La Autoridad en Diseño de IA

Nos encontramos en un punto de inflexión en el desarrollo de software. El debate a menudo se centra en cuál si la IA escribe el mejor código (Claude vs. ChatGPT) o dónde dónde debe residir la IA (IDE o CLI). Pero ese es el debate equivocado.

El verdadero problema no es el generación del código. El verdadero problema es la validación de este.

Si adoptamos la IA como "Vibe Coders" —donde indicamos la intención y la IA realiza la ejecución—, crearemos un enorme flujo de software nuevo. Un enjambre de agentes de IA puede generar en un minuto más código del que un desarrollador sénior puede revisar en una semana. El ser humano se ha convertido en el cuello de botella.

La solución no es más las personas. La solución es una Autoridad de Diseño de IA.

Del Artesano al Director de Fábrica

Tradicionalmente, la "Autoridad de Diseño" es un pequeño grupo de arquitectos que se reúne una vez a la semana o al mes para aprobar o rechazar un diseño. En un mundo de desarrollo de IA de alta velocidad ese modelo está irremediablemente obsoleto. Es demasiado lento y demasiado reactivo.

Si pasamos al "Código Desechable" (software que no refactorizamos sin cesar, sino que desechamos y volvemos a generar cuando cambian los requisitos), nuestro rol cambia fundamentalmente. Ya no somos albañiles que colocan piedra por piedra. Somos los arquitectos de la fábrica que imprime las paredes.

Pero, ¿quién comprueba si esas paredes están rectas?

El "Guantelete": Una prueba de fuego automatizada

Una Autoridad de Diseño de IA no es una persona, sino una tubería. Un "Guantelete" por el que cada línea de código generado debe luchar para llegar a producción. Este proceso no reemplaza la revisión de código humana con nada, sino con algo mejor.

Funciona en tres capas:

1. El Poder Ejecutivo (La Generación)
No pedimos una solución a una sola IA, pedimos tres. Hacemos que Gemini 3, GPT-5 y un modelo de código abierto (como Llama) trabajen en paralelo en el mismo problema. Esto evita la visión de túnel y rompe la "pereza" que a veces sufren los LLM. Este enfoque también es investigado científicamente y demuestra que se puede prevenir la alucinación de la IA y construir cadenas muy largas sin errores

2. El Filtro Duro (La Ley)
Aquí no hay lugar para la discusión. El código debe compilar. Los linters no deben quejarse. Y fundamentalmente: las Pruebas de Caja Negra deben tener éxito. No probamos si la función funciona internamente (eso podría manipular a la IA), probamos si el sistema hace lo que debe hacer desde fuera. ¿Falla la prueba? Directamente a la papelera.

3. El Filtro Suave (El Jurado de IA)
Esta es la verdadera innovación. Las soluciones restantes se presentan a una "IA de Votación" especializada. Este agente no escribe código, sino que lee código. Está entrenado en nuestros principios de arquitectura, requisitos de seguridad (OWASP, ISO) y normas de cumplimiento (Ley de IA de la UE).
Vota: “La Solución A es más rápida, pero la Solución B es más segura y se ajusta mejor a nuestra arquitectura de microservicios.”

El ganador pasa a producción.

La Trias Política del Software

Este modelo impone una separación de poderes que falta en muchos equipos.

  • El Poder Legislativo (El Arquitecto): El Arquitecto escribe la "Constitución". Los *prompts*, los documentos de arquitectura (project-description.md, rules.md en principles.md, los requisitos estrictos. El arquitecto determina qué construimos y por qué.
  • El Poder Ejecutivo (Los Agentes de Codificación): Ejecutan. Rápido, económico y bajo los auspicios de desarrolladores humanos.
  • El Poder Judicial (La Autoridad de Diseño): Una capa de IA independiente que verifica el cumplimiento legal.

Conclusión: El nuevo rol del Arquitecto

Nos libera de la tiranía de los errores de sintaxis y nos permite concentrarnos en lo que mejor sabemos hacer: Pensamiento sistémico. Descubrimiento de la verdad. Estructura y toma de decisiones.

La pregunta no es si la IA puede escribir nuestro código. Eso ya está decidido. El código será en gran parte desechable.
La pregunta es: ¿Te atreves a ceder el control sobre el ejecución para así recuperar el control sobre la calidad de nuevo?

Gerard

Gerard trabaja como consultor y gerente de IA. Con una amplia experiencia en grandes organizaciones, puede desentrañar un problema y trabajar hacia una solución con gran rapidez. Combinado con una formación económica, garantiza decisiones empresarialmente responsables.

AIR (Robot de Inteligencia Artificial)