ChatGPT Desatado: Revolucionando el Desarrollo Web desde la Idea hasta el Despliegue

Hola a todos. Bienvenidos a Chad GPT, Desatado, Revolucionando el Desarrollo Web, Desde la Idea hasta el Despliegue. El viaje en el que estuve en esta presentación y que quiero llevarlos a ustedes también sobre mis lecciones aprendidas es cuán bueno es GPT-03-Mini-High en construir, probar y desplegar una aplicación web. Correcto. Todos sabemos que tiene algunas capacidades de codificación. Todos sabemos que tiene, ya saben, capacidades de razonamiento también, pero ¿qué puede realmente hacer y qué tan bien lo hace cuando se trata de construir algún tipo de aplicación web? Y eso es lo que vamos a averiguar hoy.

Así que déjenme contarles un poco más sobre mí justo antes de que saltemos a la presentación. Mi nombre es Nikolai, nacido originalmente en Uzbekistán. Soy un judío ruso ucraniano, migré a EE. UU. en 1996. Fui criado en el área de Maryland, Virginia hasta que me cansé de la nieve y el frío, y luego me mudé a Florida donde he estado residiendo durante aproximadamente seis años ahora, y me encanta el cielo azul y la luz del sol. He estado en pruebas automatizadas, ingeniería de software, la industria de DevOps desde 2008. Me encanta. Es mi pasión. Es lo que hago prácticamente todos los días desde que empecé. Recientemente, he estado trabajando en mi primera startup SaaS como CEO y fundador de VolQAI donde estamos construyendo pruebas de software automatizadas que son realmente divertidas, que realmente funcionan, que son realmente fáciles, y hacen que los procesos de desarrollo de software sean extremadamente mejores y mucho más confiables utilizando nuestras tecnologías. Y en la imagen, soy un papá de perro.

Verán a mi pequeña bebé Mia. Ella siempre está aquí conmigo mientras trabajo desde casa dándome órdenes. Así que en realidad comencé este viaje en 2022. No sé si todos recuerdan que en 2022, fue cuando ChadGPT hizo su primera entrada en el mundo y sorprendió al mundo. Creo que, ¿cuál fue? ¿Es la aplicación de más rápido crecimiento número uno de todos los tiempos? Y obtuvieron como millones de usuarios en la primera semana o algo así. Así que hizo un gran impacto, y por supuesto, me subí y traté de ver qué es esta cosa? ¿Cómo funciona? Y creo que fue alrededor de febrero de 2023, di mi primera presentación en una conferencia en California sobre sus capacidades. Intenté construir una aplicación web con ello entonces. Sigo construyendo aplicaciones con ello ahora e incluyendo otras tecnologías. Así es como funcionó en ese entonces en diferentes áreas. En última instancia, si tuviera que darles un TLDR, es que es bueno. Era bueno en tecnologías que cambian lentamente, donde la documentación es mejor. Y era muy malo con tecnologías que se mueven rápidamente, donde por supuesto fue entrenado con datos que no podía seguir el ritmo.

Está bien, suficiente charla. Vamos a hacer una prueba aquí y ver qué podemos lograr. Así que quería comenzar con un concepto y diseño para la aplicación y la aplicación que quería construir, de la que he tenido un sueño, era un tablero de visión. Tengo una visión de construir un tablero de visión. Nunca he construido uno bueno. Seguiré intentando siempre que encuentre tiempo libre. Y tal vez a lo largo de los años, a medida que diferentes LLMs se vuelvan más inteligentes, mi tablero de visión finalmente cobrará vida mientras continúo haciendo estas presentaciones.

Pero en última instancia, comenzando con un concepto y diseño. Estos son los wireframes que el LLM me proporcionó. Le di un prompt para que me construyera un tablero de visión, y le suministré una captura de pantalla de mis requisitos que tenía desde dos mil veintidós. Y así, esta es toda la información que me dijo después. Y así, puedes ver aquí están los diferentes requisitos como la página de inicio de sesión y registro, el tablero de visión, la edición de objetivos y la naturaleza responsiva, que todas me gustan mucho. Y así, le di una pequeña cara feliz diciendo que hizo un buen trabajo.

Aquí están las historias de usuario. Concedido, estas historias de usuario provienen de mi visión original y esto es exactamente lo que pegué en el prompt. En realidad, es una captura de pantalla, lo cual es súper útil. Como puedes ver, incluso dice aquí de los requisitos. Y así, todos estos en realidad se ven muy bien para mí. Así que también le di una cara feliz porque creo que el LLM aquí hizo un buen trabajo también. Aquí están los requisitos. Hay muchos más, pero esta es solo una captura de pantalla de algunos de ellos. Como usas un registro, ahí están los requisitos. Proporcionó algunos criterios de aceptación, que realmente me gustan, algunos requisitos de inicio de sesión de usuario también con criterios de aceptación, incluso llegando a los detalles de usar JSON Web Tokens o autenticación basada en cookies y luego hablando sobre agregar objetivos. Y hay otros. Creo que esto también es realmente bueno, especialmente con los criterios de aceptación donde te da una idea realmente buena y más claridad sobre lo que es y no es aceptable. Luego tuvo algunos principios de diseño que proporcionó. Simplicidad, me encanta eso. Para mí, una interfaz limpia e intuitiva siempre es muy importante. Responsividad para un tablero de visión. Eso es extremadamente importante porque la mayor parte del tiempo en realidad lo voy a estar usando en mi teléfono móvil mientras camino, paseando a mi perro y mirando mi tablero de visión o tal vez voy a Whole Foods y miro mi tablero de visión, visualizando mis objetivos haciéndose realidad.

Así que la responsividad móvil es extremadamente importante. Accesibilidad. Es bueno tenerlo para nosotros aquí en EE. UU. la accesibilidad es menos importante. Desafortunadamente, no tenemos estándares legales que debemos cumplir como ustedes, pero es importante independientemente. Y luego está la seguridad y la escalabilidad. Esa parte, creo que también es importante.

En términos de manejo de errores. Una vez que comencé a hacer que el LLM me guiara a través del proceso de configurar el software en mi máquina local para poder desplegarlo, no hizo un buen trabajo. En realidad, pasé una buena cantidad de tiempo, probablemente una hora solucionando diferentes tipos de errores. La instalación en realidad fue bastante bien. Pero luego, cuando comenzamos a instalar Tailwind, ahí fue donde comencé a encontrar un montón de problemas y me tomó un tiempo solucionar estos problemas. Y así que no creo que haya hecho un buen trabajo. Por supuesto, hay tantas dependencias. Creo que al final resultó ser una versión de Tailwind que estaba instalada que necesitaba degradar para que funcionara.

La versión de Tailwind que estaba usando era como una versión alfa o tal vez una versión beta que probablemente no estaba lista. Pero fue gracioso porque el LLM fue quien me recomendó configurar las instrucciones. Y así que supongo que el hecho de que no pudo anticipar esto o no anticipó eso, ya sabes, puede no ser muy bueno para sus capacidades de razonamiento. Pero al final, pudimos hacer que algo funcionara, lo cual pensé que era realmente impresionante. Habiendo comenzado esto en 2022 hasta ahora en 2025 y ya estando en muchas versiones posteriores desde ChatGPT 3.5, creo que lo que tenemos aquí es bastante bueno. Sabes, no es perfecto. No es asombroso. Pero es un buen comienzo para algo que es generado por LLM. Verás aquí el panel. Verás que podemos agregar un objetivo. Verás una interfaz de usuario limpia y agradable que es muy simple. Funciona. El selector de fecha es agradable. Funciona como se esperaba. Y luego agrega los objetivos a nuestro tablero de visión.

Así que eso es bastante genial. Aquí hay un poco del código solo para mostrarte cómo se ve. Y todo aquí fue construido por el LLM. No hice actualizaciones a ningún código en ninguna parte. Mirando el código, se ve bastante sólido. Código limpio. Bien escrito. Usando, ya sabes, buena sintaxis de tailwind y demás.

En general, si tuviera que calificar el proceso de creación de la aplicación de principio a fin, como, ¿qué se necesitó para instalar todo? ¿Qué se necesitó para agregar todos los archivos, pegar el código allí, solucionar problemas? En realidad, fue un proceso muy doloroso. Cuando comencé este viaje, creé una versión muy simple de la aplicación. Esta diría que era más complicada. Tenía más páginas, más interacciones, más capacidades. Mi primera versión, lo único que realmente podías hacer era modificar el código de prueba, como, para los objetivos. Tenía un archivo JSON de prueba que podía ir y modificar, y luego eso modificaría la aplicación. Pero ahora esta aplicación actual, como viste, podrías agregar, en realidad, un objetivo, y se actualiza el tablero. Así que es una versión mejor y más fuerte de la aplicación, pero aún fue un proceso doloroso.

No sé si todos ustedes han usado otros tipos de modelos como Anthropx, Cloud, Cloud como SONA 3.7, por ejemplo. Estoy realmente acostumbrado a ese, y es una experiencia de codificación fantástica. No es perfecta tampoco. También tiene problemas, pero para mí, esa es una experiencia mucho más fluida que esta versión de O3 Mini High, que en realidad está diseñada para codificación. Literalmente cuando lo eliges, dice bueno para tareas de lógica y codificación, pero pensé que era significativamente peor que la experiencia con algo como Anthropx, por ejemplo. Pero si quieres ver la versión desplegada de la aplicación, puedes ir y obtener eso justo allí.

Así que le pedí al LLM que me codificara algunas pruebas de playwright de extremo a extremo, y este fue el resultado aquí. Escribí cinco pruebas. Veamos. Debería navegar de inicio a iniciar sesión, esa prueba falló. Debería navegar de inicio a registrarse, esa prueba falló. Debería agregar un objetivo y mostrarlo en el tablero, esa también falló. Debería iniciar sesión y mostrar el tablero, esa pasó. Esa es una prueba muy fácil de pasar.

Y debería ver un objetivo y eliminarlo. Oh, ese es interesante. En realidad, me sorprende que ese haya pasado, porque no tenemos capacidades para eliminar objetivos. Así que no sé de dónde vino eso y cómo se realizó esa prueba. Tal vez podamos mirar el código más tarde. Pero en general, ves que tres de las pruebas fallaron, dos pruebas pasaron. Una de ellas extremadamente fácil. Esta ahora estoy cuestionando su validez. Y es un resultado pobre en mi experiencia. Es un resultado pobre de lo que pienso.

Porque si lo piensas, el LLM tenía el contexto de toda la interacción que tuve con él. Me hizo crear toda la aplicación web. Conocía todos los desafíos que encontré. Sabía todo sobre la estructura de mi proyecto. Entonces, ¿cómo no creó pruebas automatizadas que pasaran? Es un resultado muy decepcionante en mi opinión. Y sorprendente también porque desde el principio, estos LLM han luchado por escribir pruebas automatizadas. Y es gracioso porque años después, ahora, continúan luchando por escribir pruebas automatizadas. Y no sé, para mí es gracioso porque también supongo que a nosotros los humanos no nos gusta hacer pruebas. Parece que los LLMs tampoco disfrutan de ello.

Aquí hay una ejecución de las pruebas. Sí, así que pasó por un montón. Pero luego se quedó atascado porque tenemos un tiempo de espera de 30 segundos. Se quedó atascado en una de las pruebas. Y como puedes ver aquí, no tenemos una capacidad de eliminar objetivos en nuestro tablero. Así que no sé cómo pasó esa prueba. Eso sería un análisis de código interesante después. Volvamos y veamos algunas de las otras pruebas. Debería haberlo ejecutado más lento y uno a la vez. Hizo algunas cosas, lo cual es genial. Pero sí, luego se queda atascado.

Y luego, en última instancia, falla. Y luego está el informe que se produce después. Genial.

Así que eso fue la prueba. ¿Qué hay de la integración continua? También falló aquí. Intenté desplegar a Netlify. Y como verás aquí, el paso de construcción terminó fallando. No estoy seguro de por qué falló. En realidad, no solucioné esto porque ese no era el objetivo de este proyecto, era que yo solucionara cada error. Pero en 2022, el chat GPT también luchó con CICD. Y parece que todavía sigue luchando. Pude desplegar manualmente la aplicación vinculando Netlify a mi cuenta de GitHub. Y luego Netlify pudo realizar el despliegue con éxito. Pero el LLM, con todo el conocimiento y el contexto que tenía, no pudo desplegar la aplicación con éxito.

Así que en resumen, en general, diría que el chat GPT fue más capaz esta vez que antes, que en 2022. Así que eso es realmente agradable. Y ciertamente ha habido muchas mejoras en el LLM durante ese período. Si viste mi tabla anterior, había un número de flechas rojas que apuntaban hacia abajo, lo que significa que realmente lo hizo terrible. Pero en este caso, hay algunas flechas donde lo hizo bien, y algunas flechas donde todavía hay algunas mejoras por hacer. Como las pruebas de playwright. En general, veo que estos LLMs han continuado luchando con eso, lo cual es realmente interesante y realmente gracioso para mí. Pero en realidad es un desafío muy difícil de resolver, ¿cómo se hacen bien las pruebas? ¿Puedes entender la aplicación renderizada lo suficientemente bien como para poder interactuar con ella de la manera adecuada? Esos son algunos de los desafíos que, por ejemplo, estamos enfrentando en Vault Q. Y así que puedo entender por qué los LLMs realmente luchan aquí también. GitHub Action CI, todavía falta un número de detalles a lo largo para que eso funcione. La aplicación de Next.js que funciona, le di una flecha amarilla porque pudimos hacer que una aplicación funcionara. Como viste, la aplicación no es terrible. Es una aplicación que funciona. Pero me llevó un tiempo lidiar con muchos prompts, muchos errores para resolver eso. Pero pude resolverlo. Y fue una mejora sobre chatGPT 3.5, por ejemplo.

La instalación de herramientas, la mayoría de ellas funcionaron. Algunas de ellas no. Lo fácil, ¿verdad? , como la información basada en texto, la información creativa, los wireframes, las historias de usuario, los requisitos, fácil para el LLM desde el principio, continúa haciendo un buen trabajo. Y el diseño en este caso, creo que mejoró. Anteriormente, el diseño que tenía chatGPT 3. 5 era bastante feo y terrible. Ahora, la versión actual, creo que era utilizable. Y si tuviera ese tipo de aplicación que se viera así, y pudiera usarla, no estaría molesto por ello.

Sería totalmente utilizable, y continuaría usándola de manera regular. Una pregunta que comúnmente surge a través de este tipo de presentaciones, y creo que seguirá surgiendo durante mucho tiempo, es, ¿la IA reemplazará a los desarrolladores? Y es una pregunta que personalmente también me gusta revisar a medida que pasa el tiempo, a medida que los desarrollos en IA continúan materializándose, ¿verdad? , y siempre tenemos tantos desarrollos. Siento que la IA sigue avanzando más y más rápidamente, y siguen habiendo más y más innovaciones en toda la industria.

Anteriormente, mi respuesta era que realmente no veía cómo la IA iba a reemplazar a los desarrolladores. Hoy, creo que es una respuesta mixta de lo que estoy viendo en la industria. Te daré un ejemplo de mí mismo. Esta aplicación que construí aquí, ¿verdad? , es relativamente simple, pero es sólida, tal vez un MVP, para probar un concepto. Y pude crearla con muy poco conocimiento de desarrollo front end. No soy un experto en front end. Puedo manejarme, especialmente con un LLM, puedo seguir la documentación y ser bastante bueno, pero no soy un experto. No puedo codificar algo así desde cero por mí mismo sin una asistencia pesada de, como, docs. Pude crear algo así. Así que eso es una especie de mejora de mi habilidad, ¿verdad? Así que ahora soy un ingeniero que está más habilitado, capaz de hacer más de lo que alguna vez pude hacer antes. Así que eso expande mis capacidades, no es necesariamente un reemplazo.

Y creo que esa es una área donde la IA realmente nos ayudará a brillar, hará que cada individuo sea más capaz. Por ejemplo, en ingeniería de software, en pruebas de software automatizadas también, eso es exactamente lo que estamos viendo, que la IA está haciendo que todos sean más capaces de hacer más con menos, ¿verdad? Así que tal vez en lugar de soportar una aplicación web, ahora podrás soportar múltiples aplicaciones web porque tienes más tiempo en tu día para hacer las tareas importantes y complicadas. Sin embargo, creo que hay otro lado de esta historia donde hay un reemplazo ocurriendo de ingenieros. Así que, por ejemplo, construir una startup, estoy aprendiendo mucho sobre esa experiencia. Y una de las entrevistas más recientes que vi con Y Combinator es que más del 90 por ciento del código escrito de las últimas startups de Y Combinator es generado por IA. Y este código es generado por IA, por ingenieros realmente inteligentes. Estos ingenieros pueden crear sus propias aplicaciones desde cero.

Y así, tal vez las personas en sus roles actuales no están siendo despedidas debido a la IA, pero ciertamente no se están contratando nuevas personas. Y eso probablemente se correlaciona con lo que estamos viendo en el mundo hoy, ¿verdad? Estamos viendo muchos despidos en tecnología. Nos está resultando mucho más difícil conseguir nuevas posiciones en la industria. ¿Podría estar relacionado con la IA? Sí, tal vez. Por supuesto, hay muchos otros factores, pero creo que posiblemente lo sea.

Y por ejemplo, para mí, para mí mismo, construyendo estas aplicaciones, dirigiendo un negocio, yo puedo ver cómo la IA me ha mejorado tanto que me encuentro no necesitando contratar para otros roles porque la IA puede manejarlo por mí.

Así que con todo eso dicho, realmente espero que hayas disfrutado de esta presentación. Nuevamente, he sido Nikolai Advolatkin. Puedes seguirme en LinkedIn justo allí donde publicaré el enlace a esta presentación. Puedes mantenerte al tanto de todas mis actualizaciones que están ocurriendo en mi vida si quieres seguirme. Eso no estará en LinkedIn, eso estará en mi Instagram, puedes encontrarme allí. Muchas gracias por tu tiempo. Ha sido un placer y espero que tengas un hermoso día. Cuídate.