[Nota de borrador para Manuel]: importante — a diferencia de content/projects/es/adopcion-ingenieria-asistida-por-ia.md (que describe tu experiencia personal como Senior Software Developer dentro de un rol de cliente), este archivo lo redacté como el servicio que ofrecés vos como consultor, no como un proyecto ya entregado bajo la marca Samara. Si preferís fusionar ambos o eliminar uno para no duplicar el mensaje, decime.

Uno de los cambios más marcados en cómo se construye software 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. Ayudo a equipos de ingeniería a hacer esa transición bien.

En mi propia experiencia reciente en proyectos enterprise (plataformas de e-commerce y servicios financieros, con integraciones a sistemas como 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 — la IA asiste en la implementación dentro de esos límites explícitos, no a partir de una idea vaga.

Qué incluye normalmente:

Diagnóstico de dónde tu equipo pierde más tiempo hoy (exploración, boilerplate, revisión de código) y dónde la IA realmente ayuda.
Definición de un flujo de trabajo spec-driven adaptado a tu stack, no una receta genérica.
Acompañamiento a tu equipo en las primeras semanas de adopción, con foco en mantener tests reales, revisión de arquitectura y calidad de código — la IA acelera, pero la disciplina sigue siendo humana.

Esto importa especialmente en sistemas que no se pueden dar el lujo de romper nada: plataformas de alto tráfico, integraciones con CRMs/ERPs, arquitecturas orientadas a eventos.

¿Tu equipo ya usa IA de forma desordenada y querés ponerle una disciplina real? Conversemos.