Dorra Bartaguiz parte de la promesa de la IA: más del 80% de los desarrolladores considera que ha aumentado su productividad individual, según los informes DORA de 2024 y 2025. Pero la velocidad implica riesgo. El tiempo de desarrollo se ha reducido, y el cuello de botella sigue siendo la revisión de código. Señala que la lectura supera ampliamente a la escritura: una proporción de más de diez a uno según Robert C. Martin, con alrededor del 70% del tiempo dedicado a comprender código frente a un 5% a modificarlo, según un estudio de 2015. La IA acelera la generación sintáctica y aumenta la carga de revisión.

Para averiguar si se puede confiar en los tests generados, toma un caso real: calcular la fecha de invitación para un cribado médico a partir del tipo de cribado, la fecha de nacimiento y la fecha actual, con reglas de reprogramación para fechas inválidas, pasadas, festivas o de fin de semana. Generado a partir de un único prompt, el código se declara cubierto al 100%. Ella mide una cobertura global del 33%, un 95% en el dominio, señala una serie de defectos (configuración codificada en duro, métodos estáticos, violación del principio de responsabilidad única, fallos silenciosos, valores mágicos, acoplamiento fuerte), y obtiene una puntuación de mutation testing del 13,82%. Los tests generados sin rigor validan los errores de la IA.

A continuación define el harness como todo lo que se añade alrededor del modelo para mejorar la generación; un agente es un modelo más un harness. Para hacer el agente más determinista, propone prácticas de craft y shift-left. El mismo caso se retoma paso a paso: pedir definiciones de dominio, descomponerlo en reglas, identificar ejemplos y casos límite, escribir escenarios Given/When/Then, generar tests de aceptación y unitarios, y luego solicitar una refactorización hacia código limpio, arquitectura hexagonal y patrones tácticos de DDD. Con la IA, el TDD se convierte en una práctica para controlar un agente impredecible; cita a Kent Beck, para quien los equipos que saben testear se adaptarán mejor.

Los baby steps no bastan: hay que trabajar el harness, en particular mediante skills. Frameworks populares, de Superpowers a Skraft en AXA, se apoyan en estas prácticas. Por último, el ciclo de vida de un producto no se detiene en el ciclo de desarrollo: equipar únicamente al equipo de desarrollo crea un nuevo cuello de botella. Propone instrumentar todo el ciclo del producto con agentes especializados y guardrails contra bucles infinitos, y resume las fábricas de software como la combinación de loop engineering, harness engineering y supervisión humana.