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Inteligencia Artificial

RAPTOR: un árbol de resúmenes para consultar grandes colecciones de documentos

Ilustración conceptual de documentos distribuidos en grupos y tarjetas de síntesis sobre una mesa

Portada conceptual generada con IA. Evoca una colección documental y sus síntesis; no representa la arquitectura del método ni resultados experimentales.

Estos días me rondaba por la cabeza cuánto código se estaría generando con IA en el mundo y cuántos programadores seguirían escribiéndolo todo a mano. Para investigar esas preguntas habría que mirar en muchos sitios: encuestas, estudios de repositorios de GitHub, publicaciones de Stack Overflow e informes empresariales. Cada fuente podría aportar una parte de la historia, pero habría que comprobar qué permite medir y qué conclusiones podemos extraer de ella.

Spec-Driven Development: darle memoria y dirección a los agentes de IA

Ilustración de una especificación conectando planificación, código, pruebas y revisión humana

Los agentes LLM escriben código con una velocidad sorprendente. También olvidan con una velocidad sorprendente. Una conversación puede contener decisiones importantes y, sin embargo, esas decisiones se pierden cuando cambia la sesión, el modelo, la persona que mantiene el proyecto o simplemente el contexto que cabe en la ventana del agente.

Ahí aparece el Spec-Driven Development (SDD), o desarrollo dirigido por especificaciones. La idea es sencilla: antes de pedir código, se escribe qué queremos construir, por qué, qué límites debe respetar y cómo sabremos que está bien. Esa especificación deja de ser un documento efímero y se convierte en un contrato de trabajo que pueden leer el equipo y los agentes.