Vivimos en la era dorada del prototipado. Herramientas como Cursor, Claude 3.5 Sonnet o v0 han permitido que fundadores no técnicos construyan aplicaciones funcionales en cuestión de días. Es un logro increíble.
Pero hay una realidad oculta detrás de ese comando de “Generar App”: La IA escribe código para que funcione, no para que dure.
En Tijiki, hemos empezado a recibir una nueva clase de clientes: emprendedores con MVPs funcionales generados por IA que, al intentar agregar una nueva función o recibir a sus primeros 100 usuarios, ven cómo todo el sistema colapsa.
A este proceso de limpieza y estructuración se le llama Refactorización. Aquí te explicamos por qué es el paso obligatorio entre tu prototipo de IA y una empresa real.
El problema del “Código Espagueti” Artificial
Los Modelos de Lenguaje (LLMs) no tienen visión de arquitecto. Tienen visión de túnel. Resuelven el problema inmediato que les pides, sin importarles el contexto global del proyecto.
Esto genera varios problemas estructurales:
- Redundancia Masiva: La IA a menudo repite la misma lógica en 10 archivos diferentes en lugar de crear un componente reutilizable. Si quieres cambiar algo, tienes que cambiarlo en 10 lugares.
- Inseguridad por Diseño: Es común encontrar claves de API (OpenAI, Stripe, AWS) escritas directamente en el texto del código (Hardcoded), un regalo para cualquier hacker.
- Monolitos Gigantes: Hemos visto archivos
index.jsoapp.pyde 3,000 líneas donde está mezclada la base de datos, el diseño y la lógica de negocio. Eso es inmanteniable para un humano.
Los 4 Pasos de la Refactorización Profesional
Convertir un “demo” de IA en software profesional requiere intervención humana experta. Este es el proceso que seguimos:
1. Modularización (Divide y Vencerás)
Tomamos esos archivos gigantes y los dividimos en pequeñas piezas lógicas.
- Antes: Un archivo de 2,000 líneas que hace todo.
- Después: Una carpeta de
components/, otra deservices/(para conectar con APIs) y otra deutils/. Esto permite que varios desarrolladores trabajen a la vez sin bloquearse.
2. Implementación de Patrones de Diseño
Aplicamos principios como DRY (Don’t Repeat Yourself). Si la IA creó 5 botones con estilos diferentes en el código, creamos un solo componente <Button /> estándar para asegurar la consistencia visual y de comportamiento en toda la app.
3. Saneamiento de Base de Datos
Las IAs aman usar archivos JSON locales o SQLite para demostraciones rápidas. Eso no sirve en producción. Migramos la persistencia de datos a bases de datos robustas en la nube como PostgreSQL (Supabase/Neon) o DynamoDB, asegurando que los datos no se borren cuando el servidor se reinicia.
4. Blindaje de Seguridad
- Movemos todas las credenciales a variables de entorno (
.env). - Implementamos validaciones de entrada (Input Validation) para evitar inyecciones SQL o XSS, algo que la IA a menudo olvida si no se lo pides explícitamente.
La Regla del 80/20
La IA te ha regalado el 80% del trabajo: la lógica básica y la interfaz. Eso te ahorró meses de desarrollo y miles de dólares.
El 20% restante es la Refactorización e Infraestructura. Este 20% es el que diferencia un proyecto escolar de una startup valorada en millones. Invertir en limpiar el código ahora es mucho más barato que tener que reescribir toda la plataforma dentro de 6 meses cuando la deuda técnica sea impagable.
Conclusión
No te sientas mal si tu código generado por IA es un desastre; cumplió su función de validar tu idea. Pero si ya validaste y tienes usuarios esperando, es hora de graduarse.
El código de calidad es un activo de tu empresa. El código desordenado es un pasivo.
¿Tienes un MVP hecho con IA y necesitas que un humano experto lo revise y profesionalice? En Tijiki, nos especializamos en tomar prototipos de IA y transformarlos en arquitecturas de software sólidas, seguras y escalables.