Nuestro camino hacia una AI-First Company: cómo usamos IA Generativa en el desarrollo de software

Hablar de inteligencia artificial ya no es una cuestión de futuro. Es el presente. Y en Foxize estamos viviéndolo en primera persona. Nos encontramos en un camino acelerado, desafiante y lleno de incertidumbre hacia convertirnos en una AI-First Company. No es una transición sencilla. La IA no es solo una herramienta más en nuestro stack tecnológico; es una nueva forma de pensar, trabajar y construir soluciones. Nos obliga a desaprender, a experimentar sin certezas absolutas y a encontrar el equilibrio entre lo automático y lo humano.

A medida que integramos la IA en diferentes áreas, nos damos cuenta de su potencial transformador. Ya estamos usándola en la creación de contenidos, en la automatización del marketing, en la personalización del aprendizaje con MyTutor y en la generación de propuestas comerciales para clientes. Ahora, también está revolucionando nuestra manera de desarrollar software.

Hoy queremos compartir cómo hemos experimentado con IA Generativa en el desarrollo de APIs y qué hemos aprendido en el proceso.

Del monolito a los microservicios: el reto de la transformación

Como muchas empresas en crecimiento, hemos tenido que repensar nuestra infraestructura tecnológica. Nuestro sistema monolítico nos funcionó bien en sus inicios, pero a medida que escalamos y diversificamos nuestra oferta, se hizo evidente que necesitábamos una arquitectura más flexible y escalable.

Decidimos dar el salto hacia microservicios, un modelo que nos permite trabajar de forma modular, más eficiente y adaptable. Sin embargo, la migración no es solo una cuestión técnica: es un cambio de mentalidad.

Uno de los mayores retos en este proceso es el desarrollo y la optimización de APIs. Estas APIs son las que permiten que nuestros servicios se comuniquen entre sí de manera fluida. Es aquí donde nos preguntamos:

• ¿Cómo podemos aprovechar la IA para acelerar el desarrollo sin perder control sobre la calidad del código?
• ¿Hasta qué punto la IA puede sustituir tareas manuales en el desarrollo de software?

Para responder a estas preguntas, realizamos un estudio detallado: «Optimización del Desarrollo de APIs en la Migración de un Monolito: Evaluación del Impacto de la IA«.

Cómo estamos usando IA Generativa en el desarrollo de APIs

Decidimos probar herramientas de IA Generativa para ver hasta qué punto podían automatizar, optimizar y acelerar el desarrollo de software.

Después de varios experimentos, estas son las soluciones que mejor han funcionado en nuestro caso:

🚀 1. AutoContext (Cursor)

Esta funcionalidad permite que la IA analice el contexto del código y genere automáticamente el fragmento más relevante. Es como si la IA «entendiera» el flujo del desarrollo y nos ahorrara la necesidad de escribir código desde cero.

🔍 2. .cursorrules (Cursor)

Uno de los mayores problemas cuando trabajamos con código generado por IA es la inconsistencia en la estructura. Con .cursorrules, definimos reglas claras para que la IA genere código siguiendo nuestros estándares internos, asegurando calidad y coherencia.

🔧 3. Tab Tab Tab (Cursor)

Esta herramienta nos ha permitido autocompletar código y corregir errores automáticamente en función del contexto. Reconoce patrones y nos sugiere soluciones inmediatas, lo que nos permite iterar más rápido y reducir el número de fallos manuales.

🤖 4. Modo Agent (Composer)

Dividir el código en pequeñas partes optimizables ha sido clave. En lugar de generar grandes bloques de código de una sola vez, el Modo Agent nos ha ayudado a generar fragmentos más controlados y precisos.

El uso combinado de estas herramientas nos ha permitido reducir tiempos de desarrollo, aumentar la calidad del código y minimizar la necesidad de intervención manual en tareas repetitivas.

¿Qué impacto real ha tenido la IA en nuestro desarrollo de software?

Los datos obtenidos en nuestro estudio nos dejaron sorprendidos:

✅ 99% del código de test Behat generado automáticamente
✅ 90% del código de estructura (CQRS) generado por IA
✅ Menos tiempo invertido en tareas repetitivas

En las primeras pruebas, logramos que la IA generara hasta el 70% del código en casos de baja y media complejidad. Sin embargo, cuando intentamos aplicarla a casos de negocio más complejos, la generación automática empezó a mostrar sus límites.

Este fue un punto clave en nuestro aprendizaje:

La IA es excelente en tareas repetitivas y estructuradas, pero aún necesita supervisión humana para decisiones estratégicas y lógica avanzada.

¿Dónde ponemos el equilibrio entre IA y trabajo manual?

Uno de los mayores debates internos ha sido definir hasta qué punto podemos confiar en la IA y dónde necesitamos mantener el control humano.

Nos hemos dado cuenta de que el enfoque ideal no es sustituir a los desarrolladores con IA, sino potenciar su capacidad de creación.

• Para tareas estructurales y repetitivas, la IA es altamente eficiente.
• Para decisiones estratégicas y lógica de negocio, la intervención humana sigue siendo crucial.

Este equilibrio entre automatización y supervisión manual es la clave para integrar la IA de forma realista y efectiva en el desarrollo de software.

Lo que sigue en nuestro camino AI-First

Estamos viviendo una transformación acelerada. No tenemos todas las respuestas, pero sí una convicción clara: la IA no es una tendencia pasajera, es un nuevo paradigma con el que debemos aprender a convivir.

En Foxize, seguimos avanzando en nuestra transición hacia una AI-First Company. Esto significa:

• Explorar nuevas formas de integrar IA en nuestros procesos de desarrollo.
• Aprender de nuestros errores y ajustar continuamente nuestra estrategia.
• Mantener un equilibrio entre automatización y supervisión humana.

Cada día es un experimento, un desafío y una oportunidad para redefinir cómo trabajamos, cómo aprendemos y cómo creamos valor con IA.

Este es solo el comienzo. El futuro del software, del aprendizaje y de los negocios pasa por la inteligencia artificial.

¿Cómo crees que evolucionará el desarrollo de software con IA en los próximos años? Te leemos en los comentarios. 👇🚀

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