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The argument in favor of using filler text goes something like this: If you use real content in the Consulting Process, anytime you reach a review point you’ll end up reviewing and negotiating the content itself and not the design.
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IA sobre tu Código
Programa aplicado para equipos técnicos que quieren integrar IA en su flujo real de desarrollo: repositorio propio, arquitectura real, reglas de trabajo, revisión, testing y control técnico.
El problema
La IA ya escribe código. El reto es que lo haga dentro de tu sistema.
El salto no está en usar una herramienta más. Está en transformar la IA en una capacidad técnica del equipo: con contexto, método, revisión y trazabilidad.
IA como chat auxiliar
El equipo consulta a la IA de forma individual. A veces ayuda, a veces genera ruido, y casi siempre depende de quién sepa preguntar mejor.
- Prompts sueltos sin contexto estable del proyecto.
- Cambios difíciles de revisar porque no siguen una estrategia clara.
- Riesgo de deuda técnica por soluciones que no respetan arquitectura ni patrones.
- Impacto irregular: algunos developers aceleran, otros apenas mejoran.
IA integrada en el flujo técnico
El equipo aprende a trabajar con IA como parte del ciclo real de desarrollo: análisis, cambios, pruebas, revisión y documentación.
- Contexto persistente del repositorio, arquitectura, convenciones y límites.
- Reglas de trabajo para pedir cambios seguros, pequeños y verificables.
- Validación técnica con pruebas, revisión y criterios antes de aceptar código.
- Método reutilizable para que el equipo no dependa de trucos individuales.
Un laboratorio aplicado sobre tu repositorio, no una clase de herramientas.
La mentoría se adapta al stack y al problema real del equipo. La idea no es “aprender Cursor”, “aprender Copilot” o “hacer prompts”: es instalar una forma de construir mejor con IA.
La IA primero debe entender dónde está trabajando.
Analizamos estructura, stack, módulos críticos, zonas frágiles, convenciones, deuda técnica y límites. Sin ese contexto, la IA puede producir código correcto en apariencia, pero incorrecto para tu sistema.
Objetivo: describir el sistema antes de modificarlo. # Contexto mínimo que debe conocer la IA - Arquitectura y módulos principales - Patrones que deben respetarse - Zonas donde no tocar sin revisión - Comandos de build, test y validación - Criterios para cambios pequeños y reversibles
Convertimos buenas prácticas en instrucciones reutilizables.
Creamos reglas para que la IA trabaje con restricciones claras: cómo proponer cambios, cómo justificar decisiones, cómo escribir tests, cómo respetar arquitectura y cuándo pedir intervención humana.
Regla: no modificar más de una capa sin explicar impacto. Regla: todo cambio debe incluir validación. Regla: no introducir dependencias sin motivo. Regla: si falta contexto, preguntar antes de asumir. # Ejemplo de instrucción reutilizable Antes de escribir código: 1. resume el objetivo 2. identifica archivos afectados 3. propone un plan pequeño 4. espera confirmación o aplica solo el primer paso
Diseñamos cómo se usa IA desde análisis hasta pull request.
Trabajamos el circuito completo: entender tarea, dividir cambio, pedir implementación, revisar diff, generar tests, documentar decisión y preparar PR. La IA deja de ser conversación suelta y pasa a ser workflow.
Flujo recomendado: 1. Explicar objetivo y restricciones 2. Pedir plan antes de código 3. Dividir en cambios pequeños 4. Aplicar con diff revisable 5. Ejecutar pruebas 6. Documentar decisión técnica # Criterio operativo La IA no sustituye la revisión. La IA acelera análisis, propuesta y ejecución controlada.
La velocidad solo sirve si no rompe la confianza técnica.
Integramos criterios de revisión, pruebas, validación de regresiones, control de alcance y lectura crítica de respuestas. El objetivo es acelerar sin convertir la IA en una fuente de deuda técnica.
Checklist antes de aceptar: - ¿El cambio responde exactamente al objetivo? - ¿Respeta patrones existentes? - ¿Introduce dependencia innecesaria? - ¿Incluye test o validación manual? - ¿El diff es pequeño y entendible? # Señales de alerta - Cambia demasiados archivos sin motivo - Reescribe arquitectura sin pedirlo - No puede explicar el impacto - No deja forma clara de validar
El valor real es que el equipo pueda repetirlo después.
Dejamos método, reglas, ejemplos y rutinas para que la forma de trabajar no dependa de una sesión puntual. El equipo sale con una base operativa para seguir mejorando su desarrollo asistido por IA.
Incluye: - Casos de uso por tipo de tarea - Plantillas de prompts técnicos - Reglas por repositorio - Criterios de revisión - Ejemplos de buenas y malas prácticas # Resultado buscado El equipo no memoriza prompts. El equipo aprende a trabajar con IA dentro de su sistema real.
Se trabaja sobre un sistema real, con sus restricciones, deuda técnica y forma actual de desarrollar.
El objetivo es transferencia: que el equipo pueda repetir el método sin depender de una sesión puntual.
La IA se integra con control: revisión, tests, trazabilidad y cambios pequeños.
Un piloto práctico de un mes para instalar método, no solo conocimiento.
El formato recomendado combina diagnóstico, sesiones en vivo, trabajo aplicado y transferencia. Puede adaptarse según tamaño del equipo, stack y madurez técnica.
Estructura recomendada
Selección del repositorio y objetivo
Elegimos un sistema real, una zona de trabajo y un objetivo concreto: feature, refactor, testing, documentación o mejora de flujo.
Contexto, reglas y entorno de trabajo
Preparamos la base: contexto técnico, convenciones, límites, comandos, reglas para IA y criterios de revisión.
Trabajo guiado sobre tareas reales
Aplicamos IA sobre issues concretos: análisis, implementación, pruebas, revisión de diff y documentación de decisiones.
Validación, ajustes y autonomía
Corregimos el método, refinamos reglas, documentamos patrones y dejamos playbook para que el equipo continúe solo.
No buscamos que el equipo “sepa usar una herramienta”.
Buscamos que pueda aplicar IA con criterio dentro de su propio sistema: contexto, reglas, revisión, validación y autonomía técnica.
Qué queda instalado
El equipo no se lleva una grabación. Se lleva una forma de trabajar.
El objetivo es que después de la mentoría el equipo tenga una base práctica para seguir usando IA con más velocidad, más criterio y menos riesgo técnico.
Contexto del repositorio
Documento base con arquitectura, módulos, patrones, límites, comandos y zonas sensibles.
Reglas para IA
Instrucciones reutilizables para que la IA trabaje con criterios técnicos y no improvise.
Workflow de desarrollo
Proceso para usar IA en análisis, implementación, tests, revisión y documentación.
Playbook del equipo
Guía práctica con ejemplos, prompts técnicos, criterios de revisión y buenas prácticas.
Podemos trabajar con las herramientas que ya uséis o recomendar un flujo adecuado según vuestro contexto. Lo importante no es la herramienta aislada, sino el método: cómo preparar contexto, cómo pedir cambios, cómo revisar resultados, cómo validar y cómo evitar que la IA introduzca deuda técnica.
Lo ideal es trabajar sobre un repositorio o módulo real, pero se puede acotar el alcance a una parte del sistema, un entorno controlado o un subconjunto representativo del código. Antes de empezar se define qué se puede revisar, qué no, qué datos quedan fuera y qué restricciones de seguridad aplican.
En la práctica, esto puede incluir análisis de módulos, preparación de instrucciones para el repo, prompts técnicos reutilizables, división de tareas, generación de tests, revisión de diffs, documentación de decisiones y creación de un playbook para el equipo.
La idea es que no dependa de una sesión puntual, sino que quede una forma de trabajo instalada en el equipo.
El objetivo es justo lo contrario: aumentar la capacidad del equipo técnico sin perder criterio humano. La IA puede ayudar a analizar, proponer, generar código, documentar o crear tests, pero el equipo sigue siendo responsable de revisar, validar y decidir qué entra en el sistema.
La mentoría enseña a usar IA como apoyo técnico controlado, no como sustituto del criterio profesional.