Artículo de SFEIR (en francés) que formaliza un SDLC impulsado por IA en 11 fases (0 a 10) y sostiene que el sector converge hacia él. Observación de partida: en 2025, las organizaciones añadieron herramientas de IA sin transformar su modelo operativo, produciendo una paradoja de «todo cambia… y nada cambia» (la velocidad de ejecución se multiplica sin una ganancia proporcional). La verdadera respuesta no es la elección de herramientas, sino el rediseño del ciclo para la ejecución por máquinas. El ciclo de SFEIR se apoya en tres puertas humanas inamovibles (Define, Plan, Ship), fases automáticas entre ellas, y dos momentos de capitalización (Compound-1 antes del despliegue, Compound-2 en producción) que convierten las lecciones en reglas reutilizables. Tres principios: la IA ejecuta (artefactos completos + prueba de ejecución, sin confiar nunca en las afirmaciones del propio agente), el humano conserva el control de la intención, el sistema aprende de forma acumulativa. Resultados medidos (rediseño de 6 meses a 1 día, −30 % de iteraciones tras diez ciclos) y convergencia declarada con ADLC, Google y DORA 2025.
Chris Williams (@voodootikigod) abre su serie ADLC argumentando que ejecutar el SDLC humano sobre modelos es un error de categoría: el ciclo clásico fue diseñado para contrarrestar los modos de fallo humanos (ego, fatiga, olvido) que están ausentes en los LLM. Cataloga ocho modos de fallo estructurales (F1-F8) y cinco propiedades explotables (E1-E5), y expone el principio fundacional: cada fase de un ciclo agéntico debe remontarse a un modo de fallo contra el que se defiende o a una propiedad que explota.
Segunda entrega de la serie ADLC de Chris Williams: despliega el ciclo que se deriva de la "primera ley" — ocho fases (P0 Triage → P7 Distill), una compuerta determinista entre cada par, y exactamente dos momentos humanos obligatorios (aprobación de la especificación en P1, aceptación conductual en P6). Principio clave: un traspaso LLM→LLM sin un punto de control determinista multiplica las tasas de error; y una distribución de costes en "barbell" (pesada en ambos extremos, ligera en el medio) que invierte la economía ágil.
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Tercera entrega de la serie ADLC: Williams convierte el testing en la especificación en el único lenguaje que el builder no puede rebatir. Mientras que el TDD es una práctica de calidad opcional para código escrito por humanos, se convierte en el mecanismo de confianza estructural de todo el ciclo de vida en cuanto los agentes escriben el código. Tres reglas de "disciplina de raíles": contextos de autoría separados (agentes solo-specs antes de la implementación), congelación mecánica a nivel de herramienta (no de prompt) y auditorías adversariales ("¿falla un test si se elimina la funcionalidad?"). Se prefiere el mutation testing frente al porcentaje de cobertura, que es Goodhart-able a velocidad de máquina.
Cuarta entrega de la serie ADLC: Williams replantea la revisión de código como una "acusación" adversarial en lugar de una evaluación colaborativa. Encarga a los agentes que refuten ("encontrar qué está mal"), despliega revisores de lente única con contextos nuevos (corrección, seguridad, cumplimiento del contrato, alineación con la especificación, calidad de las pruebas), actúa solo sobre hallazgos verificados (reproducidos mediante una prueba que falla) y repite el ciclo hasta que dos pasadas consecutivas arrojen cero hallazgos. Mide la calibración plantando errores conocidos, al estilo de las pruebas de mutación. Puerta de salida: cero hallazgos abiertos, dos pasadas en seco, pruebas en verde, diff de pruebas vacío.
Quinta entrega de la serie ADLC: orquestación de agentes en paralelo sin "merge hell". Williams plantea tres parámetros acoplados —coste (selección de modelo), tiempo real (amplitud de paralelización) y precisión (calidad de los contratos)— y un principio arquitectónico: "el flujo de control es código; el juicio son los modelos" (los scripts deterministas orquestan, los modelos aportan únicamente juicio). Cuatro carriles (Contract Desk de frontera, Builder Pool de escritor único, Prosecution Pool compartido, Integrator secuencial), una previsión de conflictos de fusión construida a partir de cuatro señales (amplitud certificada típicamente de 3-5 agentes) y desambiguación por consenso entre N agentes económicos en lugar de preguntas de clarificación.
Sexta entrega sobre el ADLC: Williams describe la fase P7 "Distill" como el componente que reduce el coste en cada ejecución. Dos mitades: simplificación posterior a la fusión (deducir después de que el código exista, no antes — "deduplicar antes de que el código exista es especulativo") y minería de lecciones (una "fundición de lecciones" convierte hallazgos recurrentes en reglas de lint, skills y nuevas preguntas de interrogación). Cada lección se paga una sola vez y luego se degrada de una detección probabilística costosa a una prevención determinista gratuita. La unidad de cuenta correcta es el "coste por cambio fusionado y verificado", y "un coste plano es un fracaso".
Séptima y última entrega de la serie ADLC: Williams presenta un kit de herramientas de código abierto con dieciocho herramientas construidas *con* el propio ciclo (bucle build-prosecute-fix, agentes paralelos, un núcleo congelado `@adlc/core` seguido de fan-out — "pinned means merged"). El núcleo doctrinal es "frontier-free": alcanzar objetivos de precisión con modelos de rango medio (clase Opus/Sonnet/Haiku) en lugar de modelos de frontera, mediante cinco sustituciones (la búsqueda reemplaza al criterio, la descomposición reemplaza al horizonte, el almacenamiento reemplaza a la presencia, la medición reemplaza a la metacognición, la brecha generador-verificador mantiene el motor en marcha), quedando el humano como el nivel "frontera" en las dos puertas de especificación. Hilo conductor de la serie: "sustituir la confianza por estructura, y la estructura por medición".