La IA me hizo un juego en un prompt pero... ¿Qué aprendí yo?

Esta semana, hablando con amigos del sector, me preguntaba sobre cómo hoy día es muy fácil delegar en la IA el pensamiento o criterio propio sin darte cuenta. Esto me generó una pregunta: si dejas de practicar ciertas habilidades, ¿cómo vas a seguir mejorando, o al menos, no ser peor?

Sin ir más lejos, esto me pasó estos días probando el nuevo modelo de OpenAI GPT-6 Astra, que salió el jueves pasado y he estado haciendo algunos desarrollos.

La primera idea era recrear un juego retro del año 1988, que sé que le gustaba a mi padre y no ha podido volver a jugarlo. Como era algo con poca complejidad y privado, decidí hacer Vibe-Coding: pedirle a la IA que lo construya sin entrar en demasiados detalles técnicos ni de arquitectura, sólo le pedí que utilizara Three.js y que separase la lógica del motor del juego del renderizado. Y prácticamente me lo hizo en un prompt.

El juego es relativamente sencillo, tienes que ir conquistando parte de la pantalla esquivando a enemigos… y aquí me di cuenta que la IA ha tomado muchas de las decisiones de diseño o arquitectura sin que yo intervenga: cómo mover a los enemigos, su velocidad, el algoritmo para expandir tu área de conquista…

Probé el prototipo en el navegador y tras algunos prompts para ajustar detalles, tenía buena pinta pero al jugarlo le faltaba algo, así que le di otro prompt: “Añade música de tipo 8 bits retro”. Y listo, ya tenía banda sonora. Mi aportación musical había sido escribir una frase 😂.

Y así, tras unos cuantos prompts, me paré a pensar. ¿Qué he hecho yo aquí? ¿Qué he aprendido de esto?

Por un lado, he hecho de “Product Manager” ya que he decidido algunas features que tenía que tener el juego, pero en este caso no he hecho de “Product Engineer” ya que he delegado todo en la IA.

Es decir, he decidido parcialmente qué debía tener el juego, pero apenas he pensado en cómo debía construirse.

¿Cuál es el problema aquí? Hace unos meses habría seguido un proceso diferente: investigar cómo funciona WebGPU/three.js, probarlo, entender cómo se genera la música y se envía al sintetizador… Y como verás, aquí lo importante no es la programación, sino el proceso mental de investigación, decisión y diseño.

Y como en todo, para probar una idea hacer vibe-coding y un prototipo es suficiente. Para llevarlo a producción tendría que revisar el diseño, la arquitectura, las pruebas… es decir, entenderlo.

Mi conclusión es que lo importante es ser consciente de qué delegas a la IA, y qué habilidades quieres seguir desarrollando tú.

Por eso en esta newsletter te propongo dos acciones:

• Elige una parte de un sistema o proyecto que quieras entender y pídele a la IA que te vaya explicando la arquitectura y el diseño.
• Piensa un sistema o feature que quieras diseñar y hazlo “en papel”. Luego pídele a la IA que la evalúe, que dé sugerencias o que haga una exploración y genera tú, a mano, una segunda versión del plan. Finalmante deja que la IA la programe como quiera dentro de tu propio diseño.

En este post no he entrado en analizar la calidad del código que ha generado, da para otra newsletter semanal donde veremos la diferencia entre hacer Vibe-Coding y hacer Agentic-Engineering, que es más parecido a los ejercicios que te he planteado.

Si el artículo te ha parecido interesante, te animo a suscribirte a la newsletter: en las próximas seguiremos profundizando en cómo utilizar la IA agéntica para llevar servicios a producción con garantías.