Adopción de ingeniería asistida por IA en equipos empresariales
Impacto
Aceleración real de la entrega en equipos enterprise complejos (finanzas, e-commerce), manteniendo la disciplina de arquitectura y calidad de código que exige un sistema en producción.
[Nota de borrador para Manuel]: este proyecto lo armé apoyándome en la línea de tu CV que dice "Early adopter of AI-assisted engineering and spec-driven development, applying tools such as Claude, Cursor, and GitHub Copilot to accelerate delivery without compromising quality" — pero esa experiencia fue como Senior Software Developer dentro de tus roles en clientes de finanzas/e-commerce, no como un proyecto formal bajo la marca Samara One Code. Quiero que confirmes si te parece una representación honesta reformularla como "caso de estudio" para esta sección, o si preferís reescribirlo como una descripción de servicio que ofrecés (en vez de un proyecto ya entregado bajo Samara), o directamente reemplazar este archivo por un caso real de consultoría si ya tenés uno.
Uno de los cambios más marcados en cómo trabajo hoy es la incorporación disciplinada de herramientas de IA al ciclo de desarrollo — no como un atajo, sino como una forma de acelerar sin perder rigor.
En proyectos enterprise recientes (plataformas de e-commerce y servicios financieros, con integraciones a Salesforce, SAP y sistemas legados), incorporé Claude, Cursor y GitHub Copilot dentro de un flujo de desarrollo spec-driven: antes de escribir código, se define con claridad el comportamiento esperado, las restricciones del sistema y los casos de borde — y la IA asiste en la implementación dentro de esos límites explícitos, no a partir de una idea vaga.
Esto importa especialmente en sistemas que no se pueden dar el lujo de romper nada: plataformas B2B/B2C de alto tráfico, integraciones con CRMs y ERPs, y arquitecturas orientadas a eventos con Kafka y RabbitMQ. La IA acelera la escritura y la exploración de alternativas, pero la disciplina de specs claras, tests reales y revisión de arquitectura sigue siendo humana.
El resultado no es "escribir menos código" — es reducir el tiempo entre entender un problema real y tener una solución confiable en producción, sin sacrificar la calidad que un sistema empresarial exige.