Cómo empezar tu primer proyecto de Inteligencia Artificial: Guía práctica para ser AI Native

Crea una solución con IA. Descubre cómo elegir el modelo correcto, qué herramientas no-code necesitas y cuáles son los pasos para crear tu MVP.

Acabamos de empezar nuestro reto para ser ai-native en 21 días y ayer en la primera primera clase en vivo vimos cómo crear un proyecto usando ia. Aquí te dejo algunos de los puntos más relevantes:

Crear tu primer proyecto con Inteligencia Artificial puede parecer abrumador al principio, especialmente con la velocidad a la que avanza la tecnología. Sin embargo, convertirse en un perfil “AI Native” no requiere ser expert en código desde el día uno, sino entender los fundamentos, elegir las herramientas correctas y, sobre todo, saber identificar problemas reales que la IA puede solucionar.

Aprende en esta guía:

• Las bases esenciales para lanzar tu primer proyecto con IA
• Cómo elegir el modelo de lenguaje adecuado para tu caso de uso
• Las herramientas que te permitirán construir tu MVP (Producto Mínimo Viable)

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Fundamentos de la Inteligencia Artificial

Antes de escribir una sola línea de código o diseñar una interfaz, necesitas comprender dos conceptos técnicos que definirán el éxito de tu interacción con la Inteligencia Artificial: la ventana de contexto y la capacidad de razonamiento del modelo.

Ventana de contexto en IA: qué es y cómo impacta tu proyecto

Imagina la ventana de contexto como la memoria a corto plazo del modelo. Se mide en “tokens” (fragmentos de palabras) y determina cuánta información puede procesar el modelo en una sola interacción. Esto incluye:

• Tu conversación actual (historial de chat)
• Documentos o archivos que subas para análisis
• Las instrucciones (prompts) que le das
• Las respuestas que el modelo te da

Modelos actuales pueden procesar desde 128,000 tokens (aprox. 60 páginas de un libro) hasta más de 10 millones.

Si tu proyecto implica analizar grandes volúmenes de datos, como toda la saga de Harry Potter de una sola vez, necesitarás un modelo con una ventana de contexto amplia. Si esta se llena, el modelo realizará un resumen dando más importancia a la información más reciente y así liberar espacio.

Modelos de Inteligencia Artificial con razonamiento (thinking) vs. velocidad

No todos los modelos “piensan” igual. Hoy en día la mayoría los fabricantes de modelos han estandarizado una forma de dividir sus modelos para dar distintas opciones que permitan que los usuarios elijan entre velocidad, costo y razonamiento. Es por esto que en interfaces como las de ChatGPT, Claude o Gemini vemos que un mismo modelo, por ejemplo GPT 5.2 tiene 3 versiones:

• Fast: Modelos rápidos (sin razonamiento profundo) que contienen menos parámetros lo que los ayuda a procesar información mucho más rápido. Son ideales para tareas repetitivas en donde la velocidad es clave.
  Ejemplos: GPT-4o mini, Claude Haiku, Gemini Flash
• Pro: Modelos intermedios en donde se ofrece una buena capacidad de razonamiento, sin ser extremadamente lento. Es ideal para la mayoría de tareas cotidianas.
  Ejemplos: GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro
• Thinking: Modelos que tienen razonamiento extendido. Son ideales para tareas complejas en donde la calidad del resultado es más importante que la velocidad o el costo.
  Ejemplos: GPT 5.2 Thinking, Claude Opus

❓ ¿Qué es un modelo AI con razonamiento? Es un modelo de inteligencia artificial que descompone un problema paso a paso antes de dar una respuesta, útil para tareas complejas como análisis lógico o programación.

Cómo elegir el mejor modelo de lenguaje (LLM) para tu proyecto de IA

Elegir el modelo adecuado es un equilibrio entre tres variables: Inteligencia, Velocidad y Costo. No existe un modelo “perfecto” para todo, sino el modelo correcto para tu caso de uso específico.

Para tomar una decisión informada, considera lo siguiente:

1. Complejidad del problema:

Si necesitas precisión absoluta o ayuda con código complejo, opta por modelos como Claude Opus o GPT 5.2 Thinking. Aunque pueden ser más costosos o lentos, su capacidad de razonamiento es superior.

2. Interacción con el usuario:

Si estás creando un chat en tiempo real, la latencia es crítica. Nadie quiere esperar 30 segundos por una respuesta. Aquí, modelos como Gemini Flash o Grok pueden ser superiores por su velocidad.

3. Presupuesto:

A medida que escalas, el costo por token importa. Modelos muy inteligentes suelen ser más caros. Evalúa si realmente necesitas la máxima potencia para una tarea sencilla.

Recuerda revisar los benchmarks actuales, ya que el mercado cambia semanalmente. Lo ideal es no casarse con un solo modelo; empieza con uno (como Claude para desarrollo), pero haz pruebas con otros para optimizar costos y tiempos.

De la idea a la ejecución: cómo crear un MVP con IA en 5 pasos

El error más común al iniciar en el mundo AI Native es intentar “reinventar la rueda”. Para tu primer proyecto, la clave es la simplicidad (KISS: Keep It Simple, Stupid).

Sigue estos 5 **pasos para lanzar tu proyecto con IA:

1. Encuentra un problema personal
2. Formula una hipótesis
3. Diseña tu MVP en papel
4. Asegura tus datos
5. Comparte, recibe feedback e itera

Veamos uno por uno

1. Identifica un problema simple:

Inicia siempre preguntándote ¿Qué problema quiero solucionar?. La respuesta a esa pregunta puede estar en tus hobbies o los de las personas cercanas a ti. Al conocer cómo funciona la Inteligencia Artificial Generativa, podrás entender qué problemas puedes solucionar usando esta tecnología.

Procura que tu primer proyecto sea algo sencillo que mejore tu vida o la de los que te rodean.

2. Formula una hipótesis:

Define cómo solucionar ese problema y qué va a pasar una vez lo hagas. Ejemplo: Si mi problema es que cuando voy a un restaurante no sé qué plato elegir, una hipótesis de solución puede ser tener una IA que me ayude a crear imágenes de los platos, a partir de sus descripciones, y con ello hacer que el tiempo que tardo en tomar una decisión sea menor.

3. Crea el MVP del MVP:

No necesitas una app completa. Empieza con un diagrama de flujo en papel, un documento de una página o un diseño básico de la interfaz. Define qué datos necesitas (inputs) y qué resultado esperas (outputs).

4. Valida tus datos:

Si tu proyecto requiere información específica (como tiempos de maduración de frutas), asegúrate de que esos datos existen o define cómo vas a conseguirlos.

5. Lanza e itera:

No guardes tu proyecto en el computador. Compártelo con amigos o familia. El feedback de usuarios reales es el combustible para mejorar.

Herramientas no-code y low-code para crear proyectos de Inteligencia Artificial sin saber programar

No necesitas saber programar a fondo para crear aplicaciones con IA. Existen herramientas que actúan como tus “copilotos” o incluso construyen la interfaz por ti:

Claude code y Cursor

Claude Code y Cursor son ideales si quieres trabajar con código. Son agentes que se integran en tu terminal o editor y te ayudan a escribir, depurar y estructurar tu aplicación paso a paso.

Te recomendamos nuestros cursos de Claude Code y de Cursor si te interesa explorar estas herramientas.

v0 (de Vercel)

v0 es perfecta para generar interfaces de usuario (Frontend). Le describes tu idea en el chat y te genera el diseño y el código listo para usar.

Magic Patterns

Magic Patterns otra opción para generación de interfaces (Frontend), su principal ventaja es que te permite trabajar sobre interfaces que ya existen tomando los elementos y pidiendo modificaciones, además permite exportar todo a Figma.

Lovable

Lovable es una herramienta potente “low-code” que te permite crear aplicaciones completas (Frontend y Backend) a través de una interfaz visual amigable, ideal si no sabes programar a profundidad.

Te recomendamos nuestro Curso Gratis de Lovable para Crear Páginas Web sin Programar para que empieces a hacer vibecoding.

n8n

n8n es excelente para automatizaciones. Te permite conectar LLMs con otras aplicaciones (como Gmail, Excel o Slack) mediante flujos de trabajo visuales.

También te aconsejamos que revises el Curso de Automatizaciones con n8n para que aprendas a diseñar, conectar y ejecutar tus workflows desde cero

Comparativa de herramientas no-code y low-code para proyectos AI Native

Preguntas frecuentes sobre cómo empezar un proyecto de Inteligencia Artificial

¿Necesito saber programar para ser AI Native?

No es estrictamente necesario.

Herramientas como Lovable o n8n permiten crear soluciones potentes sin código (No-Code/Low-Code). Sin embargo, tener curiosidad técnica y entender la lógica detrás de los modelos te dará una gran ventaja.

¿Qué es prompt engineering?

Es el arte de diseñar las instrucciones (prompts) que le das a la IA.

Un buen modelo con un mal prompt dará resultados mediocres. Aprender a pedir las cosas correctamente es tan vital como elegir el modelo adecuado.

📚 Revisa nuestro blogpost sobre cómo mejorar tu prompt engineering con el framework CREA

¿Puedo cambiar de modelo de IA una vez iniciado el proyecto?

Sí, y, de hecho, es recomendable.

La arquitectura de tu proyecto debe ser flexible. Puedes empezar prototipando con un modelo inteligente (como Claude) y luego pasar a uno más rápido y barato (como Gemini Flash) para producción.

¿Cuánto cuesta mantener un proyecto de Inteligencia Artificial?

Depende del uso.

Muchos modelos ofrecen capas gratuitas o créditos iniciales. Al optimizar tus prompts y elegir modelos eficientes (como las versiones “Flash” o “Mini”), puedes mantener los costos muy bajos.

¿Qué herramientas usar para crear sin saber programar?

Claude, Cursor, v0, Lovable y n8n permiten construir apps con IA sin necesidad de conocimientos profundos de programación.

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