Hay un momento incómodo en desarrollo: cuando algo funciona, pero ya no confías en cómo funciona.
Eso nos pasó con una app. Funcionaba. Pero empezaron a aparecer problemas de versiones, dependencias y builds.
Arreglábamos una cosa y aparecía otra.
Una versión funcionaba en un dispositivo y en otro no. Un build salía bien y el siguiente no.
Y llegó un punto en el que la pregunta dejó de ser: «¿cómo corregimos este error?» y pasó a ser:
«¿qué tenemos realmente aquí y qué necesitamos conservar?»
Terminamos reconstruyendo el APK.
No porque quisiéramos empezar de cero. Todo lo contrario.
Queríamos conservar lo que sí funcionaba, entender qué estaba generando inestabilidad y dejar una base que pudiéramos volver a construir y probar sin cruzar los dedos cada vez.
Y ahí la IA ayudó muchísimo.
- Para comparar configuraciones.
- Revisar dependencias.
- Encontrar diferencias entre versiones.
- Probar hipótesis.
- Reconstruir.
- Volver a probar.
Pero hubo algo que la IA no podía decidir por nosotros: qué comportamiento era correcto para el producto.
Eso seguía dependiendo de entender qué debía hacer la aplicación, qué podíamos cambiar y qué no podíamos romper.
Y al final pasó algo que me encanta cuando ocurre: no solo arreglamos el problema. La nueva versión terminó funcionando mejor que la anterior.
- Más estable.
- Más fácil de probar.
- Y, sobre todo, mucho más entendible para nosotros.
A veces un error técnico te obliga a conocer de verdad un producto que creías conocer.
Y creo que esa es una de las cosas más útiles de trabajar con IA en desarrollo: te acelera muchísimo llegar a una solución, pero también te obliga a ser mucho más clara sobre qué solución estás buscando.
