Cómo construir con IA: de la idea a un sistema que funciona

Pongamos que tienes una idea para una app. O quieres crear un sistema para tu empresa que automatice y delegue en IA todo lo que se pueda delegar. Sabes qué hay que cambiar y cómo te gustaría que fuera. Tienes una visión: algo que todavía no existe y que podría hacerte la vida más fácil o generar ingresos.

Hoy puedes convertir esa idea en un programa, una app, un juego, un libro, una web, un blog o un sistema empresarial. Con un ordenador normal y una suscripción de IA. El salto que hemos dado en pocos meses es extraordinario: diriges la construcción explicando lo que quieres conseguir.

Codex ya se puede probar en los planes Free y Go, aunque no llega a todas las cuentas a la vez. Con 20 dólares al mes tienes ChatGPT Plus o Claude Pro. Para trabajar en serio, 100 o 200: ChatGPT Pro o Claude Max. Yo empezaría con una sola suscripción y ampliaría cuando el trabajo lo pida.

Una cosa es chatear con Claude o ChatGPT en el móvil y otra dar el salto a crear algo que funcione. Quizá hayas oído hablar del vibe coding: construir software hablando con una IA, probando lo que hace y pidiendo cambios. Y no solo software: también documentos, presentaciones y cualquier otro contenido.

Yo doy fe de que funciona. Ya he contado cómo construyo este blog con IA y cómo preparé una presentación profesional. Aquí ordeno el recorrido para que ahorres tiempo y dinero al empezar.

Este artículo abre una serie: cada paso tendrá su propia entrega, con el detalle necesario para ponerlo en práctica. Hoy, el conjunto: desde darle herramientas a la IA hasta organizar varios bots y decidir qué pueden hacer solos.

1. Instala la IA en el ordenador y dale permiso para programar

Para usar Codex, descarga la app de escritorio de ChatGPT desde su web oficial. Entra con tu cuenta, elige Codex y abre una carpeta para tu proyecto. En el control de permisos, debajo del cuadro de escritura, empieza con Ask for approval: edita dentro de esa carpeta sin pedir permiso para cada cambio y te pide permiso para salir de ella.

Si prefieres Claude, instala su app de escritorio y entra con tu cuenta Pro o Max. Abre la pestaña Code y, debajo del cuadro de escritura, elige Local y selecciona la carpeta. Los modos principales son cuatro: Manual (apruebas cada cambio y cada comando), Plan (lee archivos y ejecuta comandos de exploración para proponer un plan sin editar el código fuente), Accept edits (acepta las ediciones y operaciones comunes de archivos, como crear carpetas o mover archivos, y te consulta los demás comandos) y Auto (revisa las acciones automáticamente).

Con eso, tu IA ya es tu programador: lee archivos, escribe código y lo prueba.

2. Crea un sistema de repositorios

Antes de acumular archivos llamados «final», «final bueno» y «ahora sí», pide a la IA una carpeta por proyecto con un repositorio Git dentro. Git guarda el historial de cambios. Cada commit es un punto de retorno con una explicación de lo que has cambiado. Guárdalo cada vez que algo funcione.

Pídelo así: «Comprueba si este proyecto usa Git; si no, configúralo y guarda una primera versión que podamos recuperar».

Un GitHub privado sirve para tener una copia fuera y colaborar. Pero subir el proyecto es otra decisión: un commit local sigue solo en tu ordenador.

3. Añade Hermes cuando necesites organizar más trabajo

Si quieres dar más capacidades a tus IAs, te aconsejo Hermes Agent, el agente de código abierto de Nous Research. Se instala siguiendo su documentación oficial.

Con Hermes creas perfiles con sus propias instrucciones y skills —recetas de trabajo reutilizables—, y delegas tareas en otros agentes. Así organizas especialistas y repartes encargos. También programas tareas periódicas (los crons) y disparadores que arrancan algo cuando pasa algo.

Encima he montado mi sistema de tickets: ordena los proyectos, hace que los procesos sigan y me avisa cuando algo se para.

4. Mide el consumo por bot y por proyecto

Necesitas saber qué consume cada bot y cuánto cuesta avanzar en cada proyecto. Puedes tener mucha actividad y muy poco resultado.

Yo mido por bot y por proyecto. Quiero ver dónde se van los recursos y qué trabajo útil saco a cambio. Pide a la IA que registre el consumo que te dé cada proveedor, las tareas y sus resultados, y que separe la suscripción de cualquier gasto extra.

Ya expliqué qué consumen de verdad los encargos de IA. La regla es simple: mide antes de multiplicar los bots.

5. Comunícate con tus bots desde el móvil

Cuando el trabajo sigue sin que estés delante del ordenador, necesitas un canal para recibir resultados y dar instrucciones.

Hermes se conecta a mensajería como Telegram. El móvil se convierte en tu puesto de mando mientras los bots trabajan en tu ordenador. Pide que te lo configure y comprueba que puedes enviar un encargo, recibir el resultado y corregirlo.

Intervengo cuando hace falta. Sin vigilar la pantalla.

6. Empieza con un entorno acotado y un prototipo funcional

Empieza en una carpeta de tu ordenador, con materiales de prueba, y pide un prototipo que haga lo que quieres.

No encargues al principio una arquitectura perfecta, preparada para todos los problemas imaginables, antes de probar siquiera lo principal. Acabarás con miles de líneas de código que bloquean el avance y complican cualquier cambio.

Primero, la idea funcionando sobre una base sencilla. Después, lo que de verdad haga falta.

7. Conserva lo que funciona y prueba mejoras en paralelo

Cuando tengas una versión que funcione, guárdala y pide una copia aparte para experimentar.

Prueba distintos modelos con el mismo encargo: cuál lo resuelve mejor, cuánto tarda y cuánto consume. Si una configuración te funciona, clónala y mejora una de las dos. La otra queda como referencia.

Así tienes con qué comparar, y un sitio al que volver cuando una mejora empeora las cosas.

8. Simplifica los procesos y el consumo

Con el sistema funcionando, busca lo que puede hacer un programa normal, sin despertar a una IA para cada paso.

Cuando haga falta inteligencia, elige la adecuada y dale solo el contexto que necesita. Dimensionar la IA según el trabajo también es construir bien. No cuesta lo mismo una tarea que se repite veinte veces al día con diez mil tokens de contexto que con un millón. La ventana de contexto puede convertirse en una succionadora de tokens si cada encargo arrastra todo el historial.

El mismo resultado, con menos trabajo inútil.

9. Seguridad sin paranoia: controla lo que sale fuera

Antes de sacar el proyecto de tu ordenador, prepara los controles de acceso y las autorizaciones.

La IA trabaja con libertad dentro del entorno que le he dado. Todo lo que sale fuera pasa por mí, una autorización cada vez. Preparar un correo no es enviarlo. Agotar la cuota no es comprar más, renovar un plan ni hacer un pago.

Los permisos del principio no bastan: hacen falta límites técnicos, como explico en cómo limitar a un agente de IA.

Dentro de casa, libertad para construir, probar y mejorar. La llave de la puerta, la tengo yo.

Fuentes oficiales

Consultadas el 25 de octubre de 2026:

1. OpenAI: app de escritorio y primeros pasos, permisos y planes con Codex.
2. Anthropic: primeros pasos con Claude Code en escritorio y modos de permiso.
3. Anthropic: precios de Claude y niveles de Max.
4. Nous Research: documentación de Hermes Agent y repositorio oficial.
5. GitHub: Git y GitHub.