La Trampa del 60%: por qué la IA acelera el Inicio y se atasca en el Final

Abres Lovable, Cursor o Replit, describes la idea en unas pocas líneas y, en minutos, ves una pantalla funcionando. Parece magia. Parece que “ahora sí”. Pero cuando se pasa la emoción, llega la parte que nadie muestra en el video de demo: integrar con sistemas legados, lidiar con reglas de negocio que cambian, cerrar brechas de seguridad, validar datos reales, añadir observabilidade, escribir pruebas, preparar un despliegue y resolver el clásico “solo falla cuando el cliente X hace Y”. 

Y ahí nace la trampa. 

No porque estas herramientas sean malas. Al contrario: son excelentes para arrancar, prototipar, acelerar el boilerplate (código repetitivo), sugerir caminos y acortar la distancia entre una idea y una primera versión. El problema es que el marketing suele vender un sueño implícito: “si puedes hacer el 10%, puedes hacer el 100%”. En la práctica, muchas personas llegan a un punto en el que ya no logran avanzar solas. 

Qué significa el “60%” (y por qué ese número es simbólico) 

El “60%” de este artículo no es un número científico grabado en piedra. Representa una barrera típica: el momento en que la productividad con IA deja de crecer y empieza a caer, porque el proyecto entra en la zona de la complejidad real. 

Y la investigación ayuda a entender por qué ese número funciona como metáfora. En un experimento controlado con GitHub Copilot [1], las personas con acceso a la herramienta completaron una tarea de programación un 55,8% más rápido que el grupo sin IA, algo que suele citarse como una gran ganancia de productividad. 

Pero ese tipo de ganancia aparece con más fuerza en tareas bien definidas, con contexto limitado y con un inicio, medio y final claros. Cuando pasas de un “desafío de laboratorio” a “trabajar en tu repositorio grande, lleno de dependencias y decisiones históricas”, el panorama cambia: un estudio de METR [2] con desarrolladores experimentados en tareas reales de proyectos de código abierto encontró que, con herramientas de IA, tardaron un 19% más en terminar el trabajo. 

En otras palabras: la IA puede acelerar mucho el inicio, pero no garantiza cruzar el tramo final. Y ese tramo final es exactamente lo que suele separar un prototipo de un producto. 

Por qué la productividad cae después de la mitad del camino 

Al principio, la IA brilla porque el problema todavía está “limpio”: crear una pantalla, montar un CRUD, conectar un endpoint (una dirección de API), generar componentes, sugerir estructura, bosquejar una API. El contexto aún cabe en la cabeza, y muchas veces incluso cabe en la ventana de contexto de la herramienta. 

Pero, a medida que el producto crece, aparecen capas que van más allá de escribir código. 

Las reglas de negocio dejan de caber en un prompt. La excepción se vuelve regla. El flujo de alta se convierte en antifraude, conciliación, trazas de auditoría. El “login simple” se convierte en SSO, MFA, control de sesión, logs, bloqueo por comportamiento. “La base funciona” se convierte en migración, rendimiento, concurrencia, trazabilidad. “Desplegar es solo subir” se convierte en un pipeline (una secuencia de etapas), rollback (volver a una versión anterior), feature flags (interruptores de funcionalidades), observabilidade y costos. 

En ese punto, la IA empieza a equivocarse de una forma peligrosa: suena segura, pero no entiende las restricciones invisibles de tu negocio y de tu ecosistema. Pierdes tiempo aportando contexto, corrigiendo suposiciones, revisando código, reexplicando lo que ya se dijo. La herramienta sigue ayudando, pero la sensación de “piloto automático” desaparece. Y quien no es programador tiende a quedarse atascado, porque le falta el repertorio para diagnosticar qué se está rompiendo y decidir el siguiente paso. 

Ahí nacen los proyectos “atascados en 40%, 50%, 60%”. Existen, corren, parecen cerca del final… pero el final nunca llega. 

La trampa no es usar IA. Es asumir que la IA reemplaza el sénior 

Quizá la idea más difícil de aceptar es esta: hoy, la forma más segura de usar generadores de código no es “dejar que la herramienta haga”. Es dejar que la herramienta acelere a un profesional que sabe lo que está haciendo. 

Cuando la complejidad sube, el cuello de botella pasa a ser la toma de decisiones. Y tomar decisiones exige experiencia. 

Un profesional sénior ve arquitectura, riesgos, deuda técnica, patrones de integración, seguridad, testabilidad y operabilidad. Usa Lovable, Cursor, Replit (y lo que tenga sentido) como multiplicadores: para programar más rápido, explorar alternativas, validar hipótesis y reducir trabajo mecánico. Pero no subcontrata el entendimiento. Él o ella dirige el camino. 

Eso explica por qué la misma herramienta puede parecer un milagro en un proyecto y una frustración en otro. El diferencial no es solo la IA. Es la combinación humano + IA. 

Cómo desbloquear la barrera del 60% en la práctica 

Desbloquear no es “escribir más prompts”. Es aplicar ingeniería. 

Es mapear requisitos y casos límite, cerrar reglas de negocio, diseñar una arquitectura coherente con el futuro del producto, garantizar seguridad y cumplimiento, implementar pruebas que den confianza para evolucionar, preparar despliegues con trazabilidad y rollback, medir rendimiento y costo, e integrar con sistemas existentes sin romper lo que ya funciona. 

La IA ayuda en cada uno de esos puntos, pero no “cierra” el proyecto por sí sola. Quien lo cierra es gente sénior, con método, usando la IA como acelerador. 

¿Quieres salir del 60%? Visionnaire sabe cómo desbloquearlo 

Visionnaire es una Fábrica de Software e IA con 30 años de experiencia. Eso significa dos cosas importantes para ti si tu proyecto está atascado en el “casi listo”. 

Primero: no compramos la narrativa de que “la IA va a matar a las empresas de software”. La realidad es más simple y más útil: la IA está cambiando cómo se construye el software, y quien combina herramientas modernas con ingeniería sólida entrega más rápido y con mayor calidad. 

Segundo: tampoco vendemos la idea de que “es solo IA”. No lo es. Para cruzar la barrera del 60%, el humano en la ecuación tiene que ser sénior, y tiene que trabajar con proceso, arquitectura y responsabilidad de producción. 

En la práctica, Visionnaire toma lo que ya se construyó con herramientas como Lovable, Cursor y Replit, entiende qué falta, organiza el camino y termina. Transformamos prototipos en productos, MVPs en operación, “funciona aquí” en “funciona a escala”. 

Si sientes que tu solución está atascada en 40%, 50% o 60%, quizá no necesites empezar de cero. Necesitas desbloquear, y no tienes que hacerlo solo. ¿Quieres salir del 60%? Hable con nosotros.