Descubre cómo la IA transforma prompts vagos en arquitecturas listas para producción: enmarcar requisitos, sacar suposiciones, mapear compensaciones y validar diseños.
Un “prompt vago” es el punto de partida normal porque la mayoría de las ideas nacen como intención, no como especificación: “Construir un portal de clientes”, “Agregar búsqueda con IA” o “Transmisión de eventos en tiempo real”. La gente sabe el resultado que quiere, pero aún no los límites, riesgos o decisiones de ingeniería que lo hacen factible.
“Prompt a arquitectura” es el flujo de trabajo que convierte esa intención en un plan coherente: qué construir, cómo encajan las piezas, por dónde fluyen los datos y qué debe ser cierto para que funcione en producción.
Listo para producción no es “tener diagramas”. Significa que el diseño aborda explícitamente:
La IA es muy útil acelerando el pensamiento inicial: generando arquitecturas candidatas, sugiriendo patrones comunes (colas, caches, límites de servicio), sacando a la luz requisitos no funcionales faltantes y redactando contratos de interfaz o listas de verificación.
La IA puede inducir a error cuando suena segura sobre detalles que no puede verificar: elegir tecnologías sin contexto, subestimar la complejidad operativa o omitir restricciones que solo tu organización conoce (cumplimiento, plataformas existentes, habilidades del equipo). Trata las salidas como propuestas para cuestionar, no como respuestas definitivas.
Este artículo presenta un flujo de trabajo práctico y repetible para moverse de prompt → requisitos → suposiciones → opciones → decisiones, con compensaciones que puedas trazar.
No reemplazará la experiencia del dominio, el dimensionamiento detallado ni una revisión de seguridad, y no fingirá que existe una única “arquitectura correcta” para cada prompt.
Un prompt vago suele mezclar objetivos (“construir un panel”), soluciones (“usar microservicios”) y opiniones (“hazlo rápido”). Antes de bosquejar componentes, necesitas una declaración de problema lo bastante específica como para poder probarla y debatirla.
Escribe una o dos frases que nombren el usuario principal, el trabajo que intenta hacer y la urgencia.
Ejemplo: “Los gerentes de soporte al cliente necesitan una vista única de tickets abiertos y riesgo de SLA para priorizar el trabajo diariamente y reducir SLAs incumplidos este trimestre.”
Si el prompt no identifica un usuario real, pregúntalo. Si no dice por qué importa ahora, no podrás ordenar las compensaciones después.
Convierte “bueno” en resultados medibles. Prefiere una mezcla de señales de producto y operativas.
Elige un conjunto pequeño (3–5). Demasiadas métricas generan confusión; muy pocas ocultan riesgos.
Describe la “ruta feliz” en lenguaje llano y luego lista los casos límite que moldearán la arquitectura.
Ejemplo de ruta feliz: el usuario inicia sesión → busca un cliente → ve el estado actual → actualiza un campo → se registra en el log de auditoría.
Casos límite a sacar a la luz temprano: desconexión/ mala conectividad, permisos parciales, registros duplicados, importaciones de alto volumen, timeouts, reintentos y qué ocurre cuando una dependencia está caída.
Señala lo que no vas a construir en esta versión: integraciones que no soportarás aún, analítica avanzada, multi-región, flujos de trabajo personalizados o herramientas administrativas completas. Limitar claramente protege plazos y facilita conversaciones de “Fase 2” más adelante.
Una vez que estas cuatro piezas estén escritas, el prompt se convierte en un contrato compartido. La IA puede ayudar a refinarlo, pero no debe inventarlo.
Un prompt vago a menudo mezcla metas (“hacerlo fácil”), funcionalidades (“enviar notificaciones”) y preferencias (“usar serverless”) en una sola frase. Este paso las separa en una lista de requisitos contra los que puedes diseñar.
Comienza sacando comportamientos concretos y las partes móviles que afectan:
Una buena comprobación: ¿puedes señalar una pantalla, un endpoint API o un job en segundo plano para cada requisito?
Estos moldean la arquitectura más de lo que la mayoría espera. Traduce palabras vagas en objetivos medibles:
Captura límites temprano para no diseñar un sistema ideal que nadie pueda desplegar:
Escribe unas pocas frases “hecho significa…” que cualquiera pueda verificar, por ejemplo:
Estos requisitos y restricciones se convierten en la entrada para las arquitecturas candidatas que compararás después.
Un prompt vago rara vez falla porque la tecnología sea difícil: suele fallar porque todos rellenan silenciosamente detalles faltantes de forma distinta. Antes de proponer cualquier arquitectura, usa la IA para sacar esas suposiciones silenciosas a la luz y separar lo que es verdad de lo que es conjetura.
Comienza escribiendo los “predeterminados” que la gente suele implicar:
Estas suposiciones marcan decisiones como caching, colas, almacenamiento, monitorización y coste.
Pide a la IA que cree una tabla simple (o tres listas cortas):
Esto evita que la IA (y el equipo) trate conjeturas como hechos.
Preguntas útiles incluyen:
Escribe suposiciones explícitas (“Asumir pico de 2.000 req/min”, “Asumir presencia de PII”). Trátalas como entradas provisionales para revisar—idealmente vinculando cada suposición a quién la confirmó y cuándo. Eso facilita explicar, defender y revertir compensaciones y cambios posteriores.
Un prompt vago rara vez implica un único diseño “correcto”. La forma más rápida de llegar a un plan listo para producción es bosquejar varias opciones viables, elegir una por defecto y explicar claramente qué te haría cambiar.
Para la mayoría de productos en etapa temprana, empieza con un backend desplegable único (API + lógica de negocio), una sola base de datos y un pequeño conjunto de servicios gestionados (auth, email, almacenamiento de objetos). Esto mantiene el despliegue, la depuración y los cambios sencillos.
Elige esto cuando: el equipo es pequeño, los requisitos aún cambian y el tráfico es incierto.
Mismo desplegable único, pero con módulos internos explícitos (facturación, usuarios, reporting) y un worker en segundo plano para tareas lentas (importaciones, notificaciones, llamadas a IA). Añade una cola y políticas de reintento.
Elige esto cuando: tienes tareas de larga duración, picos periódicos o necesitas límites de propiedad más claros—sin dividir en servicios independientes.
Separa algunos componentes en servicios independientes cuando exista un motor fuerte: aislamiento estricto (cumplimiento), escalado independiente de un hotspot (p. ej., procesamiento de medios) o ciclos de liberación separados.
Elige esto cuando: puedas señalar patrones de carga específicos, límites organizativos o restricciones de riesgo que justifiquen la sobrecarga operativa añadida.
Entre estas opciones, destaca las diferencias explícitamente:
Una buena salida asistida por IA aquí es una pequeña tabla de decisión: “Por defecto = A, cambia a B si tenemos jobs en segundo plano, cambia a C si X métrica/ restricción es verdadera.” Esto evita microservicios prematuros y mantiene la arquitectura ligada a requisitos reales.
Mucho de la “arquitectura” es en realidad ponerse de acuerdo sobre qué son los datos del sistema, dónde viven y quién puede cambiarlos. Si modelas esto temprano, los pasos siguientes (componentes, interfaces, escalado, seguridad) serán mucho menos conjeturales.
Comienza nombrando el puñado de objetos alrededor de los cuales gira tu sistema—suelen ser sustantivos del prompt: User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event, etc. Para cada objeto, captura la propiedad:
Aquí la IA es útil: puede proponer un modelo de dominio inicial a partir del prompt y luego confirmas qué es real vs. implicado.
Decide si cada objeto es principalmente transaccional (OLTP)—muchas lecturas/escrituras pequeñas que deben ser consistentes—o analítico (agregaciones, tendencias, reporting). Mezclar estas necesidades en una sola base de datos suele crear tensiones.
Un patrón común: base de datos OLTP para la app, más un almacén analítico separado alimentado por eventos o exportaciones. La clave es alinear el almacenamiento con cómo se usa el dato, no con cómo “suena” conceptualmente.
Bosqueja la ruta que siguen los datos por el sistema:
Señala riesgos explícitos: PII (datos personales), duplicados, fuentes conflictivas (dos sistemas que afirman ser la verdad) y semánticas de borrado poco claras. Estos riesgos definen límites: qué debe permanecer interno, qué puede compartirse y qué necesita trazabilidad o controles de acceso.
Cuando tengas límites y datos en su sitio, conviértelos en un mapa de componentes concreto: qué existe, qué posee y cómo se comunica con el resto. Aquí la IA es más útil como “generador de diagramas en palabras”—puede proponer separaciones limpias y detectar interfaces faltantes.
Apunta a un conjunto pequeño de componentes con propiedad clara. Una buena comprobación es: “Si esto falla, ¿quién lo arregla y qué cambia?” Por ejemplo:
Escoge un estilo de comunicación por defecto y justifica excepciones:
La IA puede ayudar mapeando cada caso de uso a la interfaz más simple que cumpla latencia y fiabilidad.
Lista servicios terceros y decide qué ocurre cuando fallan:
Escribe una tabla compacta de integraciones:
Este mapa será la columna vertebral para tickets de implementación y discusiones de revisión.
Un diseño puede lucir perfecto en un diagrama y aun así fallar el primer día en producción. Antes de escribir código, haz explícito el “contrato de producción”: qué pasa bajo carga, durante fallos y bajo ataque—y cómo sabrás que está ocurriendo.
Define cómo se comporta el sistema cuando dependencias están lentas o caídas. Añade timeouts, reintentos con jitter y reglas claras de circuit breaker. Haz que las operaciones sean idempotentes (seguros de reintentar) usando IDs de petición o claves de idempotencia.
Si llamas a APIs de terceros, asume límites de tasa y construye backpressure: colas, concurrencia acotada y degradación elegante (p. ej., respuestas “vuelva a intentar” en lugar de acumulación).
Especifica la autenticación (cómo prueban identidad los usuarios) y la autorización (qué pueden acceder). Redacta los principales escenarios de amenaza relevantes: tokens robados, abuso de endpoints públicos, inyección vía entradas o escalado de privilegios.
También define cómo manejarás secretos: dónde viven, quién puede leerlos, cadencia de rotación y trazas de auditoría.
Fija objetivos de capacidad y latencia (incluso aproximados). Luego elige tácticas: caching (qué, dónde y TTL), batching para llamadas chatty, trabajo asíncrono vía colas para tareas largas y límites para proteger recursos compartidos.
Decide logs estructurados, métricas clave (latencia, tasa de error, profundidad de colas), límites de trazas distribuidas y alertas básicas. Vincula cada alerta a una acción: quién responde, qué comprobar y qué es un “modo seguro”.
Trata estas decisiones como elementos arquitectónicos de primera clase—moldean el sistema tanto como endpoints y bases de datos.
La arquitectura no es una única “mejor” respuesta: es un conjunto de elecciones bajo restricciones. La IA es útil porque puede listar opciones rápidamente, pero aún necesitas un registro claro del porqué elegiste un camino, qué sacrificaste y qué te haría cambiar después.
Escribe “fallos aceptables” (p. ej., emails ocasionalmente demorados) frente a áreas que “no deben fallar” (p. ej., pagos, pérdida de datos). Pon salvaguardas donde el fallo sea caro: backups, idempotencia, límites de tasa y caminos claros de rollback.
Algunos diseños aumentan la carga on-call y la dificultad de depuración (más piezas, más reintentos, logs distribuidos). Prefiere elecciones que encajen con la realidad de soporte: menos servicios, observabilidad clara y modos de fallo predecibles.
Haz explícitos los criterios de decisión: cumplimiento, personalización, latencia y plantilla de personal. Si eliges autogestionado por coste, anota el precio oculto: parches, upgrades, planificación de capacidad y respuesta a incidentes.
Las grandes arquitecturas no “aparecen”: son el resultado de muchas pequeñas elecciones. Si esas elecciones viven solo en chats o en la memoria de alguien, los equipos repiten debates, envían de forma inconsistente y luchan cuando cambian requisitos.
Crea un Architecture Decision Record (ADR) para cada elección clave (base de datos, patrón de mensajería, modelo de auth, estrategia de despliegue). Manténlo corto y consistente:
La IA es especialmente útil para esto: puede resumir opciones, extraer compensaciones de discusiones y redactar ADRs que luego editas para exactitud.
Las suposiciones cambian: el tráfico crece, el cumplimiento se endurece o una API externa se vuelve poco fiable. Para cada suposición importante, añade una rampa de salida:
Esto convierte el cambio futuro en un movimiento planificado, no en una alarma.
Adjunta hitos comprobables a decisiones riesgosas: spikes, benchmarks, prototipos pequeños o pruebas de carga. Registra los resultados esperados y criterios de éxito.
Finalmente, versiona los ADRs a medida que evolucionan los requisitos. No sobrescribas la historia: añade actualizaciones para poder trazar qué cambió, cuándo y por qué. Si necesitas una estructura ligera, enlaza a una plantilla interna relativa como /blog/adr-template.
Un borrador de arquitectura no está “hecho” cuando luce limpio en un diagrama. Está hecho cuando las personas que lo construirán, asegurarán, operarán y pagarán están de acuerdo en que funciona—y cuando tienes evidencia que respalde las partes complejas.
Usa una lista de comprobación corta para forzar preguntas importantes temprano:
Mantén la salida concreta: “¿Qué haremos?” y “¿Quién lo posee?” en lugar de intenciones generales.
En vez de una sola estimación de throughput, produce rangos de carga y coste que reflejen incertidumbre:
Pide a la IA que muestre sus cálculos y suposiciones, y luego contrástalo con analítica actual o sistemas comparables.
Lista dependencias críticas (proveedor de LLM, DB vectorial, cola, servicio de auth). Para cada una, captura:
Haz explícitas las revisiones, no implícitas:
Cuando queden desacuerdos, regístralos como decisiones pendientes con dueños y fechas—luego avanza con claridad.
La IA puede ser un buen socio de diseño si la tratas como un arquitecto junior: capaz de generar opciones rápido, pero necesitando contexto claro, comprobaciones y dirección.
Comienza dando a la IA una “caja” para trabajar: objetivo de negocio, usuarios, escala, presupuesto, plazos y cualquier cosa no negociable (stack, cumplimiento, hosting, latencia, residencia de datos). Luego pídele que liste suposiciones y preguntas abiertas primero antes de proponer soluciones.
Una regla simple: si una restricción importa, menciónala explícitamente—no esperes que el modelo la infiera.
Si tu objetivo es pasar de “plan arquitectónico” a “sistema funcionando” sin perder decisiones en los handoffs, una herramienta de flujo de trabajo importa. Plataformas como Koder.ai pueden ser útiles porque el mismo chat que te ayuda a clarificar requisitos también puede trasladar esas restricciones a la implementación: modo planificación, iteraciones repetibles y la capacidad de exportar código cuando estés listo para poseer el pipeline.
Esto no elimina la necesidad de revisiones arquitectónicas—si acaso, eleva la exigencia de documentar suposiciones y requisitos no funcionales—porque puedes pasar de propuesta a app en ejecución con rapidez.
Utiliza plantillas cortas que produzcan salidas estructuradas:
You are helping design a system.
Context: <1–3 paragraphs>
Constraints: <bullets>
Non-functional requirements: <latency, availability, security, cost>
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)
(Nota: el bloque de código anterior no debe traducirse si se copia tal cual para uso técnico.)
Pide una primera pasada y luego solicita inmediatamente una crítica:
Esto evita que el modelo se ancle en una sola solución demasiado pronto.
La IA puede sonar segura mientras se equivoca. Problemas comunes incluyen:
Si quieres, puedes capturar las salidas como ADRs ligeros y mantenerlos junto al repo (ver /blog/architecture-decision-records).
Un prompt vago: “Construir un sistema que alerte a clientes cuando una entrega llegará tarde.”
La IA ayuda a traducirlo en necesidades concretas:
Dos preguntas tempranas suelen alterar el diseño:
Anotándolas evitas construir rápido lo equivocado.
La IA propone arquitecturas candidatas:
Opción 1: Síncrona: webhook del transportista → servicio de scoring de retrasos → servicio de notificaciones
webhook → encola evento → workers puntúan retrasos → notificaciones
Decisión de compensación: elige basada en cola si la fiabilidad del transportista y picos son riesgos; elige síncrona si el volumen es bajo y los SLAs del transportista son fuertes.
Entregables para hacerlo construible:
"Prompt to architecture" es el flujo de trabajo que convierte una intención (por ejemplo, “construir un portal de clientes”) en un plan ejecutable: requisitos, suposiciones, opciones candidatas, decisiones explícitas y una vista de extremo a extremo de componentes y flujos de datos.
Trata la salida de la IA como una propuesta que debes probar y editar, no como una respuesta final.
Lista explícita de lo que debe cubrir un diseño para ser "listo para producción":
Los diagramas ayudan, pero no son la definición completa.
Redacta 1–2 frases que especifiquen:
Si el prompt no nombra un usuario real o la urgencia, pídelo: sin eso no podrás priorizar compensaciones después.
Elige 3–5 métricas medibles que combinen resultados de producto y operativos, por ejemplo:
Evita la proliferación de métricas: demasiadas confunden, muy pocas ocultan riesgos.
Anota desde el principio las suposiciones implícitas (tráfico, calidad de datos, tolerancia a latencia, cobertura on-call) y clasifícalas en:
Documenta suposiciones explícitamente (quién/ cuándo las confirmó) para poder revisarlas.
Empieza comparando opciones viables y elige una por defecto con condiciones claras para cambiar, por ejemplo:
El objetivo es decisiones trazables, no una única “arquitectura correcta”.
Nombra los objetos de dominio principales (sustantivos como User, Order, Ticket, Event) y define para cada uno:
Para cada dependencia (pagos, mensajería, LLMs, APIs internas), define el comportamiento ante fallos:
Asume límites de tasa y diseña contraflujo para que picos no provoquen fallos encadenados.
Usa ADRs (Architecture Decision Records) para:
Añade “rampas de salida” con disparadores (p. ej., “si excedemos X RPS, añadir réplicas de lectura”). Mantén los ADRs versionados y buscables; una plantilla ligera puede vivir en /blog/adr-template.
Dale a la IA un marco estricto: objetivo, usuarios, escala, restricciones (presupuesto, plazos, cumplimiento, stack) y pídele que:
Luego itera con bucles de “critica y refina” (¿qué es frágil?, ¿qué falta?, ¿qué simplificar?), y exige incertidumbre explícita donde corresponda.
| Opción | Coste | Velocidad de lanzamiento | Simplicidad | Capacidad de escala | Notas / Cuándo revisar |
|---|
| Servicios gestionados (DB, colas, auth) | Medio–Alto | Alto | Alto | Alto | Revisar si límites del proveedor bloquean necesidades |
| Componentes auto-gestionados | Bajo–Medio | Bajo–Medio | Bajo | Medio–Alto | Revisar si la carga operativa supera al equipo |
| Monolito primero | Bajo | Alto | Alto | Medio | Dividir cuando la frecuencia de despliegue o el tamaño del equipo lo exijan |
| Microservicios tempranos | Medio–Alto | Bajo | Bajo | Alto | Solo si se requiere escalado/propiedad independiente ahora |
Alinea el almacenamiento con los patrones de acceso (OLTP vs analítica) y dibuja el flujo de datos de extremo a extremo (ingesta → validación/ enriquecimiento → retención/borrado).