El desarrollo de software asistido por inteligencia artificial ha desplazado la carga de la implementación hacia los agentes de IA, pero no ha eliminado la responsabilidad del ingeniero humano. El artículo argumenta que, aunque la IA puede escribir más código y asistir en el análisis, el juicio técnico para decidir qué construir y qué evidencia es suficiente sigue siendo una tarea humana. La automatización de la escritura no resuelve la necesidad de decisiones duraderas, contexto relevante y verificación verificable.
Para mantener la trazabilidad, el texto propone crear un 'PROJECT_GUIDE.md' que documente el propósito, los límites del sistema y las expectativas de calidad, evitando que las decisiones se pierdan en ventanas de contexto limitadas de los modelos. Se recomienda la recuperación selectiva de información en lugar de enviar todos los documentos, ya que esto reduce costos y mejora la eficiencia. Además, se enfatiza la importancia de definir casos de aceptación explícitos antes de la implementación, como en el ejemplo de una pantalla de búsqueda móvil, para evitar ambigüedades en el comportamiento esperado.
La verificación debe ser local y controlada, utilizando comandos de compilación, análisis estático y pruebas focalizadas, pero siempre supervisada por el ingeniero. La IA puede ayudar a recopilar evidencia, pero no puede generar una suite de pruebas completa por sí sola. Finalmente, se advierte sobre el mantenimiento de la documentación: generar texto barato no hace que la comprensión sea barata, y las especificaciones deben mantenerse actualizadas para evitar cadenas de documentos innecesarios que dificulten la revisión.