El título significa dos cosas, a propósito.
Construyes con IA cuando un modelo está dentro de tu producto: escribe los textos, responde al visitante, llama a las herramientas. Casi todo este libro trata de ese sentido. También construyes con IA cuando un modelo está a tu lado y escribe tu código. Ese es el sentido que la mayoría de los equipos está viviendo ahora mismo, casi siempre sin haber decidido nada al respecto.
La mayoría de los libros elige uno. Este sostiene que son el mismo problema de ingeniería. En los dos casos, un colaborador elocuente, rápido y persuadible produce un trabajo verosímil del que otra persona responde. En los dos casos, la respuesta son los mismos cuatro principios: trata la contribución como una llamada poco fiable, guarda sus instrucciones en el control de versiones, pon tope a lo que puede consumir e impón las reglas en un lugar donde no pueda discutirlas.
La preposición lleva el argumento. Construir con IA, no a cargo de la IA. El modelo es un participante cuya autoridad termina en una frontera que trazas tú: un contrato, un tope, una restricción, una Definition of Done. Dónde está esa frontera es el tema de cada capítulo.
Significa lo mismo que significaba «shipping fast» en el libro anterior: tomar una decisión una sola vez, al nivel adecuado, para no tener que volver a tomarla nunca. Dónde vive el proveedor. Dónde viven los prompts. Cuánto puede costar un turno. Qué pasa cuando el modelo se equivoca. Qué significa «terminado» cuando la mitad del diff la escribió un agente. Decide eso una vez, aplícalo en todas partes, y tu quinta funcionalidad de IA, igual que tu quincuagésimo pull request escrito por un agente, costará una fracción de lo que costó la primera.
La alternativa es un código donde cada funcionalidad de IA es un caso especial con su propia política de reintentos, su propia idea de un timeout, su propio manejo de credenciales y su propia manera de fallar. Eso no es rápido. Eso son cuatro funcionalidades y cuatro caídas.
Lo aburrido escala. Lo ingenioso caduca. Era cierto antes de que hubiera un modelo en el circuito, y el modelo no lo ha derogado.
El sistema sobre el que se construye este libro
El ejemplo conductor tiene tres superficies de IA, y el libro se mueve entre ellas. Conócelas aquí una vez, para que nada de lo que venga después parezca un error.
Generación de contenido. Cuando un comerciante crea un sitio, un pequeño servicio hoja escribe sus textos: la portada, los servicios, las preguntas que la gente hace. Corre sobre el proveedor que tenga configurado el espacio de trabajo del comerciante. Los capítulos 1 a 4 construyen su frontera.
Edición en línea. Un comerciante, en su propio sitio en vivo, hace clic en un campo y pide una frase mejor, o la página entera en español. El navegador habla con un backend-for-frontend, que habla con el servicio hoja. Los capítulos 3, 4, 5 y 12 viven aquí.
El agente. Un widget conversacional en el sitio de marketing recoge lo que alguien quiere, verifica su correo y lo lleva al pago. Sus turnos corren en una cola. El modelo llama a herramientas que viven en un servidor MCP que escribimos con Laravel. Los capítulos 6 a 11 tratan sobre todo de este.
navegador ──► app de marketing ──► job de cola
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petición │ │ respuesta
▼ │
proveedor del modelo
│ ▲
llamadas a herramientas │ │ resultados
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servidor MCP
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base de datos, correo, pago
navegador ──► backend de edición ──► servicio hoja de IA
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proveedor del modelo
En el código aparecen dos proveedores, y es deliberado. El servicio hoja habla con una API compatible con OpenAI, porque los comerciantes pueden elegir su proveedor y la mayoría de las opciones habla ese dialecto. El agente habla con la Messages API de Anthropic, porque usa funciones que son propias de ella. Donde el proveedor importa, el libro dice cuál es.