Descubre cómo una única base de código generada por IA puede alimentar apps web, móviles y APIs con lógica compartida, modelos de datos consistentes y despliegues más seguros.
“Una base de código” rara vez significa una UI que funcione en todas partes. En la práctica, suele significar un repositorio y un conjunto de reglas compartidas, con superficies de entrega separadas (app web, app móvil, API) que dependen de las mismas decisiones de negocio subyacentes.
Un modelo mental útil es compartir las partes que nunca deberían discrepar:
Mientras tanto, típicamente no compartes la capa de UI de forma global. Web y móvil tienen patrones de navegación distintos, expectativas de accesibilidad, restricciones de rendimiento y capacidades de plataforma. Compartir UI puede ser ventajoso en algunos casos, pero no es la definición de “una base de código”.
El código generado por IA puede acelerar drásticamente:
Pero la IA no produce automáticamente una arquitectura coherente. Sin límites claros, tiende a duplicar lógica entre apps, mezclar responsabilidades (UI llamando directamente a código de base de datos) y crear validaciones “casi iguales” en varios sitios. La ventaja viene de definir la estructura primero y luego usar la IA para rellenar las partes repetitivas.
Una base de código asistida por IA tiene éxito cuando entrega:
Una sola base de código funciona solo cuando tienes claro qué debe lograr—y qué no debe intentar estandarizar. Web, móvil y APIs sirven a audiencias y patrones de uso diferentes, incluso cuando comparten las mismas reglas de negocio.
La mayoría de los productos tienen al menos tres “puertas de entrada”:
El objetivo es consistencia en el comportamiento (reglas, permisos, cálculos), no experiencias idénticas.
Un modo de fallo común es tratar “una base de código” como “una UI única”. Eso normalmente produce una app móvil con apariencia web o una web con comportamiento móvil—ambas frustrantes.
En su lugar, apunta a:
Modo offline: el móvil a menudo necesita acceso de lectura (y a veces escrituras) sin red. Eso implica almacenamiento local, estrategias de sincronización, manejo de conflictos y reglas claras sobre la “fuente de la verdad”.
Rendimiento: la web se preocupa por el tamaño del bundle y el time-to-interactive; móvil por el tiempo de arranque y la eficiencia de red; las APIs por latencia y throughput. Compartir código no debe significar enviar módulos innecesarios a cada cliente.
Seguridad y cumplimiento: autenticación, autorización, registros de auditoría, cifrado y retención de datos deben ser consistentes en todas las superficies. Si operas en espacios regulados, incorpora requisitos como logging, consentimiento y acceso con privilegios mínimos desde el inicio, no como parches.
Una sola base de código funciona mejor cuando está organizada en capas claras con responsabilidades estrictas. Esa estructura también facilita que el código generado por IA sea más fácil de revisar, probar y reemplazar sin romper partes no relacionadas.
Aquí está la forma básica en la que la mayoría de los equipos converge:
Clients (Web / Mobile / Partners)
↓
API Layer
↓
Domain Layer
↓
Data Sources (DB / Cache / External APIs)
La idea clave: las interfaces de usuario y los detalles de transporte se sitúan en los bordes, mientras que las reglas de negocio permanecen en el centro.
El “núcleo compartible” es todo lo que debe comportarse igual en todas partes:
Cuando la IA genera nuevas funcionalidades, el mejor resultado es: actualiza las reglas de dominio una vez y todos los clientes se benefician automáticamente.
Hay código cuyo forzar a una abstracción compartida resulta costoso (o arriesgado):
Una regla práctica: si el usuario puede verlo o el SO puede romperlo, mantenlo específico de la app. Si es una decisión de negocio, mantenla en el dominio.
La capa de dominio compartida es la parte del código que debería sentirse “aburrida” en el mejor sentido: predecible, testeable y reutilizable en todas partes. Si la IA te ayuda a generar el sistema, esta capa es donde anclas el significado del proyecto—para que pantallas web, flujos móviles y endpoints API reflejen las mismas reglas.
Define los conceptos centrales de tu producto como entidades (cosas con identidad a lo largo del tiempo, como Account, Order, Subscription) y objetos de valor (cosas definidas por su valor, como Money, EmailAddress, DateRange). Luego captura el comportamiento como casos de uso (a veces llamados application services): “Crear pedido”, “Cancelar suscripción”, “Cambiar email”.
Esta estructura mantiene el dominio comprensible para no especialistas: los sustantivos describen qué existe, los verbos describen qué hace el sistema.
La lógica de negocio no debería saber si se activa por un toque en pantalla, un envío de formulario web o una petición API. En la práctica, eso significa:
Cuando la IA genera código, esta separación es fácil de perder: los modelos introducen preocupaciones de UI. Trátalo como un disparador para refactorizar, no como una preferencia.
La validación es donde los productos suelen derivar: la web permite algo que la API rechaza, o el móvil valida de forma distinta. Coloca la validación consistente en la capa de dominio (o en un módulo de validación compartido) para que todas las superficies apliquen las mismas reglas.
Ejemplos:
EmailAddress valida el formato una vez, reutilizado en web/móvil/APIMoney evita totales negativos, independientemente de dónde provenga el valorSi haces esto bien, la capa API se convierte en un traductor y web/móvil en presentadores—mientras que la capa de dominio sigue siendo la fuente única de la verdad.
La capa API es la “cara pública” de tu sistema—y en una base de código generada por IA, debería ser la parte que ancle todo lo demás. Si el contrato es claro, la app web, la app móvil e incluso servicios internos pueden generarse y validarse contra la misma fuente de verdad.
Define el contrato antes de generar handlers o wiring de UI:
/users, /orders/{id}), filtrado y orden predictable./v1/... o basado en headers) y documenta reglas de deprecación.Usa OpenAPI (o una herramienta schema-first como GraphQL SDL) como artefacto canónico. A partir de eso, genera:
Esto importa para el código generado por IA: el modelo puede crear mucho código rápido, pero el esquema lo mantiene alineado.
Establece algunos no negociables:
snake_case o camelCase, no ambos; que coincida entre JSON y tipos generados.Idempotency-Key para operaciones de riesgo (pagos, creación de pedidos) y define comportamiento de reintento.Trata el contrato de la API como un producto. Cuando es estable, todo lo demás se vuelve más fácil de generar, probar y liberar.
Una app web se beneficia mucho de la lógica de negocio compartida y sufre cuando esa lógica se entremezcla con preocupaciones de UI. La clave es tratar la capa de dominio compartida como un motor “headless”: conoce las reglas, validaciones y flujos, pero nada sobre componentes, rutas o APIs del navegador.
Si usas SSR (server-side rendering), el código compartido debe ser seguro para ejecutarse en el servidor: nada de window, document o llamadas al almacenamiento del navegador. Eso es una buena fuerza obligatoria: mantiene el comportamiento dependiente del navegador en una capa adaptadora web delgada.
Con CSR (client-side rendering) tienes más libertad, pero la misma disciplina conviene. Los proyectos solo CSR a menudo “accidentalmente” importan código de UI en módulos de dominio porque todo se ejecuta en el navegador—hasta que añades SSR, edge rendering o pruebas que corren en Node.
Una regla práctica: los módulos compartidos deben ser deterministas y agnósticos al entorno; cualquier cosa que toque cookies, localStorage o la URL pertenece a la capa web.
La lógica compartida puede exponer estado de dominio (p. ej., totales de pedido, elegibilidad, flags derivadas) mediante objetos puros y funciones puras. La app web debe poseer estado de UI: spinners de carga, foco de formularios, animaciones optimistas, visibilidad de modales.
Esto mantiene flexible la gestión de estado en React/Vue: puedes cambiar librerías sin reescribir reglas de negocio.
La capa web debe encargarse de:
localStorage, caching)Piensa en la app web como un adaptador que traduce interacciones de usuario en comandos de dominio y traduce resultados del dominio en pantallas accesibles.
Una app móvil se beneficia más de una capa de dominio compartida: las reglas de precios, elegibilidad, validación y flujos deben comportarse igual que en la web y la API. La UI móvil se convierte entonces en una “cáscara” alrededor de esa lógica compartida—optimizando para touch, conectividad intermitente y funciones de dispositivo.
Incluso con lógica compartida, el móvil tiene patrones que rara vez mapean 1:1 con la web:
Si esperas uso real en móvil, asume offline:
Una “sola base de código” se rompe rápidamente si la web, móvil y la API inventan formas de datos y reglas de seguridad distintas. La solución es tratar modelos, autenticación y autorización como decisiones de producto compartidas y codificarlas una sola vez.
Elige un lugar donde vivan los modelos y haz que todo lo demás derive de él. Opciones comunes:
La clave no es la herramienta, sino la consistencia. Si OrderStatus tiene cinco valores en un cliente y seis en otro, el código generado por IA compilará y aún así enviará bugs.
La autenticación debe sentirse igual para el usuario, pero la mecánica difiere por superficie:
Diseña un flujo único: login → acceso de corta duración → refresco cuando haga falta → logout que invalide estado servidor. En móvil, guarda secretos en almacenamiento seguro (Keychain/Keystore), no en preferencias simples. En web, prioriza cookies httpOnly para que los tokens no estén expuestos a JavaScript.
Los permisos deben definirse una sola vez—idealmente cerca de las reglas de negocio—y aplicarse en todas partes.
canApproveInvoice(user, invoice)).Esto evita la deriva “funciona en móvil pero no en web” y da a la generación de código por IA un contrato claro y testeable sobre quién puede hacer qué.
Una base unificada solo permanece así si las builds y releases son predecibles. El objetivo es permitir que los equipos publiquen API, web y móviles de forma independiente—sin bifurcar la lógica ni “hacer excepciones” por entorno.
Un monorepo (un repo, múltiples paquetes/apps) suele funcionar mejor para una sola base de código porque la lógica de dominio, contratos de API y clientes UI evolucionan juntos. Obtienes cambios atómicos (un PR actualiza un contrato y todos los consumidores) y refactors más sencillos.
Un multi-repo puede seguir estando unificado, pero pagarás en coordinación: versionado de paquetes compartidos, publicación de artefactos y sincronización de cambios breaking. Elige multi-repo solo si límites organizacionales, reglas de seguridad o escala lo hacen imprescindible.
Trata cada superficie como un target de build separado que consume paquetes compartidos:
Mantén salidas de build explícitas y reproducibles (lockfiles, toolchains fijados, builds deterministas).
Un pipeline típico es: lint → typecheck → tests unitarios → pruebas de contrato → build → escaneo de seguridad → deploy.
Separa configuración de código: variables de entorno y secretos viven en tu CI/CD y gestor de secretos, no en el repo. Usa overlays por entorno (dev/stage/prod) para que el mismo artefacto pueda promoverse entre entornos sin reconstruirse—especialmente para API y runtime web.
Cuando web, móvil y API se publican desde la misma base de código, las pruebas dejan de ser “una casilla más” y se convierten en el mecanismo que evita que un pequeño cambio rompa tres productos a la vez. El objetivo es simple: detectar problemas donde cuesta menos arreglarlos y bloquear cambios riesgosos antes de que lleguen a usuarios.
Empieza por el dominio compartido (tu lógica de negocio) porque es lo más reutilizado y el lugar más barato para probar sin infraestructura lenta.
Esta estructura mantiene la mayor parte de la confianza en la lógica compartida y aún así captura problemas de wiring donde las capas se encuentran.
Incluso en un monorepo, es fácil que la API cambie de tal forma que compile pero rompa la experiencia. Las pruebas de contrato previenen la deriva silenciosa.
Tener buenas pruebas importa, pero también importan las reglas alrededor de ellas.
Con estas puertas, los cambios asistidos por IA pueden ser frecuentes sin ser frágiles.
La IA puede acelerar una base de código única, pero solo si se la trata como un ingeniero junior rápido: estupenda produciendo borradores, insegura para merge sin revisión. El objetivo es usar IA para velocidad mientras los humanos siguen siendo responsables de la arquitectura, los contratos y la coherencia a largo plazo.
Usa la IA para generar “primeras versiones” que de otro modo escribirías de forma mecánica:
Una buena regla: deja que la IA produzca código fácil de verificar leyendo o ejecutando tests, no código que cambie el significado de negocio en silencio.
La salida de IA debe estar limitada por reglas explícitas, no por sensaciones. Coloca estas reglas donde está el código:
Si la IA sugiere un atajo que viola fronteras, la respuesta es “no”, aunque compile.
El riesgo no es solo código malo—son decisiones no rastreadas. Mantén una traza de auditoría:
La IA es más valiosa cuando es repetible: el equipo puede ver por qué se generó algo, verificarlo y regenerarlo de forma segura cuando evolucionen los requisitos.
Si adoptas desarrollo asistido por IA a nivel de sistema (web + API + móvil), la característica más importante no es la velocidad de generación pura, sino la capacidad de mantener las salidas alineadas con tus contratos y capas.
Por ejemplo, Koder.ai es una plataforma de vibe-coding que ayuda a equipos a construir aplicaciones web, servidor y móvil mediante una interfaz de chat—manteniendo la producción de código fuente real y exportable. En la práctica, eso es útil para el flujo descrito en este artículo: puedes definir un contrato de API y reglas de dominio, luego iterar rápidamente en superficies React, backends Go + PostgreSQL y apps Flutter sin perder la capacidad de revisar, probar y aplicar límites de arquitectura. Funciones como modo de planificación, snapshots y rollback encajan bien con la disciplina de “generar → verificar → promover” en una base de código unificada.
Una sola base de código puede reducir duplicación, pero no es la mejor elección por defecto. En el momento en que el código compartido empieza a forzar UX incómodas, ralentizar releases o esconder diferencias de plataforma, pasarás más tiempo negociando arquitectura que entregando valor.
Los repositorios separados (o al menos capas UI separadas) suelen justificarse cuando:
Pregúntate antes de comprometerte con una sola base de código:
Si ves señales de advertencia, una alternativa práctica es dominio compartido + contratos de API, con apps web y móviles separadas. Mantén el código compartido centrado en reglas de negocio y validación, y deja que cada cliente tenga la propiedad de la UX y las integraciones de plataforma.
Si quieres ayuda para elegir un camino, compara opciones en /pricing o explora patrones de arquitectura relacionados en /blog.
Significa normalmente un repositorio y un conjunto de reglas compartidas, no una aplicación idéntica en todas las plataformas.
En la práctica, web, móvil y API comparten una capa de dominio (reglas de negocio, validación, casos de uso) y, a menudo, un contrato de API único, mientras que cada plataforma mantiene su propia interfaz y sus integraciones específicas.
Comparte lo que no debe diferir nunca:
Mantén los componentes de UI, la navegación y las integraciones con dispositivo/navegador específicas por plataforma.
La IA acelera el andamiaje y el trabajo repetitivo (CRUD, clientes, pruebas), pero no creará automáticamente buenas fronteras.
Sin una arquitectura intencional, el código generado por IA suele:
Utiliza la IA para rellenar capas bien definidas, no para inventar la división en capas.
Un flujo simple y fiable es:
Esto centraliza las reglas de negocio y facilita las pruebas y las adiciones generadas por IA.
Coloca la validación en un solo sitio (el dominio o un módulo de validación compartido) y reutilízala en todas partes.
Patrones prácticos:
EmailAddress y Money una sola vezUsa un esquema canónico como OpenAPI (o GraphQL SDL) y genera a partir de él:
Añade pruebas de contrato para que los cambios que rompen el esquema fallen en CI antes de llegar a producción.
Diseña el modo offline de forma intencional en lugar de “confiar en que el caché funcione”:
Mantén el almacenamiento offline y la sincronización en la capa de la app móvil; las reglas de negocio permanecen en el código de dominio compartido.
Sigue un flujo conceptual único, implementado apropiadamente por superficie:
Las reglas de autorización deben definirse centralmente (p. ej., canApproveInvoice) y ; la UI refleja las comprobaciones solo para ocultar/deshabilitar acciones.
Trata cada superficie como un target de build separado que consume paquetes compartidos:
En CI/CD, ejecuta: lint → typecheck → tests unitarios → pruebas de contrato → build → escaneo de seguridad → deploy, y mantén secretos/config fuera del repositorio.
Usa la IA como un ingeniero junior veloz: excelente para borradores, insegura para merge sin guardrails.
Buenas medidas:
Si la salida de IA viola reglas de arquitectura, recházala aunque compile.
Esto previene la deriva del tipo “la web lo acepta, la API lo rechaza”.