguos pueden conducir a un código subóptimo o incorrecto, lo que requiere una depuración y un refinamiento significativos.

Además, el usuario descubrió que los agentes de codificación de IA sobresalen en la generación de código para problemas bien definidos con soluciones fácilmente disponibles. Sin embargo, tienen dificultades con problemas novedosos o complejos que requieren resolución creativa de problemas y algoritmos innovadores. En estos casos, los desarrolladores humanos siguen siendo esenciales para guiar a la IA y garantizar la calidad y la corrección del código.

La experiencia del usuario sugiere que los agentes de codificación de IA son una herramienta valiosa para los desarrolladores de software, pero deben usarse con prudencia y con una comprensión clara de sus capacidades y limitaciones. El futuro del desarrollo de software probablemente implica un enfoque colaborativo, donde la IA asiste a los desarrolladores humanos en la creación de soluciones innovadoras y eficientes.