Recursos

AI-Driven Development Lifecycle (ciclo de vida de desarrollo impulsado por IA)

Rediseña el ciclo de vida del software en torno a la IA: participa en la planificación, los requisitos, el diseño, la implementación, las pruebas y la operación, mientras el desarrollador supervisa y decide. Etapas: inicialización, ideación, concepción, construcción y operación. Propuesto por Raja SP (AWS), con implementación de referencia de código abierto de AWS Labs.

Software Development Life Cycle (ciclo de vida de desarrollo de software), en versión agéntica

Modelo en el que agentes ejecutan de forma autónoma actividades de todo el ciclo: análisis, arquitectura, programación, pruebas, integración y despliegue (CI/CD), monitoreo y mantenimiento. Es un paradigma emergente, sin estándar universal.

Agilidad aumentada con IA

Mantiene metodologías como Scrum o Extreme Programming (XP) e incorpora IA en requisitos, planificación, desarrollo, pruebas, documentación y seguimiento, sin transformar por completo la forma de trabajo existente.

Ingeniería agéntica

El desarrollador deja de concentrarse solo en escribir código y actúa como arquitecto, coordinador y supervisor de agentes de IA (arquitecto, analista, programador, tester, auditor, documentalista), manteniendo el control técnico y funcional.

Desarrollo multiagente

Varios agentes inteligentes trabajan de forma coordinada (arquitectura, backend, frontend, base de datos, pruebas, seguridad, documentación). Más que una metodología completa es una arquitectura de colaboración; se combina con SDD, AI-DLC, TDD y otras.

Ingeniería del arnés: el entorno de trabajo de los agentes

Construye el entorno para que los agentes desarrollen de forma confiable: instrucciones permanentes, documentación estructurada, reglas arquitectónicas, acceso controlado a herramientas, pruebas automatizadas, integración continua, observabilidad y mecanismos de validación y corrección. OpenAI publicó en febrero de 2026 su experiencia con Codex bajo este enfoque.

Context-Driven AI Development (desarrollo con IA guiado por contexto)

Entrega a la IA un contexto estructurado, gobernado y protegido (especificaciones, contexto del proyecto, arquitectura, reglas y restricciones) para evitar la pérdida de contexto y que los agentes contradigan la arquitectura. Complementa al desarrollo guiado por especificaciones (SDD).

Test-Driven Development (desarrollo guiado por pruebas)

Se escriben primero las pruebas y después el código, en tres fases: Red (una prueba que falla), Green (código que la supera) y Refactor (mejorar sin romper las pruebas). Con IA, agentes especializados pueden encargarse de cada fase.

Behavior-Driven Development (desarrollo guiado por comportamiento)

Describe cómo debe comportarse el software desde la perspectiva del negocio mediante escenarios (Dado, Cuando, Entonces). La IA los usa para generar código y pruebas automatizadas, conectando las reglas de negocio con la implementación.

Programación conversacional

El usuario describe en lenguaje natural lo que quiere y la IA genera el código, en ciclos de ejecutar, corregir y repetir. Muy rápido para prototipos; sin controles puede producir código difícil de mantener, riesgos de seguridad y deuda técnica, por lo que no basta para sistemas empresariales complejos.