El desarrollo de software asistido por inteligencia artificial presenta un desafío cognitivo significativo: la discrepancia entre la terminología utilizada por los modelos de lenguaje y las convenciones habituales del desarrollador. Esta diferencia obliga al ingeniero a realizar búsquedas mentales constantes para interpretar conceptos, lo que acumula carga mental y aumenta el riesgo de errores durante la revisión de código extenso.
Para mitigar este efecto, se propone un proceso de post-procesamiento antes de la revisión final. El desarrollador solicita al modelo que identifique términos no convencionales o específicos utilizados para objetos, procesos y conceptos abstractos. El sistema genera un archivo Markdown temporal que detalla cada término, su significado, la razón de su elección y propuestas de alternativas más naturales. El ingeniero revisa esta lista para confirmar o corregir la terminología, asegurando que el código y la documentación final se alineen con su propio vocabulario técnico.
Este método reduce la fricción cognitiva al eliminar la necesidad de traducir conceptos en tiempo real. Al estandarizar la nomenclatura, el código resultante se vuelve más legible y fácil de auditar, ya que refleja la lógica del desarrollador y no solo la del modelo. Esta práctica es especialmente útil en proyectos donde la coherencia semántica es crítica para la mantenibilidad del software a largo plazo.