martes, agosto 11, 2026
sábado, junio 27, 2026
AI-BDF: un framework para reflexionar sobre cómo construir productos en la era de la IA
Durante los últimos meses he estado trabajando en un proyecto que resume muchas de las conversaciones, experimentos y aprendizajes que he acumulado alrededor de la transformación del desarrollo de software impulsada por la Inteligencia Artificial.
El resultado es AI-BDF (AI-Native Bet Delivery Framework).
No nació de una investigación aislada ni pretende ser una nueva metodología. Es una síntesis de ideas provenientes de múltiples fuentes: proyectos reales, clases de Ingeniería de Software y Transformación Digital en EAFIT, literatura especializada, observación de organizaciones que adoptan AI Engineering, Spec Driven Development (SDD), Vibe Coding, Product Discovery y experimentación continua.
Mi intención nunca fue crear "el framework definitivo".
Al contrario.
Creo que estamos viviendo uno de los cambios más profundos de la ingeniería de software desde la aparición de Internet. La Inteligencia Artificial está modificando la forma en que descubrimos problemas, tomamos decisiones, diseñamos productos y escribimos software. En un contexto tan dinámico, pensar que existe una metodología definitiva sería una contradicción.
Por eso AI-BDF se plantea como un marco de reflexión.
Propone una forma de organizar el trabajo alrededor de apuestas (Bets), hipótesis, experimentos, validaciones, especificaciones e industrialización, entendiendo que el verdadero cuello de botella ya no es construir software, sino decidir correctamente qué vale la pena construir.
Uno de los principios que más me gusta del framework es que el propio framework debe evolucionar.
No quiero que las organizaciones copien AI-BDF. Me gustaría que lo cuestionen, lo adapten y, ojalá, construyan una versión mejor para su propio contexto. Si sirve como punto de partida para una conversación estratégica o para mejorar un proceso interno, habrá cumplido su propósito.
Por esa razón, el framework se publica bajo licencia Creative Commons CC BY-SA 4.0, permitiendo que cualquiera pueda usarlo, adaptarlo y compartirlo, siempre manteniendo la atribución y la misma licencia en los trabajos derivados.
Si decides explorarlo o utilizar alguna de sus ideas, me encantaría conocer tu experiencia. La mejor forma de seguir mejorando un framework es aprender de quienes lo ponen en práctica.
Puedes explorar el proyecto en:
https://ai-bdf.lecciones-aprendidas.info
También puedes escribirme a:
Toda crítica, comentario o experiencia será bienvenida. Después de todo, si algo he aprendido durante estos años es que los mejores frameworks no nacen de una sola persona, sino de una comunidad que aprende y evoluciona continuamente.
martes, junio 23, 2026
lunes, junio 08, 2026
lunes, mayo 18, 2026
Rescatando mi tesis de maestría de 2012 usando IA generativa - "Software EDUP: ingeniería de software para estudiantes antes del boom ágil"
Hola a todos
Volver a mirar mi tesis de 2012 es
como volver a escuchar un vinilo de Led Zeppelin.
Hace unos días decidí rescatar y volver a publicar un proyecto que desarrollé como parte de mi tesis de maestría terminada en 2012:
EDUP – Framework de apoyo para proyectos universitarios (clic aquí)
|
| Framework: Software EDUP |
Y honestamente… verlo nuevamente me produjo una mezcla rara entre nostalgia, curiosidad técnica y una sonrisa de “wow… cómo ha cambiado todo”.
En ese momento, mi interés estaba centrado en algo muy específico: ayudar a los estudiantes universitarios a construir mejor sus proyectos de software utilizando buenas prácticas de ingeniería de software.
Esto ocurrió incluso antes del gran boom latinoamericano —al menos en Colombia— de Scrum, SAFe, Kanban y toda la explosión de marcos y métodos ágiles que vino después.
La idea detrás de EDUP era construir una especie de framework de acompañamiento: una guía estructurada para ayudar a estudiantes a entender procesos, artefactos, prácticas y formas organizadas de desarrollar software.
Y aquí viene una parte que hoy me parece fascinante.
El sitio original fue construido utilizando Eclipse Process Framework Composer (EPF Composer), una herramienta muy usada en esa época para modelar procesos y publicar metodologías de ingeniería de software.
Pero claro… han pasado más de 10 años.
- Muchas cosas ya no funcionan igual.
- Los applets de Java prácticamente desaparecieron del navegador moderno.
- Algunas tecnologías quedaron congeladas en el tiempo.
- Y el sitio original ya empezaba a sentirse como una cápsula arqueológica digital.
Entonces decidí hacer algo curioso:
Usar IA para revivirlo.
Y aquí viene la parte más increíble de toda esta historia.
La migración completa del sitio fue planeada y ejecutada prácticamente en unos 20 minutos usando Visual Studio Code, GitHub Copilot e IA generativa.
Literalmente construimos prompts para:
analizar la estructura vieja,
entender cómo estaba organizado EPF Composer,
eliminar dependencias obsoletas,
migrar componentes incompatibles,
modernizar la publicación,
-
y reconstruir el sitio estático para que funcionara nuevamente en navegadores actuales.
Y mientras veía el resultado funcionando otra vez, no pude evitar pensar algo:
la industria cambió radicalmente… pero algunas preguntas siguen siendo las mismas.
- ¿Cómo ayudamos a las personas a construir mejor software?
- ¿Cómo reducimos ambigüedad?
- ¿Cómo respetamos las especificaciones?
- ¿Cómo mantenemos coherencia entre intención y resultado?
Solo que hoy aparecen nuevos enfoques como Spec-Driven Development, agentes inteligentes y generación automática de código, que vuelven a poner las especificaciones y la intención en el centro del proceso.
Y eso me parece hermoso.
Porque mirando hacia atrás, siento que muchas de las preocupaciones de aquella tesis siguen vigentes… solo que ahora tenemos copilotos de IA ayudándonos a construir.
A veces la tecnología avanza tan rápido que parece magia.
Y a veces simplemente estamos persiguiendo las mismas ideas… pero con
herramientas mucho más poderosas.
Saludos ágiles,
Jórge
Abad
Notas
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