El código asistido por IA se está convirtiendo en una parte estándar de los flujos de trabajo diarios de muchos desarrolladores, y las herramientas impulsadas por IA ahora están dirigidas directamente al ciclo de vida más amplio del desarrollo de software.
Por ejemplo, en el re:Invent 2025 de Amazon Web Services en diciembre, AWS presentó una nueva clase de ‘agentes fronterizos’ autónomos y de largo plazo, que incluyen un agente de codificación, un agente de seguridad y un agente de DevOps, cada uno de los cuales está diseñado para trabajar horas o días en nombre de los equipos de desarrollo.
Vicepresidente de ecosistema de desarrolladores y DevX en Vonage.
Estos desarrollos reflejan un cambio más amplio: las organizaciones ven cada vez más la IA no solo como una útil herramienta de escritura que pueden usar para desarrollar pruebas de conceptos y prototipos, sino como un socio que pueden usar durante todo el ciclo de vida del desarrollo, capaz de generar código de integración, realizar revisiones de seguridad o incluso clasificar automáticamente problemas operativos.
Como resultado, lo que comenzó como “vibe coding”, el uso informal y exploratorio de la creación de código de IA, se está convirtiendo rápidamente en algo intrínseco a las prácticas de desarrollo de muchos equipos.
Una nueva audiencia dual para las plataformas API: humanos y agentes de IA
Con los agentes de IA participando activamente en la creación, las pruebas y las operaciones del código, los “consumidores” de su plataforma API ahora van más allá de los desarrolladores humanos. Ahora es necesario construir plataformas no sólo para humanos, con abundante documentación descriptiva, guías y tutoriales, sino también para máquinas.
Los agentes de IA se benefician de API estructuradas y predecibles: definiciones claras de puntos finales, nombres consistentes, tipos de parámetros inequívocos y metadatos legibles por máquina.
Si una API es fácil de leer para los humanos pero ambigua para una herramienta (por ejemplo, nombres inconsistentes, esquema faltante, comportamientos de casos extremos omitidos), el primer intento de integración de una herramienta impulsada por IA puede fallar o comportarse mal.
Esto significa que los proveedores de API deben considerar la legibilidad por máquina como un objetivo de diseño de primera clase, como parte de la “definición terminada”, no opcional. De hecho, la documentación, el SDK, el modelo de descubrimiento y la salida de metadatos deben optimizarse tanto para los humanos como para los agentes.
Las investigaciones de la industria respaldan que este cambio ya está en marcha: mientras que el 89% de los desarrolladores ahora utilizan IA generativa en su trabajo, solo el 24% de las organizaciones actualmente diseñan API con agentes de IA en mente.
Esta brecha sugiere que muchas plataformas están optimizadas solo para usuarios humanos, perdiendo potencialmente su relevancia a medida que el desarrollo de agentes se vuelve más común.
Primera plataforma API y lo que significa para DevRel
Los equipos de plataformas ahora deberían ver la preparación para la IA como un componente central del diseño de API. Esto significa una mayor disciplina en torno a la coherencia de los puntos finales, la estabilidad del esquema y las convenciones de nomenclatura, respaldadas por documentación y metadatos que se pueden utilizar mediante programación.
Cuando se establecen estas bases, es mucho más probable que los agentes de las máquinas generen un código de integración correcto en el primer intento, lo que reduce la fricción tanto para los humanos como para sus homólogos de IA.
Los descubrimientos que revelan las plataformas también son más importantes que nunca.
Los esquemas OpenAPI o Swagger generados automáticamente, puntos finales de metadatos estructurados y SDK compatibles con máquinas brindan a los agentes la claridad que necesitan para comprender la funcionalidad disponible y elegir la ruta correcta a través de una API. En la práctica, esto significa tratar los metadatos como un activo estratégico y no como un subproducto de la ingeniería.
Los equipos también deben anticipar que las primeras impresiones las crearán cada vez más agentes automatizados en lugar de desarrolladores humanos.
El momento en que un agente de IA devuelve con éxito un 200 OK se está volviendo tan importante como que un desarrollador lea un README pulido, ya que determina si el agente continúa intentando una integración más profunda o rápidamente se dirige a otra parte.
Para equipos de experiencia de desarrolladores y DevRel
Los equipos de relaciones con desarrolladores y DevX deben reevaluar cómo miden el impacto en un mundo donde los agentes impulsan una proporción cada vez mayor del uso de la plataforma.
Métricas como la actividad del foro, la finalización de tutoriales o las descargas de SDK ya no pueden ofrecer una imagen completa de la adopción. En cambio, los equipos deben realizar un seguimiento de la frecuencia con la que los sistemas de IA intentan realizar integraciones, con qué frecuencia estas integraciones tienen éxito y dónde ocurren errores impulsados por los agentes.
Este cambio abre una nueva responsabilidad para proporcionar herramientas compatibles con la IA que guíen tanto a los desarrolladores como a sus copilotos. La documentación de referencia legible por máquina, las plantillas de mensajes, los fragmentos de ejemplo diseñados para la generación de código y los entornos que ayudan a los equipos a auditar o perfeccionar el código generado por IA serán cada vez más útiles.
Por encima de todo, los equipos de DevRel deberían empezar a pensar en los agentes como visitantes de primera clase. Esto significa invertir en un diseño de esquemas predecibles, modelos de comportamiento claros y un manejo de errores que sea lo suficientemente claro como para que un agente pueda aprender de ellos.
Apoyar a los desarrolladores significa apoyar a las personas que crean y a los sistemas de inteligencia artificial que los ayudan.
Ventaja de ser el primero en actuar para las API ‘listas para IA’
A medida que las herramientas de IA agente sigan ganando popularidad, las plataformas que se adapten tempranamente a la legibilidad de las máquinas obtendrán una ventaja competitiva. Sus API serán más fáciles de integrar para los agentes de IA, más predecibles y con más probabilidades de ser el primer objetivo exitoso que intente el agente, lo que facilitará su adopción temprana.
Los equipos que esperan ser ignorados, ignorados o en riesgo de sufrir fricciones empujan a los desarrolladores (o sus copilotos agentes) a otra parte.
Con el tiempo, la “codificación de vibraciones” se convertirá simplemente en “codificación”. El ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) incluirá cada vez más agentes de IA como participantes de primera clase, y la preparación de la plataforma para esos agentes será un diferenciador clave.
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