SPEC-IA · Desarrolla con IA con más control
La IA funciona increíblemente bien… hasta que el proyecto crece y el conocimiento queda repartido entre conversaciones, personas y herramientas.
SPEC-IA reúne lo que necesita el proyecto, cómo funciona y por qué se tomó cada decisión. Así, tu equipo y la IA tienen la información a mano para seguir avanzando.
Menos trabajo que repetir. Más facilidad para incorporar personas y mejorar tu software sin perder lo aprendido.
Diagnóstico, implantación en un proyecto real y formación del equipo.
Ejemplo de cómo se organiza la información del proyecto.
Conoce tu punto de partida, descubre cómo funciona o cuéntanos qué necesitas.
Lo que cambia en tu día a día
Cuando el proyecto crece, necesitas que la IA y las personas compartan contexto, reglas y una forma de comprobar el resultado.
“Volvemos a explicar el proyecto en cada conversación.”
Deja por escrito lo que necesita tu proyecto y cómo funciona. Así puedes aprovecharlo en cada conversación con la IA y reducir explicaciones repetidas y trabajo que hay que rehacer.
“Solo dos personas saben cómo funciona esto.”
Haz que lo que sabe una persona esté al alcance del equipo. Quien se incorpora puede entender qué se hace, cómo y por qué, sin tener que preguntarlo todo.
“¿Por qué se hizo así y qué necesidad resuelve?”
Guarda qué se pidió, qué se decidió y qué se cambió. Puedes volver a esa información para entender por qué se hizo algo y comprobar cómo se entregó.
“Necesitamos mejorar este sistema, pero nos falta documentación y conocimiento de su código.”
SPEC-IA te ayuda a analizar y documentar el código existente para entender cómo funciona y qué partes están relacionadas con cada cambio. Así puedes avanzar paso a paso, mientras lo aprendido queda disponible para todo el equipo.
“Cada persona y cada IA desarrolla de una manera.”
Deja claras las reglas y el estilo de desarrollo que sigue tu equipo. Así, las nuevas personas y la IA pueden trabajar de forma coherente con el proyecto.
“El código está generado. ¿Cumple lo que pedimos?”
Acuerda qué debe cumplir cada cambio antes de empezar. Después, revísalo y pruébalo. Los resultados quedan guardados para saber qué se comprobó y qué falta.
Los tokens son las unidades con las que se mide el texto que la IA lee y genera. Para saber si hay ahorro, hay que medir también lo que consume preparar y mantener la información del proyecto. El piloto permite comprobarlo si acordamos cómo medirlo.
Y un equipo que se entiende mejor. Quienes deciden qué necesita el producto, lo desarrollan y lo prueban comparten la misma información para avanzar en la misma dirección.
Casos de éxito · experiencias del equipo
El punto de partida, lo que cambió y la experiencia de las personas que lo hicieron posible.
Ediciones Paraninfo
Cómo Spec-IA SDD nos ayudó a recuperar el conocimiento de una aplicación crítica, reducir la deuda técnica y dar autonomía al equipo de desarrollo.
Ver caso completo
Paula Noval · Diseño y Comunicación
Cómo Spec-IA SDD ayuda a convertir la IA en una herramienta de desarrollo web más controlada, predecible y eficiente, facilitando la evolución de cada proyecto sin empezar de cero.
Ver caso completo
Interaktiva
Cómo Spec-IA SDD ayuda a Interaktiva a mantener la trazabilidad de las decisiones técnicas y funcionales, y a retomar proyectos con rapidez, incluso después de largos periodos sin trabajar en ellos.
Ver caso completo
Ediciones Nobel
Cómo Spec-IA SDD ayudó a reducir la deuda técnica acumulada durante años de desarrollo asistido por IA y a establecer una forma de trabajar más consistente, independientemente de quién interactúe con el modelo.
Ver caso completoCómo funciona · de la metodología a la práctica
Con SDD, primero dejamos claro qué necesita el proyecto y cómo comprobaremos que está bien hecho. SPEC-IA ayuda a tu equipo a llevarlo a la práctica, guardar lo que aprende y consultar por qué se tomó cada decisión.
01 / ENTENDER
Revisamos lo que necesitas, tus documentos y el software que ya tienes. Dejamos claro qué hay que hacer, cómo funciona el proyecto y qué dudas faltan por resolver.
02 / CONSTRUIR
Dividimos el trabajo en pasos pequeños. En cada uno, las personas y la IA saben qué hay que conseguir y qué reglas y estilo deben seguir.
03 / COMPROBAR
Revisamos y probamos que cada entrega cumpla lo acordado. Guardamos los resultados y lo que hemos aprendido para que el siguiente cambio empiece con esa información.
El equipo decide y puede consultar qué se pidió, qué se cambió y cómo se comprobó.
Ver el método en detalleEl siguiente paso
Conoce tu punto de partida, comprueba el encaje de SPEC-IA y prepara al equipo para mantenerlo.
01 / Conoce tu punto de partida
Descubre dónde se pierde información, se repite trabajo o cuesta seguir los cambios cuando tu equipo usa IA.
02 / Comprueba el encaje
Aplica SPEC-IA sobre un proyecto real y revisa los resultados de trabajar con el método.
03 / Prepara al equipo
Ayuda a quienes dirigen, desarrollan y prueban el software a trabajar con una forma común de usar la IA.
Después de conocer tu equipo y tu proyecto, definimos qué incluirá el piloto y te presentamos una propuesta.
Antes de empezar
Qué aporta el método, dónde encaja y cómo dar el primer paso.
SDD propone dejar claro qué queremos construir y cómo sabremos que está bien hecho. SPEC-IA ayuda a aplicarlo en tu proyecto: organiza la información, guía el trabajo paso a paso y guarda las decisiones y los resultados. Te acompañamos para ponerlo en marcha y enseñar al equipo a usarlo.
Sí. Podemos empezar por entender cómo funciona tu software y dejarlo por escrito. A partir de ahí, revisamos qué conviene mejorar y qué pruebas necesitamos para comprobar los cambios.
Puede ayudar si hace falta repetir menos explicaciones y rehacer menos trabajo. Pero preparar y actualizar la información también consume tokens. Podemos comprobarlo en el piloto si acordamos cómo medirlo. El ahorro depende de cada proyecto y de cómo se use la IA.
Antes de desarrollar, acordamos qué debe cumplir cada cambio. Después lo revisamos y hacemos las pruebas previstas. Los resultados quedan guardados para poder consultarlos. Esto ayuda a detectar problemas, aunque ninguna prueba garantiza que no quede algún error.
Empezamos con unas preguntas sobre cómo trabaja tu equipo. Con el resultado, vemos si tiene sentido hacer un piloto en un proyecto real y qué formación os ayudaría a seguir trabajando así.
Tu próximo paso puede empezar mejor
Descubre dónde se pierde información, qué trabajo se repite y cómo ayudar a tu equipo a desarrollar con IA con más control.
