El punto de partida: llegar con algo ya construido
Es un escenario que vemos cada vez más. Alguien - un fundador, una persona de producto, un emprendedor sin perfil técnico - ha usado herramientas de IA para construir un MVP de app móvil. Ha llegado lejos de verdad. La app existe, tiene funcionalidad, y hay un esfuerzo detrás.
Pero entonces aparece el muro. El diseño no se ve bien en todos los dispositivos. Hay bugs que no sabe dónde buscar, y mucho menos cómo corregir. Y cuando intenta publicar en App Store o Google Play, el proceso parece un mundo aparte con sus propias reglas. Esto no es un fracaso — es una de las situaciones más habituales que encontramos, y tiene una salida clara.
Qué nos llegó exactamente
Hace poco nos llegó una app móvil desarrollada con Flutter que el cliente había construido por su cuenta con herramientas de IA. Pantallas, navegación, lógica principal, todo estaba ahí. Funcionaba. Pero en cuanto abrimos el proyecto, la deuda acumulada era evidente: espaciados inconsistentes, componentes que se rompían en ciertos tamaños de pantalla, tipografía que nunca había sido adaptada correctamente para móvil. Algunos flujos clave estaban bloqueados por bugs que no se veían a primera vista pero aparecían en cuanto te alejabas de las pantallas principales.
Y luego estaba el proceso de publicación en tiendas: certificados, provisioning profiles, requisitos de metadatos, guías de revisión... un territorio completamente desconocido para el cliente. En resumen: un producto que había llegado al 70% pero estaba atascado en el 30% más complicado.
Cómo lo abordamos
Primero, el diagnóstico. Antes de tocar nada, mapeamos exactamente qué había, qué faltaba y qué había que cambiar. Eso implicó revisar la base de código para entender las decisiones que se habían tomado, algunas intencionadas, otras heredadas del código generado por IA, e identificar cuáles causaban problemas frente a cuáles eran simplemente poco convencionales pero inofensivas.
Después, diseño y corrección de errores. Con el diagnóstico claro, trabajamos los problemas de diseño de forma sistemática: correcciones de layout, estandarización de componentes, comportamiento responsive en distintos dispositivos. En paralelo, resolvimos los bugs que bloqueaban los flujos críticos, no reescribiendo todo, sino con correcciones precisas en las causas reales.
Por último, la publicación en tiendas. Esta fase está infravalorada. Publicar una app en App Store y Google Play implica cuentas de desarrollador, certificados de firma, configuraciones de build, fichas de tienda, capturas de pantalla, políticas de privacidad y un proceso de revisión con requisitos muy concretos. Gestionamos todo el pipeline desde el primer envío hasta la aprobación.
La IA en el desarrollo actual: lo que permite y lo que no garantiza
La IA ha cambiado la forma en que se construyen productos digitales, y cada vez llegan más proyectos que han nacido con su ayuda. Es una realidad del sector que no va a ir a menos.
El problema es que generar código con IA es fácil. Entender lo que has generado, detectar dónde falla, adaptarlo a las reglas de publicación de Apple y Google, y asegurarte de que lo que tienes es mantenible a largo plazo, ya no lo es tanto. La IA no sabe si tu arquitectura va a dar problemas en seis meses. No conoce los requisitos específicos de las tiendas. Y no puede garantizar que lo que produce sea correcto solo porque funcione a primera vista.
No es un problema de la herramienta. Es un problema de contexto: sin experiencia real en desarrollo, es difícil saber qué preguntas hacer y qué respuestas evaluar. Y eso tiene consecuencias concretas cuando el proyecto tiene que salir al mundo.
Qué te llevas de todo esto
Si tienes un MVP - construido con IA, con freelancers, con las herramientas que tenías disponibles - y algo no acaba de funcionar, o simplemente no sabes cómo dar el siguiente paso: hay una solución que no implica empezar de cero.
No hace falta tirarlo todo. A veces solo hace falta alguien que sepa dónde mirar.
