Cómo las herramientas de IA te permiten construir software hablando sobre ideas

Qué significa realmente construir software de forma conversacional

Construir software de forma conversacional significa usar el lenguaje natural —chat, voz o un brief escrito— como la forma principal de “programar”. En lugar de empezar con código, describes lo que quieres, pides una primera versión, revisas lo que produjo y lo afinás mediante ida y vuelta.

El cambio práctico es que tus palabras pasan a ser la entrada que define requisitos, interfaz, estructura de datos e incluso código. Sigues haciendo trabajo de producto: aclarar objetivos, tomar decisiones y comprobar resultados; pero la herramienta se encarga de gran parte del borrador.

Cómo se ve en la práctica

Una sesión típica alterna entre describir la intención y reaccionar al resultado:

• “Necesito una herramienta sencilla para rastrear facturas.”
• La IA propone pantallas, campos y un flujo básico.
• Corregís detalles: impuestos, fechas de vencimiento, permisos, exportaciones.
• La IA actualiza el prototipo, el código o la automatización.

La clave es que vos dirigís, no sólo pedís. Construir conversacionalmente se siente menos como pedir de un menú y más como orientar a un compañero junior —con revisiones frecuentes.

Dónde funciona mejor

Brilla cuando el problema es comprensible y las reglas son directas:

• Apps internas simples (formularios, paneles, rastreadores)
• Automatizaciones (mover datos entre herramientas, enviar alertas, generar informes)
• Prototipos para validar una idea antes de invertir en ingeniería

La ventaja es la velocidad: podés tener algo clickeable o ejecutable rápido y luego decidir si vale la pena pulirlo.

Dónde tiene problemas

Se vuelve frágil cuando el dominio tiene muchos casos límite o restricciones estrictas:

• Reglas de negocio complejas (facturación, programación, inventario, permisos)
• Integraciones intensas con APIs atípicas
• Trabajo regulado (salud, finanzas, datos regulados)

En esos casos la IA puede producir algo que parece correcto pero pasa por alto excepciones importantes.

Ajustar expectativas: velocidad vs. corrección vs. control

La construcción conversacional suele priorizar la velocidad. Si necesitás corrección, vas a dedicar más tiempo a especificar reglas y probar. Si necesitás control (arquitectura, mantenibilidad, auditorías), involucrá a un ingeniero antes —o tratá la salida de la IA como borrador, no como producto final.

Un rápido recorrido por las herramientas de IA que se usan

Cuando la gente dice “construí esta app chateando”, normalmente usa una de varias categorías de herramientas. Cada una es buena en una parte distinta del trabajo: convertir palabras en pantallas, lógica, conexiones de datos o código real que podés poner en producción.

Asistentes dentro del IDE vs. constructores web

Asistentes en IDE viven donde los desarrolladores escriben código (VS Code, JetBrains, etc.). Son útiles cuando ya tenés (o querés) una base de código: generan funciones, explican errores, refactorizan y escriben tests.

Constructores web funcionan en el navegador y se enfocan en crear rápido: formularios, paneles, flujos simples y hosting. Suelen sentirse más como “describilo y mirá el resultado”, especialmente para herramientas internas.

Un modelo mental útil: los asistentes en IDE optimizan para la calidad del código y el control; los constructores web optimizan para la velocidad y la conveniencia.

Agentes vs. copilotos: quién hace qué

Un copilot ayuda con el siguiente paso que ya estás tomando: “Escribí esta consulta”, “Creá este componente UI”, “Resumí estos requisitos”. Vos seguís al mando.

Un agente está más cerca de un trabajador delegado: “Construí un prototipo funcional con login y una página de admin”, entonces planifica tareas, genera múltiples archivos e itera. Los agentes pueden ahorrar tiempo, pero querrás puntos de control para aprobar la dirección antes de que produzcan mucho output.

Herramientas como Koder.ai se inclinan a flujos estilo agente: describís el resultado en chat, la plataforma planifica y genera una app funcional, y iterás con pasos estructurados (modo planificación, snapshots y rollback) para que los cambios no deriven.

Plantillas, conectores y código generado

Muchas herramientas “conversacionales” se apoyan en:

• Plantillas (apps iniciales para patrones comunes como CRM, reservas, aprobaciones)
• Conectores (enlaces preconstruidos a Google Sheets, Slack, Stripe, bases de datos)
• Código generado (archivos fuente reales que podés exportar, versionar y mantener)

Plantillas y conectores reducen lo que tenés que especificar. El código generado determina cuán portátil y mantenible es el resultado.

Si te importa ser dueño de lo que construís, priorizá plataformas que generen una stack convencional y permitan exportar código. Por ejemplo, Koder.ai se enfoca en React para web, Go con PostgreSQL en backend y Flutter para móvil —así la salida luce y se comporta como un proyecto de software típico en vez de una configuración cerrada.

Cómo elegir herramientas según tu objetivo

Para un prototipo, priorizá velocidad: constructores web, plantillas y agentes.

Para una herramienta interna, priorizá conectores, permisos y auditabilidad.

Para producción, priorizá propiedad del código, testing, opciones de despliegue y la capacidad de revisar cambios. A menudo un asistente de IDE (más un framework) es la apuesta más segura, a menos que tu builder ofrezca controles fuertes como exportaciones, entornos y rollback.

Empezá con una declaración de problema, no con una lista de funciones

Si le pedís a una herramienta de IA que “construya una app”, generará gustosa una larga lista de funciones. El problema es que las listas de funciones no explican por qué existe la app, para quién es ni cómo sabrás que funciona. Una declaración clara del problema sí lo hace.

Una plantilla simple que funciona

Escribí tu declaración de problema así:

Para [usuario principal], que [tiene problemas con X], vamos a [entregar resultado Y] para que [beneficio medible Z].

Ejemplo:

Para la recepcionista de una clínica pequeña, que dedica demasiado tiempo llamando a pacientes para confirmar citas, enviaremos confirmaciones por SMS automáticas para que las ausencias bajen un 20% en 30 días.

Ese párrafo le da a la IA (y a vos) un objetivo. Las funciones se convierten en “formas posibles” de alcanzar el objetivo, no en el objetivo en sí.

Mantenelo deliberadamente estrecho

Empezá con un único problema de usuario y un usuario principal. Si mezclás audiencias (“clientes y admins y finanzas”), la IA generará un sistema genérico difícil de terminar.

Definí el éxito en una frase: cómo se ve “terminado”. Si no podés medirlo, no podés diseñar compensaciones.

Convertí el problema en un brief mínimo para construir

Ahora agregá la estructura mínima para que la IA arme algo coherente:

• Entradas/salidas: qué información entra y qué resultado debe salir
• Conjunto mínimo de funciones útiles: qué es lo mínimo que genera valor desde el día uno
• Ejemplos reales: 2–3 ejemplos (datos de muestra, capturas, formularios) que muestren la realidad desordenada

Si hacés esto primero, tus prompts serán más claros (“construí lo más pequeño que logre Z”) y es más probable que el prototipo coincida con lo que realmente necesitás.

Cómo describir tu idea para que la IA la pueda construir

Si podés explicar tu idea claramente a un colega, por lo general podés explicarla a una IA —solo que con un poco más de estructura. El objetivo no es un "prompt engineering" sofisticado, sino darle al modelo suficiente contexto para tomar buenas decisiones y hacer visibles esas decisiones para que las corrijas.

Un formato de especificación simple que funciona

Comenzá tu prompt con cuatro bloques:

• Objetivo: cómo se ve “terminado” (una frase)
• Usuarios: quiénes la usan y qué intentan lograr
• Reglas: qué debe ser siempre verdad (permisos, casos límite, criterios de éxito)
• Ejemplos: 3–6 entradas realistas y salidas esperadas

Esto reduce el ida y vuelta porque la IA puede mapear la idea a flujos, pantallas, campos de datos y validaciones.

Hacé explícitas las restricciones (o la IA adivinará)

Agregá un bloque “Restricciones” que responda:

• Plataformas: web, iOS/Android, Slack, hoja de cálculo, etc.
• Fuentes de datos: base existente, Google Sheets, CSV, APIs
• Necesidades de privacidad: qué datos son sensibles, qué no debe almacenarse, reglas de retención
• No-objetivos: lo que explícitamente no querés construir

Aunque sea una línea como “Ningún dato personal sale de nuestras herramientas internas” puede cambiar lo que la IA propone.

Pedí preguntas antes de pedir output

Terminá tu prompt con: pedí primero 5–10 preguntas de aclaración. Esto evita un primer borrador confiado pero erróneo y saca a la luz decisiones ocultas temprano.

Mantené un registro de decisiones

Mientras contestás preguntas, pedile a la IA que mantenga un breve Registro de Decisiones en el chat:

• Decisión
• Por qué se eligió
• Preguntas abiertas

Cada vez que digas “cambiá X”, la IA puede actualizar el registro y mantener el build alineado en vez de derivar.

Un flujo repetible: del chat al prototipo funcional

Si tratás la IA como un generador de apps de un solo disparo, muchas veces obtendrás algo que parece correcto pero se rompe al probar un escenario real. Un enfoque mejor es un bucle pequeño y repetible: describir, generar, probar, corregir.

Paso 1: bosquejá las pantallas y el flujo de usuario en palabras simples

Empezá con el viaje más simple que debe completar un usuario (el “camino feliz”). Escribilo como una historia corta:

• ¿Quién es el usuario?
• ¿Qué ve primero?
• ¿Qué acción realiza después?
• ¿Qué cuenta como éxito?

Pedile a la IA que convierta esa historia en una lista de pantallas y los botones/campos de cada pantalla. Mantenelo concreto: “Pantalla de login con email + contraseña + mensaje de error”, no “autenticación segura”.

Paso 2: pedí a la IA que proponga campos de datos y reglas de validación

Una vez las pantallas estén claras, enfocáte en la información que debe almacenarse.

Solicitá: “Con base en estas pantallas, proponé los campos de datos, valores de ejemplo y reglas de validación.” Buscás especificaciones como:

• campos obligatorios vs opcionales
• formatos (email, fecha, moneda)
• límites (longitud máxima, valor mínimo)
• reglas de negocio básicas (por ejemplo: la fecha de fin no puede ser anterior a la de inicio)

Este paso evita el problema común donde la UI existe pero el modelo de datos es vago.

Paso 3: generá una UI simple y cableá el camino feliz

Ahora pedí una porción funcional, no todo el producto. Indicá qué flujo único conectar de extremo a extremo (por ejemplo: “Crear ítem → guardar → ver confirmación”). Si la herramienta lo permite, solicitá datos semilla para poder interactuar inmediatamente.

Si usás una plataforma como Koder.ai, aquí es donde características como hosting incorporado, deploy y exportación de código importan: podés validar el flujo en un entorno en vivo y luego decidir si seguís iterando en la plataforma o lo pasás a ingeniería.

Paso 4: iterá con ciclos de retroalimentación cortos

Probá el prototipo como lo haría un usuario y mantené notas claras y testeables:

• “Si dejo el teléfono vacío, igual guarda—debería ser obligatorio.”
• “Después de enviar, quiero aterrizar en la página de detalles, no en la lista.”

Alimentá esas notas a la IA en pequeños lotes. El objetivo es progresar de a poco: un pedido claro de cambio, una actualización, una nueva prueba. Ese ritmo es lo que convierte ideas conversacionales en un prototipo evaluable.

Ejemplos prácticos que podés copiar

Abajo hay tres builds pequeños que podés iniciar en un solo chat. Copiá el texto “Qué decís” y ajustá nombres, campos y reglas a tu situación.

Ejemplo A: Rastreador personal simple (campos, vistas, filtros)

Qué decís: “Construí un 'Habit + Mood Tracker' liviano. Campos: fecha (obligatoria), hábito (lista: Dormir, Caminar, Lectura), hecho (sí/no), ánimo (1–5), notas (opcional). Vistas: (1) Hoy, (2) Esta semana agrupado por hábito, (3) Tendencias de ánimo. Filtros: mostrar sólo 'hecho = no' para la semana actual. Generá el modelo de datos y una UI simple.”

Qué produce la IA: Una tabla/esquema sugerido, un layout básico de pantallas y configuración/código listo para pegar (según la herramienta) para tres vistas y filtros.

Qué verificás: Tipos de campo (fecha vs texto), valores por defecto (fecha de hoy) y que los filtros usan la ventana temporal correcta (semana que comienza lunes vs domingo).

Ejemplo B: Formulario de admisión para negocio + notificaciones por email

Qué decís: “Creá un formulario 'Client Intake' con: nombre, email, teléfono, servicio_solicitado, fecha_preferida, rango_de_presupuesto, checkbox de consentimiento. Al enviar: guardar en una hoja/tabla y enviar un email a mí y una respuesta automática al cliente. Incluir plantillas de asunto/cuerpo de los emails.”

Qué produce la IA: Un formulario, un destino de almacenamiento y dos plantillas de email con variables de marcador.

Qué verificás: Entregabilidad del email (from/reply-to), texto del consentimiento y que las notificaciones se disparen solo una vez por envío.

Ejemplo C: Script de limpieza de datos o automatización en hoja de cálculo

Qué decís: “Tengo un CSV con columnas: Nombre Completo, Teléfono, Estado. Normalizá teléfono a E.164, quitá espacios extra, capitalizá nombres y mapeá nombres de estados a códigos de 2 letras. Salida: CSV limpio y un resumen de filas cambiadas.”

Qué produce la IA: Un script (por ejemplo en Python) o pasos para hoja de cálculo, más una idea de 'reporte de cambios'.

Qué verificás: Ejecutá sobre 20 filas primero, revisá casos límite (teléfono faltante, extensiones) y confirmá que ninguna columna se sobrescriba inesperadamente.

Calidad y seguridad: cómo evitar el 'funciona con mi prompt'

La IA puede darte un demo rápido, pero los demos pueden ser frágiles. Un modo de falla común es un build que solo funciona con el enunciado exacto que probaste. Para lanzar algo confiable, tratá cada resultado generado por IA como un primer borrador y buscá romperlo deliberadamente.

Tratá la salida de la IA como un borrador (porque lo es)

Aunque el código “ejecute”, la lógica puede estar incompleta. Pedile a la IA que explique supuestos y liste casos límite: campos vacíos, entradas muy largas, registros faltantes, zonas horarias, redondeo de moneda, timeouts de red y ediciones concurrentes.

Un hábito útil: después de generar una función, pedí una pequeña checklist de “qué puede fallar” y verificá cada punto vos mismo.

Fundamentos de seguridad que no podés saltarte

La mayoría de las apps hechas con IA fallan en lo básico, no por ataques sofisticados. Verificá explícitamente:

• Autenticación y permisos: quién puede ver qué y qué ocurre cuando un usuario no está logueado
• Manejo de secretos: keys de API y credenciales de BD no deben estar en código frontend ni en repos públicos
• Límites de datos: validá entradas y evitá patrones que habiliten inyecciones

Si no estás seguro, preguntale a la IA: “Mostrame dónde se aplica auth, dónde viven los secretos y cómo se validan las entradas.” Si no puede señalar archivos/líneas concretas, no está terminado.

Probá con datos reales y entradas inesperadas

Los caminos felices ocultan bugs. Creá un pequeño set de casos ‘desagradables’: valores en blanco, caracteres inusuales, números gigantes, entradas duplicadas y archivos del tipo equivocado. Si podés usar datos realistas (y permitidos), usalos —muchos problemas aparecen sólo con la suciedad del mundo real.

Hacé visibles las fallas con logging y mensajes de error

Las fallas silenciosas generan confusión cara y larga. Añadí mensajes claros para usuarios (“Pago fallido—intentá de nuevo”) y logs detallados para vos (IDs de request, timestamps y el paso que falló). Cuando pidas a la IA que agregue logging, especificá lo que necesitás para debuguear después: entradas (sanitizadas), decisiones tomadas y respuestas de APIs externas.

Cuando la calidad es la meta, no estás "mejorando prompts"—estás construyendo una red de seguridad.

Depuración e iteración: trabajar con la IA como un compañero

La IA es rápida generando código, pero la verdadera aceleración viene cuando la tratás como un compañero durante la iteración: darle contexto acotado, pedir un plan, revisar qué cambió y mantener un rastro que se pueda revertir.

Mantené los prompts cortos —y versionados

Los prompts largos ocultan lo importante. Usá un hábito de “v1, v2, v3”:

• Escribí una solicitud corta (“Arreglá error de login cuando la contraseña tiene espacios — v3”).
• Pegá los requisitos actuales (o criterios de aceptación) en el chat para que el modelo no adivine.
• Incluí el texto exacto del error y dónde aparece (consola, logs del servidor, transcripción de captura de pantalla).

Así es más fácil comparar intentos y evitar desviarse hacia nuevas funciones.

Pedí supuestos y un resumen de cambios

Antes de que edite nada, hacé que la IA declare lo que cree cierto:

• “Listá tus supuestos sobre el entorno y las entradas de la app.”
• “Explicá qué vas a cambiar y por qué.”

Después, solicitá un resumen tipo checklist: archivos tocados, funciones cambiadas y qué comportamiento debería ser distinto.

Usá puntos de control como con un desarrollador humano

La iteración fluye mejor cuando podés revertir:

• Commiteá seguido (incluso arreglos pequeños)
• Preferí diffs en vez de reescrituras de archivo completo: “Mostrá sólo un diff unificado.”
• Revisá cambios en trozos pequeños y luego ejecutá la app.

Si usás un builder conversacional con snapshots y rollback (Koder.ai incluye ambos), usalos como usarías commits de Git: hacé cambios pequeños y reversibles y mantené a mano la “última versión buena”.

Cuando estás atascado, acotá el problema y pedí diagnósticos

En vez de “No funciona”, reducí alcance:

• Proporcioná un ejemplo de entrada que falla y la salida esperada.
• Pedí diagnósticos puntuales: “Agregá logging alrededor de X y mostrá qué valores deberíamos ver.”
• Si la reparación sigue expandiéndose, congelá las features y buscá el bug mínimo reproducible.

Así convertís un problema vago en una tarea solucionable que la IA puede ejecutar con fiabilidad.

Conocer los límites (y cuándo escalar)

Los constructores conversacionales son excelentes para convertir descripciones claras en pantallas funcionales, lógica básica y modelos de datos simples. Pero hay un punto en que “un prototipo útil” se convierte en “un producto real”, y ahí vas a necesitar más estructura—y a veces un desarrollador humano.

Qué mantener manual (aunque la IA ofrezca automatizarlo)

Algunas áreas son demasiado críticas para dejarlas en lógica generada sin revisión cuidadosa:

• Facturación y pagos: reglas de precios, reembolsos, impuestos, reintentos, contracargos
• Permisos y control de acceso: roles, quién ve qué, trazas de auditoría
• Reglas de negocio críticas: todo lo que pueda generar pérdida financiera, riesgo legal o daño al cliente si falla

Una buena regla: si un error exigiría contacto con clientes o correcciones contables, tratalo como “propiedad humana”, con la IA asistiendo pero no decidiendo.

Cuándo traer a un desarrollador

Escalá antes (y ahorrá tiempo) cuando te topés con:

• Integraciones con sistemas externos (ERP/CRM, SSO, webhooks, procesadores de pago) que deben ser fiables
• Necesidades de rendimiento (muchos datos, muchos usuarios, queries lentas, caching, limitaciones móviles)
• Requisitos de cumplimiento y seguridad (SOC 2, HIPAA, GDPR, políticas de retención)

Si repetís el mismo prompt para “hacerlo comportarse”, probablemente sea un problema de diseño o arquitectura, no de prompt.

Señales de que tu prototipo ya es un producto

Ya no estás experimentando—estás operando:

• La gente depende de él semanal (o diariamente)
• Estás rastreando permisos, pagos o datos sensibles
• Los bugs tienen consecuencias reales
• Necesitás monitoreo, backups y control de cambios

Un checklist simple para el hand-off

Cuando involucres a un desarrollador, entregá:

• Requisitos: roles de usuario, flujos clave, casos límite, reglas de “no hacer”
• Notas de arquitectura: entidades de datos, integraciones, dónde vive la información
• Casos de prueba: 10–20 escenarios reales (camino feliz + fallos) que definan “terminado”

Ese hand-off convierte tu progreso conversacional en trabajo de ingeniería construible, sin perder la intención que hizo valioso el prototipo.

Privacidad, propiedad intelectual y uso responsable

Construir software “hablando” puede sentirse informal, pero el momento en que pegás datos reales o documentos internos en una herramienta de IA estás tomando decisiones con consecuencias legales y de seguridad.

Mantené datos sensibles fuera de tus prompts

Tratá los prompts como mensajes que podrían almacenarse, revisarse o compartirse por accidente. No subas registros de clientes, datos de empleados, secretos, credenciales ni nada regulado.

Un enfoque práctico es trabajar con:

• Fragmentos redactados (quitá nombres, IDs, direcciones, tokens)
• Muestras sintéticas (datos ficticios que conservan estructura y casos límite)
• Esquemas en vez de filas (definiciones de tablas, tipos de campo, rangos de ejemplo)

Si necesitás ayuda para generar datos ficticios seguros, pedile al modelo que los cree a partir de tu esquema en vez de copiar exportaciones de producción.

Revisá retención y permisos

No todas las herramientas de IA manejan datos igual. Antes de usar una para trabajo, confirmá:

• Retención de datos: ¿Se almacena el contenido? ¿Por cuánto tiempo? ¿Se puede borrar?
• Uso para entrenamiento: ¿Tu contenido se usa por defecto para mejorar modelos?
• Controles de acceso: ¿Quién en la org puede ver conversaciones, proyectos o espacios compartidos?

Cuando esté disponible, preferí planes empresariales con controles administrativos y opciones de exclusión.

Respetá la IP y las licencias

La IA puede resumir o transformar texto, pero no te otorga derechos que no tengas. Tené cuidado cuando pegues:

• Código de repos con licencias restrictivas
• Documentación propietaria o material de pago
• Documentos internos que no estás autorizado a reutilizar

Si generás código “basado en” algo, registrá la fuente y verificá los términos de licencia.

Añadí un paso ligero de revisión

Para herramientas internas, establecé una puerta simple: una persona revisa manejo de datos, permisos y dependencias antes de compartir más allá de un grupo pequeño. Una plantilla corta en la wiki del equipo (o en /blog/ai-tooling-guidelines) suele bastar para evitar los errores más comunes.

Desplegar y medir resultados

Desplegar es donde “un prototipo copado” se vuelve algo en lo que la gente puede confiar. Con software construido por IA da la sensación de poder seguir ajustando prompts sin fin—por eso tratá el deploy como un hito claro, no como un estado de ánimo.

Definí “terminado” antes de desplegar

Escribí una definición de terminado que alguien no técnico pueda verificar. Acompañala con tests de aceptación ligeros.

Por ejemplo:

• Terminado significa: el formulario recoge pedidos de clientes, envía un email de confirmación y registra la solicitud en una hoja.
• Tests de aceptación: enviar una solicitud con datos válidos → el email llega en 1 minuto; enviar con campos obligatorios faltantes → el usuario ve un error claro; la fila en la hoja coincide con los valores enviados.

Así evitás desplegar “parece que funciona cuando lo pido bonito”.

Rastreá lo pedido vs lo desplegado

Las herramientas de IA pueden cambiar comportamiento con pequeños edits al prompt. Mantené un pequeño changelog:

• Lo que le pediste a la IA (una frase)
• Lo que realmente desplegaste (una frase)
• Grietas o casos límite conocidos

Esto facilita revisiones y evita creep silencioso—especialmente si volvés al proyecto semanas después.

Medí impacto con señales reales

Elegí 2–3 métricas vinculadas al problema original:

• Tiempo ahorrado: minutos por tarea antes vs después
• Errores reducidos: menos errores por copy/paste, menos envíos incompletos
• Satisfacción del usuario: una pregunta al final (por ejemplo, “¿Fue más fácil que antes?”)

Si no podés medirlo, no podés decir si la solución mejoró algo.

Planificá la siguiente iteración a partir del uso, no de suposiciones

Después de una o dos semanas, revisá qué pasó: dónde los usuarios abandonaron, qué solicitudes fallaron, qué pasos fueron ignorados.

Prioritizá una iteración a la vez: arreglá el mayor dolor primero, agregá una pequeñez después y dejá los “sería bueno” para más adelante. Así la construcción conversacional se mantiene práctica y no se vuelve un experimento infinito de prompts.

Checklist simple para convertir esto en hábito

La forma más rápida de que la construcción conversacional no sea un experimento aislado es estandarizar las piezas que se repiten: un PRD de una página, una librería pequeña de prompts y guardrails ligeros. Entonces podés aplicar la misma receta semanalmente.

Un PRD de una página para reutilizar

Copiá/pegá esto en un doc y completalo antes de abrir cualquier herramienta de IA:

• Problema (1–2 frases): ¿Qué está roto o lento hoy?
• Para quién: usuario principal + qué significa “éxito” para ese usuario
• Caso de uso (camino feliz): una historia corta de inicio → fin
• Entradas: qué datos aporta el usuario (formularios, archivos, integraciones)
• Salidas: qué recibe el usuario (pantalla, informe, email, export)
• Reglas/constraints: políticas, imprescindibles, “no hacer”
• Casos límite: 3–5 escenarios “qué pasa si”
• Criterios de aceptación: 5–10 afirmaciones comprobables
• Riesgos: privacidad, exactitud, aprobaciones, dependencias

Tu librería de prompts reutilizable (pequeña pero potente)

Creá una nota compartida con prompts que usarás en varios proyectos:

• Clarificador: pedí hasta 10 preguntas para hacer el PRD testeable y luego proponé supuestos
• Generador de specs: convertí el PRD en historias de usuario + criterios de aceptación + un modelo de datos simple
• Planificador de prototipo: proponé un plan de prototipo en 3 iteraciones; que la iteración 1 tome menos de 2 horas
• Escritor de tests: escribí una checklist de tests a partir de los criterios de aceptación, incluyendo casos límite

Mantené ejemplos de salidas buenas junto a cada prompt para que los compañeros sepan qué buscar.

Guardrails que te mantienen seguro y consistente

Escribilos una vez y reutilizalos:

• Lista de herramientas aprobadas: qué AI tools están permitidas para trabajo
• Reglas de datos: qué nunca pegar (PII de clientes, secretos, contratos). Usá marcadores de posición.
• Pasos de revisión: quién aprueba el PRD, quién revisa lógica/código, quién prueba
• Regla de release: definí cuándo algo es “prototipo” vs “publicable”

Checklist semanal de hábito

Antes de construir:

• PRD completado y compartido
• Clasificación de datos verificada
• Métrica de éxito elegida (tiempo ahorrado, errores reducidos, conversión, etc.)

Mientras se construye:

• Prompts y salidas guardados en el log del proyecto
• Supuestos listados explícitamente

Antes de desplegar:

• Criterios de aceptación testeados
• Revisión por pares completada
• Plan de rollback anotado

Lectura siguiente: explorá más guías prácticas en /blog. Si comparás planes para individuos vs equipos, mirá /pricing —y si querés probar un flujo impulsado por agentes de punta a punta (chat → build → deploy → export), Koder.ai es una opción a evaluar junto con tu stack actual.