En Diveria, usamos AI-First con un significado concreto: integrar la inteligencia artificial como herramienta transversal en todo el ciclo de vida del software, con supervisión humana y foco en resultados de negocio.
Sin promesas mágicas. Sin reemplazar personas. Sin humo.
A continuación, cómo se traduce esto en la práctica, fase por fase.
AI-First en discovery: entender mejor antes de construir
La fase de discovery suele ser donde más decisiones se toman con información incompleta. Un enfoque AI-First no reemplaza el trabajo estratégico, pero reduce fricción y mejora la calidad de las definiciones iniciales.
Prácticas concretas:
- Análisis asistido de requerimientos, entrevistas y documentación existente para detectar inconsistencias, dependencias y riesgos tempranos.
- Generación de artefactos vivos: resúmenes funcionales, mapas de alcance, criterios de aceptación iniciales y preguntas abiertas priorizadas.
- Soporte para estimaciones más informadas, combinando experiencia humana con análisis de históricos y patrones técnicos.
Resultado: menos supuestos implícitos, decisiones más explícitas y un punto de partida más sólido para el delivery.
AI-First en delivery: acelerar sin sacrificar calidad
Aquí es donde más se nota la diferencia entre “usar IA” y trabajar AI-First. No se trata solo de escribir código más rápido, sino de mejorar el flujo completo de desarrollo.
Prácticas concretas:
- Pair programming asistido por IA para acelerar desarrollo, detectar errores comunes y mejorar consistencia de código.
- Generación y mantenimiento de tests automatizados con apoyo de IA, especialmente en regresión y edge cases.
- Documentación técnica y funcional que se actualiza junto con el código, no después.
- Soporte a planificación de sprints y refinamiento de backlog con análisis de complejidad, dependencias y deuda técnica.
Resultado: ciclos de entrega más cortos, menos retrabajo y equipos que dedican más tiempo a resolver problemas reales, no tareas mecánicas.
AI-First en soporte y evolución: aprender del sistema en producción
Muchos productos fallan no en el desarrollo inicial, sino en la etapa de mantenimiento. Un enfoque AI-First extiende el uso de IA más allá del “go-live”.
Prácticas concretas:
- Monitoreo para detectar anomalías, degradaciones de performance y patrones de incidentes.
- Asistencia en análisis de causa raíz a partir de logs, métricas y eventos.
- Soporte a decisiones de evolución del producto con insights basados en uso real y comportamiento del sistema.
Resultado: menos tiempo apagando incendios y más capacidad para mejorar el producto de forma continua.
Lo que AI-First no es
Para ser claros, un enfoque AI-First no significa:
- Eliminar roles humanos o delegar decisiones críticas a modelos.
- Prometer productividad infinita sin cambios de proceso.
- Aplicar IA de forma aislada, sin métricas ni control.
En Diveria, la IA amplifica al equipo, pero siempre con responsabilidad, trazabilidad y criterio técnico.
En resumen
Adoptar AI-First en desarrollo de software es una forma de trabajar donde la inteligencia artificial:
- Acompaña desde discovery hasta soporte.
- Reduce fricción operativa.
- Mejora la calidad de las decisiones.
- Libera tiempo para el trabajo que realmente aporta valor.
Sin humo. Con prácticas concretas. Y con impacto real en cómo se construyen y evolucionan los productos digitales.