Desarrollo completo de la pila en la edad de LLM: lo que los CTO y los líderes de productos deben saber

En 2025, el código no solo se escribe, se genera, interpreta y aumenta por AI.

GitHub Copilot ya está escribiendo el 46% del código en idiomas admitidos, y algunos equipos informan que la productividad gana hasta el 55% (Github). Pero, ¿qué sucede cuando su equipo de desarrollo no solo envía código, sino colaborando con copilotos, orquestando LLMS y arquitectando los flujos de trabajo nativos de AI?

Si los desarrolladores completos de la pila ahora pueden girar los prototipos en minutos, ¿por qué tantos equipos de productos todavía se mueven como es 2015?

El papel completo de la pila está evolucionando, desde ingeniero de pila completa hasta estratega de pila completa. ¿Se están adaptando sus equipos lo suficientemente rápido como para mantenerse competitivos? ¿O están atrapados en tuberías heredadas mientras las startups nativas de AI superan, se acumulan y te superan?

La pila completa no es lo que solía ser, es más inteligente ahora

El término “desarrollador de pila completa” solía significar a alguien que podía hacer malabarismos con la delantera delantera y la lógica de backend. Pero en la period de los LLM, esa definición es obsoleta.

Los equipos completos de la pila de hoy no solo escriben código, están curando sistemas inteligentes. Están orquestando agentes de IA, integrando API de LLM, implementando bases de datos de vectores y flujos de trabajo de ingeniería donde la IA es parte del equipo de desarrollo.

La IA generativa ha introducido un cambio sísmico:

• El código ya no está hecho a mano por línea, está sugerido automáticamente, refactorizado y validado por AI Copilots.
• Los componentes de UI se pueden generar en la marcha a partir de las indicaciones.
• La lógica de negocios se puede plantilla a través de ejemplos de pocos disparos.
• La personalización en tiempo actual funciona con la inferencia LLM en el dispositivo.

Esta evolución no es teórica, ya está sucediendo. Desarrolladores que usan Informe de copiloto de GitHub Hasta 88% de satisfacción del código más alta, y los equipos que usan la programación de pares de IA están viendo ganancias de productividad de 1.5x a 2x (Encuesta de desarrollador de desbordamiento de pila).

El resultado remaining?
Ser “pila completa” en 2025 significa saber cómo construir con, alrededor y a través de IA, no solo HTML, nodo y API.

Cómo los LLM ya están integrados en flujos de trabajo de pila completa

Desarrollo frontend

Las LLM pueden generar componentes de la interfaz de usuario a partir de indicaciones simples. Herramientas como V0.dev y Locofy permiten a los desarrolladores prototipos de frontends enteros en minutos, completos con diseño receptivo, lógica y animaciones. Piense en “diseño para código” en tiempo actual. No más empuje de píxeles. Solo barco.

Desarrollo de again -end

El desarrollo de backend se está redefiniendo. Los desarrolladores ahora usan LLM para:

• API de andamio
• Modelos de datos autogenerados
• Escribe operaciones CRUD en segundos
• Traducir las reglas comerciales en la lógica ejecutable: los marcos como AutoGPT, Langchain y Flowise están permitiendo la orquestación asistida por AI-AI en los sistemas de backend, liberando a los ingenieros para centrarse en la arquitectura, no en la sintaxis.

DevOps e infra

¿Necesita una tubería CI/CD? Solo déjelo. Desde la generación de archivos YAML hasta la configuración de scripts de Terraform, los LLM son cada vez más parte del flujo de trabajo DevOps. Las herramientas nativas de AI como continuar. Dev, Copilot for CLI y Codewhisperer están acelerando todo, desde la configuración del entorno hasta la automatización de la implementación.

Historias de productos e usuarios

Los LLM también están entrando en la capa de producto, generando PRD, historias de usuarios, casos de borde y planes de prueba. Están haciendo que la alineación y la validación de las partes interesadas sean más rápidas, más consistentes y basadas en la intención actual del usuario.

Los LLM están colapsando líneas de tiempo del producto, pero solo si su pila está lista

En la edad de LLMS, la velocidad al mercado no es un objetivo, es la línea de base. Si los ciclos de desarrollo de productos de software program aún se ejecutan en sprints, ya está detrás de los equipos que se mueven en bucles rápidos.

Los equipos ágiles de productos nativos de AI modernos están cambiando de flujos de trabajo de desarrollo tradicionales a algo radicalmente más rápido y más delgado:

• Los prototipos de UI se generan en minutos utilizando herramientas como V0.dev o Galileo AI
• Los andamios de again -end funcionales están construidos con langchain o typecell
• Los bucles de validación, prueba y retroalimentación están impulsados por LLM que generan casos de prueba, lógica automática e incluso sugieren las siguientes características basadas en patrones de uso

Pero aquí está el matiz que la mayoría de los equipos extrañan: Los LLM no reducen las líneas de tiempo de forma predeterminada, reducen todo lo que ralentiza las líneas de tiempo.

Esto incluye:

• El tiempo perdido en la preparación de retraso
• SEMANA PASADO DEBUGAR ERRORES REPETIPTIVOS
• Retrasos de transferencia entre PM, diseñadores y desarrolladores
• Creep de alcance de requisitos poco claros

Para desbloquear esta aceleración, necesita más que solo herramientas. Necesitas:

Arquitectura lista para LLM: Sistemas modulares y componables que permiten puntos de inserción de IA, piensan en funciones sin servidor, microservicios y API conscientes de vectores.

Cultura impulsada por aviso: Equipos que saben cómo diseñar el contexto para LLMS, utilizando documentos internos, datos de productos y comentarios de los clientes para impulsar la salida.

Ai en cada etapa:

• Ideación: LLMS generan historias de usuarios, sugiere nombres de productos, simulan personas
• Diseño: Componentes de figma de generación automática y diseños receptivos
• Dev: Generación de código, resolución de errores, explicación del código
• QA: Escribir pruebas unitarias, casos de borde de prueba, resaltar fallas de seguridad
• Documentos y lanzamiento: Changelogs de generación automática, flujos de incorporación, documentación

Y de manera crítica, todo esto solo funciona si cambia su mentalidad de “LLM como Asistente” a “LLM como Co-Builder”.

El libro de jugadas de CTO para los principales equipos de pila completa en la period de LLM

Auditar su pila para la preparación de IA

La mayoría de las pilas heredadas no estaban diseñadas para la velocidad, la escala o la conciencia de contexto que requieren los LLM. Como CTO, su primer movimiento debe ser difícil de mirar su infraestructura. ¿Puede su backend apoyar la inferencia en tiempo actual? ¿Son sus API modulares y compuestas lo suficientemente compuestas como para integrarse con los agentes de IA? ¿Sus sistemas le dan acceso a LLMS a datos limpios, estructurados y permisos? Si no, no estás construyendo en la period de la IA, lo estás arrastrando detrás de ti.

Redefinir el conjunto de habilidades de pila completa

El término “pila completa” necesita una reescritura. Los desarrolladores de hoy deben ir más allá de los idiomas y los marcos, deben pensar como propietarios de productos nativos de AI. Eso significa comprender la ingeniería rápida, encadenar las API LLM, orquestar la lógica con datos en tiempo actual y construir sistemas centrados en el usuario que se adapten. Contrata para la adaptabilidad, la curiosidad y la capacidad de pensar en los sistemas, no solo para la salida del código.

Evolucionar las revisiones de código para los equipos de desarrollo con IA

En un mundo donde los LLM están escribiendo una porción significativa de la base de código, el proceso de revisión debe evolucionar. Los desarrolladores ya no solo están revisando el código de los demás, están validando la salida de los copilotos de IA. Eso significa evaluar no solo la lógica y la estructura, sino también los riesgos de alucinación, los defectos de seguridad y la mantenibilidad a largo plazo. Aliente a sus equipos a documentar flujos de inmediato, probar las salidas de IA rigurosamente y tratar el LLM como un desarrollo junior que aún necesita orientación.

Incrustar la IA en todo el ciclo de vida del desarrollo

LLMS no debería vivir en su ide. Los equipos con visión de futuro los están integrando en cada etapa del ciclo de vida del producto. Durante la ideación, los LLM pueden generar historias de usuarios y simular casos de uso. En el diseño, pueden crear estructuras alámbricas y flujos de UX. En el desarrollo de software program, andanean la lógica de backend y los componentes frontends. En QA, generan casos de prueba de borde y simulan el comportamiento del usuario. Incluso en la liberación posterior, los LLM pueden analizar registros, insectos de superficie y sugerir características de hoja de ruta. Hecho bien, la IA se convierte en un miembro central de cada escuadrón.

Construir una cultura AI-First

Las herramientas son inútiles sin mentalidad. Para aprovechar completamente las LLM, su equipo necesita una cultura que promueva la experimentación, la iteración y la resolución de problemas intrépidos. Ejecutar hackatones internos. Lanzar talleres de ingeniería rápidos. Las ganancias de eficiencia de seguimiento y recompensa impulsadas por AI. Haga que la fluidez de AI sea tan esencial como la fluidez de GIT. Los equipos ágiles que ganan no serán los que tengan más modelos, ellos serán los que tengan más apalancamiento.

Alinear la IA con la estrategia de productos, no solo la ingeniería

Demasiados CTO se centran en la IA como una herramienta de productividad interna, pero su poder actual radica en remodelar las experiencias de los usuarios. Los LLM pueden impulsar interfaces conversacionales, personalización predictiva y apoyo proactivo. AI no se trata solo de envío más rápido, se trata de construir productos más inteligentes. Traiga soluciones de IA a las reuniones de la hoja de ruta de su producto. Pregunte qué se hace posible cuando la inteligencia está incrustada en toda la experiencia. El futuro de su producto depende de ello.

Dirige el cambio, no reaccione a él

No necesitas un equipo de ingenieros de ML para ganar. Lo que necesitas es un equipo que está al tanto de AI-AI, alineado estratégicamente y listo para construir de manera diferente. El turno de LLM no esperará a que te pongas al día. Está sucediendo ahora. Y favorecerá a quienes lideran con intención, no a aquellos que reaccionan por miedo.

El futuro de Full Stack es ai-nativo, se construye como este

The Age of LLMS no solo cambia cómo se escribe el código. Está redefiniendo cómo se imaginan, construyen y escalan los productos.

El viejo modelo de pila completa, donde los desarrolladores enviaron píxeles y puntos finales, ya no es suficiente. Los líderes de CTO y de productos ahora deben permitir que los equipos piensen en sistemas, indicacionesy modelos. Aquellos que adoptan LLM como constructores de constructores, no solo herramientas de productividad, se enviarán más rápido, aprenderán más rápido y desarrollarán productos de software program que se sientan inteligentes por defecto.

Este cambio no es opcional. Ya está en marcha. La única pregunta que queda es, ¿evolucionará la hoja de ruta de su producto o se quedará atrás de los que ya lo han hecho?

El desarrollo de la pila completa en la edad de LLM: lo que deben saber los CTO y los líderes de productos aparecieron primero en Ishir | Desarrollo de software program India.

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