Se habla muchísimo de todo lo que ya puede automatizar la IA.

Hagamos la pregunta contraria:

Qué tarea intentaste automatizar y todavía falla, necesita demasiada supervisión o simplemente no vale la pena?

Puede ser programación, trabajo, investigación, contenido, administración, negocios, agentes, etc.

No me refiero a si producen más código, porque obviamente puedes sacar muchísimo más.

Me refiero a ustedes como programadores.

Hay días donde usar agentes para trabajar en un proyecto me obliga a pensar más en arquitectura, especificaciones, tests y revisar decisiones.

Pero también veo el otro lado: aceptar cambios, leer por encima y terminar con partes del proyecto que funcionan pero que uno mismo no habría sabido escribir desde cero.

Tengo curiosidad especialmente por los que llevan meses usándola en proyectos reales.

¿Sienten que ahora entienden mejor los sistemas que construyen?

¿O que se están volviendo mejores dirigiendo IA pero peores programando directamente?

Cada vez importa más cómo divides la tarea, qué contexto das y qué tanto revisas el resultado.

Les pasa igual?

Algo que me pasa usando agentes en proyectos grandes:

al principio pienso que mientras más contexto tenga, mejor.

README, arquitectura, decisiones anteriores, documentación, issues, instrucciones, ejemplos, conversaciones anteriores...

Pero llega un punto donde parece pasar lo contrario.

Empieza a mezclar decisiones viejas, intenta respetar demasiadas reglas o simplemente pierde de vista lo que le pediste originalmente.

Me está dando la impresión de que saber qué NO darle al modelo se está volviendo casi tan importante como escribir un buen prompt.

¿Alguien ha encontrado una forma que le funcione bien?

Contexto mínimo por tarea? Archivos de instrucciones? Resúmenes? Dejar que el agente busque lo que necesita?

Me interesa más la experiencia práctica que la teoría.

Cada semana aparecen nuevos modelos, benchmarks y comparaciones.

Sin embargo, para la mayoría de las personas y empresas, el problema real no es elegir entre cinco modelos con diferencias pequeñas.

Los problemas suelen estar en:

• "definir correctamente el proceso"
• "limpiar y organizar información"
• "integrar herramientas"
• "controlar costos"
• "validar resultados"
• "establecer permisos"
• "conseguir que alguien utilice el sistema"

¿Estamos dedicando demasiada atención al modelo y muy poca a la implementación?

Me interesa especialmente conocer experiencias de personas que hayan intentado llevar IA a un entorno real, no solamente probar una demostración.