The latest articles on DEV Community by Saul Hernandez (@saulemprendedor). https://dev.to/saulemprendedor https://media2.dev.to/dynamic/image/width=90,height=90,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https:%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Fuser%2Fprofile_image%2F4070320%2Fb9fd11d9-fc8e-448c-ad9c-c1f6d89a7f5b.jpg https://dev.to/saulemprendedor en Saul Hernandez Sun, 09 Aug 2026 23:33:26 +0000 https://dev.to/saulemprendedor/mi-primer-intento-con-agentes-de-ia-fracaso-el-problema-no-era-el-modelo-4eoh https://dev.to/saulemprendedor/mi-primer-intento-con-agentes-de-ia-fracaso-el-problema-no-era-el-modelo-4eoh <p>Hace un año arranqué un piloto, con el respaldo de la empresa, para construir herramientas autónomas de IA sobre el trabajo de desarrollo.</p> <p>Un año después, dos desarrolladores del equipo entregaron el doble de los puntos que habían comprometido en un sprint — y el aumento no dependió de su seniority.</p> <p>Entre esas dos cosas hubo un fracaso completo. Empiezo por ahí, porque es la parte que nadie cuenta.</p> <h2> El piloto que se depreciaba solo </h2> <p>Usé lo que se usaba entonces: orquestadores de agentes, roles, herramientas encadenadas. Cada agente con su prompt, su responsabilidad y su lugar en la cadena.</p> <p>Ayudaba. Y se depreciaba solo.</p> <p>El problema no era el modelo ni el framework — los dos hacían lo que prometían. Era que el conocimiento que yo les daba estaba <strong>congelado</strong>. Cada agente sabía lo que yo había escrito en su prompt el día que lo escribí, y nada más.</p> <p>Y la mayor parte de lo que hace falta para tocar un sistema real no está escrita en ninguna parte. Está en la cabeza de la gente: por qué esa tabla tiene un campo raro, qué se rompe si tocás ese servicio, qué se decidió hace dos años y por qué nadie lo revirtió. Ese conocimiento vive sobre todo en los seniors, y no se transfiere escribiendo un prompt más largo.</p> <p>El sistema envejecía mientras el producto avanzaba. Cada semana sabía un poco menos del código sobre el que trabajaba.</p> <p>Lo dejé.</p> <h2> Un mes sin construir automatización </h2> <p>Me tomé un mes de reinicio. No dejé de trabajar: seguí sacando mis tickets como siempre, con Cursor y Claude Code, las herramientas de todos los días. Lo que frené fue construir — no escribí una línea más de automatización en ese mes.</p> <p>Lo usé para leer y reenfocar. Fue el período en que Anthropic publicaba prácticamente todas las semanas, y me dediqué a entender qué estaba cambiando de verdad debajo del ruido.</p> <p>La pregunta con la que volví era otra. No <em>cómo hago un agente más listo</em>, sino <strong>cómo dejo de perder el conocimiento</strong>.</p> <h2> Documentación que no envejece </h2> <p>Encontré una forma de documentar el histórico de decisiones del negocio. No la documentación que nadie actualiza y que a los tres meses miente — sino el registro de <em>por qué</em> las cosas son como son: qué se decidió, contra qué alternativas y qué restricción lo motivó.</p> <p>Y le agregué la pieza que lo cambia todo: <strong>al terminar cada implementación, esa documentación se actualiza con el resultado.</strong></p> <p>Es un detalle chico y es toda la diferencia. El conocimiento deja de ser una foto y pasa a ser un registro vivo. El contexto deja de ser una suposición mía sobre lo que el agente necesita saber, y pasa a ser algo que el propio trabajo mantiene al día.</p> <h2> El experimento </h2> <p>Lo probé conmigo. En mi máquina, sobre mis tickets del día, sin contarle a nadie.</p> <p>Los resultados fueron desproporcionados: la diferencia de tiempo entre un ticket chico y uno grande pasó a medirse en minutos, no en horas ni en días. No porque escribiera código más rápido — porque dejé de gastar el tiempo en reconstruir el contexto cada vez.</p> <p>Pero seguía viviendo en mi laptop.</p> <p>Que es donde vive casi todo lo que los desarrolladores construimos para nosotros mismos: la herramienta que te hace el doble de productivo y que nadie más usa, porque nunca salió de tu carpeta de scripts.</p> <p>Sacarlo de ahí fue el problema siguiente. Y resultó ser un problema de diseño, no de código.</p> <p><em>Primer artículo de una serie de cinco sobre cómo construí un sistema de agentes que entrega software en producción.</em></p> agents ai llm softwareengineering