Hago software con AI,y no solo más rápido: de otra manera
Tengo 10 años de experiencia como desarrollador full-stack independiente y soy autodidacta al 100%. El último año pasé por completo del desarrollo de software tradicional a AI-Native Development. Ya no mido el trabajo por cuánto código escribo con mis propias manos: dedico mi energía a la arquitectura del sistema, el diseño de Agent y Skills, la descomposición de tareas, Context Engineering, las normas de desarrollo y los mecanismos de verificación, para que la AI complete de forma sostenida tareas complejas de ingeniería de software.
El 100% del código lo escribe la AI, y un producto comercial lo dirige una sola persona
Con este método desarrollo y gestiono mi propio producto: LaiCai Screen Mirroring (LaiCai), una plataforma multiplataforma Windows / macOS para duplicar la pantalla de teléfonos Android, controlarlos y automatizarlos con AI. Incluye duplicación y control de varios dispositivos, mapeo de teclado, ratón y mando, Macro, la automatización visual LaiCai Flow, AI Planner, MCP, Android Agent, reconocimiento de pantalla y control remoto del ordenador, además de autorización de cuentas, pagos, backend, panel de administración, sitio web y un sistema de contenidos SEO.
Lo más especial no es la cantidad de funciones. Lo especial es esto: frontend, backend, cliente de escritorio, panel de administración, sitio web, pagos y membresías, sistema de automatización; toda la implementación del código la hace la AI al 100%, y yo no escribo código concreto. Yo decido qué se hace, por qué, cómo se diseña el sistema, cómo se dividen las tareas, cómo trabajan los Agent, qué reglas debe seguir la AI y si el resultado es correcto.
El código es solo una parte. Documentación, pruebas, despliegue, SEO, marketing, producción de imágenes y vídeo, operación diaria: la AI también participa a fondo, y alrededor del 95%+ del trabajo real de ejecución de toda la empresa lo hace la AI.
Antes de esto: 10 años de desarrollo full-stack independiente, 100% autodidacta
Antes me dedicaba al comercio: más de 10 años llevando mi propio negocio, hasta que me pasé al software. No aprendí a programar con ningún maestro; todo lo que sé viene de búsquedas en Google y de cursos abiertos de universidades. Durante casi diez años estudié inglés e informática al mismo tiempo. Después completé yo solo apps, backend, sitios web y software de escritorio, encargándome de todo, de la arquitectura al lanzamiento.
Proyectos destacados:
- LaiCai Screen Mirroring — plataforma para duplicar, controlar y automatizar con AI teléfonos Android; mi proyecto de mayor alcance técnico.
- Ashera Pet — app de estilo red social; me encargué yo solo de todo el desarrollo y está publicada en App Store y Google Play.
- VocaSeek — herramienta de aprendizaje de idiomas con AI, compatible con 21 idiomas.
- Sistema POS para cadenas de tiendas — varias sucursales, socios, inventario y nóminas; funciona en iPhone, iPad y macOS.
- Apps para memorizar vocabulario / aprender tailandés — dos apps iOS publicadas de forma independiente que generan cada mes unos ingresos pequeños pero estables.
Mi papel ha cambiado, pero sigo en la ingeniería de software
Pasé de Developer a Architect / AI Agent Designer / Product Builder. Antes me preguntaba «¿cómo implemento esta función?»; ahora me pregunto: ¿cómo diseño un sistema para que la AI lo implemente correctamente?
La AI ya sabe escribir código. Lo realmente difícil es lograr que complete de forma continua, estable y controlada un producto cada vez más complejo. Eso es lo que investigo y practico ahora principalmente:
Arquitectura del sistema
Decido cómo se divide el sistema, cómo se comunican los módulos, qué se deja al cliente, qué al servidor y qué al Agent. La AI se encarga de implementar, pero la arquitectura determina qué acabará construyendo.
Diseño de Agent
No basta con lanzarle el requisito a la AI. Diseño responsabilidades y contexto por separado para planificar, programar, revisar, depurar e investigar, y así la AI deja de ser un asistente de chat para convertirse en un sistema de ingeniería de software.
Diseño de Skills
Convierto en Skills la arquitectura, las normas de código y de UI, los métodos de depuración, el proceso de lanzamiento y los métodos de SEO. La AI no tiene que volver a entender todo el proyecto cada vez: ya cuenta con el conocimiento del proyecto y con flujos de trabajo repetibles.
Esto no es Vibe Coding
No dejo que la AI genere código al azar ni lo intento una y otra vez hasta que funcione por casualidad. Me importa construir un sistema de ingeniería que la AI pueda mantener a largo plazo: arquitectura, contexto, colaboración entre Agent, Skills, reglas, documentación, descomposición de tareas, revisión de código, pruebas, depuración y proceso de lanzamiento.
El objetivo no es que la AI escriba más código, sino que pueda completar proyectos de ingeniería cada vez más grandes.
Ya es un negocio de verdad
Lo más fácil de conseguir con AI Coding es un Demo; lo difícil es sacar adelante un producto, mantenerlo funcionando a largo plazo, que lo usen usuarios reales y que estén dispuestos a pagar. LaiCai Screen Mirroring ya se lanzó oficialmente, tiene usuarios reales y usuarios de pago reales, algunos han elegido el plan anual, y el producto sigue iterando y creciendo de forma estable. No es un proyecto de Hackathon ni un escaparate hecho para demostrar que «la AI sabe programar».
Además, valida la pregunta que llevo tiempo explorando: en la era de la AI, ¿qué tamaño de empresa de software puede dirigir una sola persona? El trabajo que antes exigía desarrollo, frontend y backend, diseño, QA, DevOps, documentación, SEO, marketing, vídeo y atención al cliente lo estoy recombinando: yo me ocupo de la dirección, el criterio, la arquitectura y el producto, y la AI asume la gran mayoría de la ejecución.
En qué puedo ayudarte
No encajo bien en puestos de «programar según los requisitos»; encajo mejor en esto:
- Desarrollo de software AI-Native: rediseñar el proceso de desarrollo para que la AI entre de verdad en el sistema de ingeniería y no se quede solo en un Copilot.
- Arquitectura de Agent: diseñar Agent de Coding, Research, Review, Debug, Automation y otros, así como la forma en que colaboran.
- Skills y Context Engineering: convertir la experiencia y las normas del equipo en un sistema de conocimiento que la AI pueda ejecutar de forma estable.
- Arquitectura de producto: desde los requisitos, diseñar la estructura global de cliente, frontend, backend, AI, automatización e infraestructura.
Tengo experiencia en desarrollo de software tradicional, practico AI-Native Development en un producto comercial real y sé cómo convertirlo en un producto con usuarios e ingresos. Cuando la AI puede hacer el 100% de la implementación del código, ¿en qué debería invertir su tiempo un ingeniero humano? Esa es la pregunta que quiero conversar contigo.
Si buscas a alguien así
Me interesan especialmente estas oportunidades:
Si lo que buscas es solo un Developer en el sentido tradicional, quizá no sea la persona más adecuada. Pero si estás pensando en cómo integrar de verdad la AI en la ingeniería de software, cómo diseñar Agent y Skills, o cómo lograr que una sola persona haga el trabajo que antes requería un equipo, deberíamos hablar.