Startup Wisdom es una nueva serie TNW que ofrece lecciones prácticas de expertos que han ayudado a construir grandes empresas. Esta semana, Dainius Kavoliūnas, jefe de plataforma sin código Hostinger Horizons, comparte sus consejos sobre la codificación de vibra.
La codificación de ambas se ha convertido en una herramienta indispensable, especialmente para los pensadores empresariales que construyen aplicaciones y plataformas para resolver problemas cotidianos, racionalización de procesos comerciales o mejorar las experiencias digitales. Representa un cambio de paradigma en el desarrollo de software. En lugar de escribir líneas de códigoahora puede describir su requisito y hacer que AI lo haga realidad. La codificación de ambientes es rápida, intuitiva y abre un nuevo reino de posibilidades donde el código no es solo funcional, sino expresivo, cerrando la brecha entre las ideas de las personas y las habilidades de las máquinas.
Pero como cualquier herramienta nueva, obtener buenos resultados requiere algo de práctica. Basado en las ideas del equipo y usuarios de Hostinger Horizons, aquí hay cinco formas prácticas de provocar AI de manera más efectiva.
1. Mantenga las indicaciones cortas y específicas
Aunque la codificación de ambientes puede parecer improvisada y libre, todavía es útil seguir algunas reglas básicas para comunicarse de manera efectiva con la IA. Mi principal consejo para la ingeniería rápida es ser conciso. Las indicaciones cortas, claras y específicas generan mejores resultados que las instrucciones vagas o amplias, y ser demasiado general es uno de los errores de novato más comunes.
Por ejemplo, un comando general como «construir un sitio web» puede producir una salida genérica, mientras que un mensaje detallado, como «crear un sitio web de una página para un diseñador independiente con secciones para cartera, servicios y formulario de contacto» ofrece un resultado más relevante y personalizado.
La inclusión de especificaciones de diseño, listas de características y preferencias estilísticas refina aún más la calidad del resultado. La precisión al solicitar también minimiza la ambigüedad y reduce la necesidad de revisiones excesivas más adelante en el flujo de trabajo.
2. Desglose las indicaciones en pasos más pequeños
Ser específico no significa sobrecargar el mensaje y empacar todas las instrucciones en un solo comando. Probar el enfoque muestra que es más efectivo dividir las tareas de desarrollo en una secuencia de indicaciones más pequeñas e interrelacionadas que emitir una sola instrucción compleja.
Este enfoque gradual permite que la IA se centre en componentes específicos, lo que conduce a un código más limpio y menos errores lógicos. Por ejemplo, un mensaje podría centrarse en generar la estructura para una página de destino, mientras que las indicaciones posteriores agregan estilo o funcionalidad. Este proceso modular mejora la capacidad de mantenimiento y facilita la identificación y corrige los problemas temprano.
3. Anime a la IA a proponer mejoras
Las mejores prácticas de ingeniería rápida implican el uso de AI no solo como generador de salida pasiva sino también como un participante activo en el proceso de desarrollo. Más allá de responder a los comandos directos, las herramientas generativas de IA pueden usarse como colaboradores creativos.
Impulsar a la IA a criticar, optimizar o proponer soluciones alternativas puede descubrir métodos más eficientes o inspirar nuevas direcciones de diseño. Por ejemplo, puede pedirle a la IA que sugiera características, contenido o secciones.
4. Prueba con frecuencia
Una cosa común entre la codificación tradicional y de los vibos es que la detección oportuna y las soluciones tempranas de errores pueden ahorrar mucho tiempo más tarde y ayudar a construir aplicaciones funcionales más rápidamente. Por lo tanto, aconsejo probar proyectos creados con AI temprano y con frecuencia, utilizando datos realistas o escenarios prácticos. Eso permite retroalimentación rápida y refinamiento continuo.
Cuando le pide a AI que agregue una función, como enviar una notificación por correo electrónico a alguien que llena un formulario de contacto en su sitio web, siempre debe probar que funciona como se esperaba. En la mayoría de los casos, la funcionalidad se implementará correctamente, pero es posible que necesite refinar la interfaz de usuario. Ocasionalmente, la función puede no funcionar en absoluto, y deberá dar la IA instrucciones más claras o el contexto adicional para hacerlo bien.
5. Mantener la supervisión humana
Si bien la IA acelera el desarrollo, el juicio humano sigue siendo esencial, especialmente para resolver problemas complejos, garantizar la mantenibilidad a largo plazo y verificar la calidad del producto final. Si un resultado generado por IA no es satisfactorio, revisar el aviso o abordar el problema desde un nuevo ángulo a menudo conduce a una mejora.
También es aconsejable preservar las versiones de trabajo antes de hacer cambios significativos. Esto proporciona un punto de retroceso y le permite experimentar sin perder progresos anteriores. A veces, también se puede necesitar cierta experiencia técnica: la consulta con un desarrollador experimentado puede ayudar a resolver desafíos arquitectónicos o lógicos más profundos relacionados con la lógica.
Sin equipo, sin habilidades, no hay problema
Basado en los comentarios de los usuarios de Hostinger Horizons, estas estrategias (indicación clara, pensamiento modular, refinamiento colaborativo, pruebas consistentes y supervisión humana) forman la columna vertebral de la codificación efectiva asistida por AI. A medida que este espacio evoluciona, dominar la ingeniería rápida se convertirá en una competencia central para cualquier persona que trabaje con herramientas de desarrollo generativo.
Tomemos, por ejemplo, Prashant Maurya, una estudiante de 20 años. Sin ninguna habilidad de codificación e intuición empoderada por AI, construyó un conjunto de herramientas bajo la suya Proyecto X 247que incluye un verificador de anuncios, un generador QR y un biller de tiendas. Cada uno tardó solo de cinco a 15 días en construirse a una fracción del costo en el que habría incurrido si hubiera ido a la manera tradicional. Más de 1,000 usuarios ya han probado sus herramientas, construidas simplemente incitando a AI.
«Como estudiante sin equipo, sin presupuesto y solo una visión para resolver problemas reales, las herramientas de codificación de IA transformaron cómo construyo y lance aplicaciones», me dijo Prashant.
«La disponibilidad de herramientas de implementación gratuitas y la asistencia a IA permitieron crear múltiples plataformas poderosas de manera rápida y asequible, y ahora estoy inspirado para ayudar a otros a hacer lo mismo».
El poder de las herramientas de codificación con IA no radica en la productividad, sino en la accesibilidad. Para las personas como Prashant, la codificación de ambientes está descomponiendo las barreras, lo que permite a cualquier persona con una visión construir aplicaciones poderosas de manera rápida y asequible. Pero esta democratización depende de una habilidad clave: escribir indicaciones efectivas. A medida que el edificio se vuelve más fácil, destacar a través de la calidad y la funcionalidad se convierte en el nuevo desafío, y todo comienza con la forma en que se avisas.
