Lo que me gustaría aprender en 2026

Cada enero, con nieve cayendo o sin ella, toca hacer el mismo ejercicio: mirar los próximos doce meses y decidir en qué quiero volcar energía real de aprendizaje. No la lista de buenas intenciones que dura hasta el día 8. La lista con la que llevo desde 2018 poniéndome a prueba. Este año hay tres ejes que me tienen el foco puesto — y los doce recursos concretos que acompañan este episodio los tienes desplegados en la newsletter de esta semana.

Lo que vas a encontrar aquí:

Por qué he vuelto a mirar las apps móviles después de años descartando el desarrollo híbrido
React Native, Kotlin Multiplatform y la opción nativa: qué me atrae de cada una
Qué son los agentes de IA personalizados y por qué construirlos tú mismo marca la diferencia
El concepto de “caja negra” en el código generado por IA y cómo controlarlo con calidad real
Qué significa todo esto para tu día a día como programador en 2026

¿Por qué he vuelto a mirarle la cara al desarrollo móvil? ¶

Hace más de un lustro — puede que diez años ya — le mandé a la porra el desarrollo de apps híbridas. No porque la idea fuera mala, sino porque la experiencia práctica era un suplicio.

El problema siempre llegaba en el mismo momento: cuando abrías el emulador de Android o el de iOS con tu app lista para probar, aunque fuera algo sencillo — un listado con filtro, un formulario de registro, cuatro pantallas de nada — ahí empezaban los problemas de compatibilidad. Versiones que no cuadraban. Comportamientos distintos según el dispositivo. Soluciones que había que buscar a ciegas en Stack Overflow porque la pista de error venía del código compilado, no del tuyo. PhoneGap, Cordova, Ionic… cada uno prometía lo mismo y llegaba al mismo callejón sin salida.

Así que tomé la decisión de no volver. Y la mantuve.

¿Por qué la revisito ahora? Porque algo tiene que haber cambiado. El ecosistema no ha muerto — las herramientas siguen ahí, siguen atrayendo developers, siguen llegando a las stores — y eso me dice que la situación no puede ser la misma que hace una década.

💡 No es que el problema haya desaparecido. Es que las herramientas han madurado, los modelos de IA pueden ayudar con partes que antes eran el infierno manual, y mi nivel con ciertas tecnologías web es hoy mucho más sólido que entonces.

Hay tres opciones que tengo en el radar.

React Native es la más obvia para alguien que trabaja con React. La promesa de reutilizar el conocimiento que ya tienes y llevarlo a iOS y Android desde una única base de código tiene mucho sentido en papel. Lo que quiero verificar es cómo está el último tramo: el emulador, la subida a la store, los bordes que siempre han sido el punto de dolor. Si eso ha mejorado de verdad, el resto es aprendizaje asumible.

La opción nativa pura también entra en la ecuación. Si lo que quiero construir es algo concreto — un reproductor de podcast para los suscriptores premium de Web Reactiva, por ejemplo, que no necesita GPS ni funcionalidades complejas del dispositivo — puede tener más sentido empezar por la plataforma que mejor conozco, desarrollar para ella primero y después buscar la traslación a la otra. Con la ayuda de los asistentes de IA, la barrera de escribir código en Swift o Kotlin se reduce bastante.

Kotlin Multiplatform es la tercera pata. Permite escribir código que corre en Android, iOS, web, escritorio y JVM desde una misma base. Tengo contactos que trabajan con él y el enfoque siempre fue claro en ese lenguaje. Le tengo el ojo echado desde hace tiempo.

No sé cuál de las tres voy a terminar eligiendo. Puede que acabe siendo un proyecto de Web Reactiva el que decida. Pero este año le dedico tiempo real a explorar este terreno.

¿Qué son los agentes de IA personalizados y por qué construirlos tú mismo? ¶

Si usas Copilot, Claude Code, Cursor, Codeium u OpenCode ya estás trabajando con agentes, aunque no lo hayas decidido activamente. Cada uno tiene agentes especializados por debajo: uno busca en internet, otro revisa el plan, otro explora el código existente. La orquestación ocurre y tú ves el resultado, pero no siempre ves las capas.

En 2025 esto pasó de ser una promesa técnica a ser la realidad de quien trabaja con estas herramientas. El salto de “el copiloto me autocompleta” a “el agente sabe qué tiene que hacer” se produjo de forma bastante silenciosa, pero se produjo.

🔑 Un agente no es un prompt más elaborado. Es una entidad que puede usar herramientas del mundo real — buscadores, sistemas de ficheros, APIs — y tomar decisiones sobre cuándo y cómo usarlas en función del objetivo que le has dado.

Lo interesante no es solo usar los agentes que vienen configurados por defecto en las herramientas. Lo interesante es que puedes crear los tuyos propios. Un agente especializado en revisar la seguridad del código que generas. Otro que compruebe que tienes comentarios donde los necesitas. Otro que valide que la API que estás construyendo tiene su documentación OpenAPI actualizada. Son costosos en tokens, sí, pero el resultado es que esa tarea ya no depende de tu memoria o tu disciplina: está delegada y automatizada.

Para construir agentes que realmente funcionen, los bloques básicos que hay que tener claros son las herramientas (tools), los MCPs — que ya hemos mencionado alguna vez por aquí y que conectan directamente con lo que estoy describiendo — y los workflows. El n8n se ha vuelto muy popular precisamente porque facilita esa conexión entre agentes y procesos de trabajo reales.

Si quieres profundizar en cómo estructurar todo esto desde el lado del código, la guía sobre arquitectura de agentes de IA para developers cubre los componentes, las capas y los frameworks que hacen que un sistema de agentes sea mantenible y no un spaghetti de llamadas a APIs.

Hay una parte que me interesa especialmente y que no se suele mencionar: la evaluación. En el software clásico, el resultado es determinista. Si una función suma dos números, su test unitario es trivial. Pero ¿cómo evalúas si la respuesta de un modelo de lenguaje es suficientemente buena?

La respuesta son los evals, también llamados scores o evaluaciones. Básicamente: usas otro modelo de lenguaje para que evalúe si la respuesta del primero cumple los criterios de calidad que has definido. El ejemplo que estuve trabajando: un agente que consulta una API meteorológica y te dice si debes llevar paraguas al salir. Por detrás hay un eval que comprueba si la respuesta es lo suficientemente clara y útil para el usuario, no solo técnicamente correcta.

🎯 Este es el área que más me atrae de los agentes en 2026: aprender a evaluar bien, no solo a construir. Porque sin evaluación, tienes un agente que funciona “más o menos” y eso no es suficiente para producción.

Si quieres explorar el lado práctico de crear y estructurar skills para que tus agentes trabajen de forma consistente, la guía sobre Agent Skills para Claude Code, Codex, Cursor y OpenCode es el punto de entrada más directo.

¿Qué es la caja negra del código y por qué es el reto más serio de 2026? ¶

Este tercer eje es el que más me ocupa. Y creo que es el más importante para cualquier developer que ya esté usando IA en su trabajo de forma habitual.

En la comunidad de suscriptores de Web Reactiva hicimos una encuesta hace poco. La media de código escrito por IA entre las personas que respondieron ya estaba en el 50%. Gente que trabaja en empresa, gente que trabaja por su cuenta, perfiles distintos. La mitad del código que producen no lo han escrito ellos. Y la cifra va a seguir subiendo.

Yo mismo he programado tres proyectos en un mes. Antes eso era impensable. Pero hay una consecuencia directa: no hay tiempo ni energía para leer línea a línea todo el código que genera la máquina, especialmente en proyectos personales o side projects donde no hay revisión de equipo.

⚠️ Si no lees el código, no lo controlas. Y si no lo controlas, tienes una caja negra: sabes qué entra y qué sale, pero no qué pasa en el interior. Eso funciona hasta que no funciona — y cuando falla, no tienes por dónde empezar a diagnosticar.

La analogía con el hardware me parece exacta. Los programadores de código máquina controlaban cada instrucción, cada byte en memoria. Luego llegaron los lenguajes de alto nivel y se añadió una capa de abstracción que nos permitió olvidarnos de esos detalles. El compilador se encargaba. Nosotros ganamos velocidad y legibilidad.

Ahora hemos añadido otra capa de abstracción encima: le decimos al agente lo que queremos en lenguaje natural, él genera el código en el lenguaje que elijamos, y el resultado — si va bien — hace exactamente lo que pediste. La promesa es real. La trampa también.

El código generado no es determinista de la misma forma que el código humano. Puedes pedirle lo mismo dos veces y obtienes dos implementaciones distintas, con variables con nombres distintos, con estructuras distintas. Lo que importa es que la entrada produzca la salida correcta. Eso es lo que tenemos que garantizar.

¿Cómo? Con las mismas herramientas de calidad que ya existían, pero usadas con más intención:

Tests a todos los niveles: unitarios, de integración, end-to-end. El coste de escribirlos ha bajado porque también los puede generar la IA, pero el valor de tenerlos ha subido.
Tests de mutación: comprueban si tus tests están realmente probando el código que hay ahí, o si son decoración que siempre pasa en verde.
Herramientas de análisis estático: SEMGREP, SonarQube, o equivalentes. Para detectar deuda técnica, código duplicado, patrones que violan las reglas que definiste antes de empezar.
Tests de seguridad: los agujeros de seguridad no se generan solos, pero un código que no has leído puede tenerlos y no te has enterado.

La clave está en definir los criterios antes de que el agente empiece a escribir. Si el agente tiene en contexto que las funciones no pueden tener más de cuatro returns, o que los componentes siempre van acompañados de su test, o que los endpoints tienen que estar documentados en la OpenAPI, esa restricción se aplica durante la generación, no como revisión posterior.

🔑 El objetivo no es volver a escribir todo el código a mano. Nadie está dispuesto a eso, ni tiene sentido. El objetivo es controlar los extremos: qué entra, qué sale, y que haya un sistema de garantías entre medias.

Esto enlaza directamente con las habilidades que ya van siendo imprescindibles para un developer que trabaja con IA. El pensamiento en tipos, la gestión del contexto, la comprensión básica de cómo funciona un modelo: todo eso está bien tratado en el artículo sobre qué habilidades necesita un programador para trabajar con IA, que va directo al grano sobre qué aprender y por qué.

La caja negra no es un problema nuevo. Es el mismo problema de siempre — garantizar que el software hace lo que debe — pero amplificado. El código se genera más rápido, con menos fricción, pero el estándar de calidad sigue siendo el mismo: sin cobros duplicados, sin bajas inesperadas, sin agujeros de seguridad.

¿Por qué estos tres temas y no otros? ¶

No son caprichos de enero. Los tres responden a algo que está pasando ahora mismo.

Las apps móviles vuelven al radar porque el acceso a asistentes de IA baja la barrera técnica de formas que antes no existían. Lo que me frenaba era la fricción en determinados momentos del proceso de desarrollo. Si esa fricción ha bajado — que creo que sí — la ecuación cambia.

Los agentes personalizados son el siguiente nivel natural de lo que ya hacemos. Si ya usas IA en tu flujo de trabajo, tarde o temprano vas a querer personalizar cómo trabaja, qué sabe sobre tu proyecto y qué puede hacer de forma autónoma. Llegar a ese punto con conocimiento propio, habiendo construido algo desde cero, vale más que consumir solo la capa de abstracción de encima.

La caja negra es el tema más urgente, en mi opinión. Es el que más puede salir mal sin que te des cuenta, y el que tiene las consecuencias más serias en producción. Y al mismo tiempo, es el área donde las herramientas de testing y análisis de código pueden ayudar más, precisamente porque también las puede usar la IA.

Estamos en un momento en el que la capacidad de sorpresa colectiva ante lo que hace la IA se ha reducido un poco. Ya no nos quedamos boquiabiertos con cada demo. Pero eso no significa que los problemas estén resueltos. Significa que hemos normalizado el nivel de potencia actual y que los retos son más finos, más de detalle, más de ingeniería.

💡 La pregunta que me hago cada año en este episodio no es “¿qué está de moda?” sino “¿en qué área sería mejor desarrollador si le dedico un año de trabajo real?” Esos tres ejes responden bien a esa pregunta para 2026.

¿Cómo aplicar esto en tu semana? ¶

No hace falta arrancar los tres a la vez. Esto es un plan para el año, no para mañana por la mañana.

Si te atrae el mundo móvil, el primer paso no es elegir tecnología. Es definir qué quieres construir. Una idea concreta — aunque sea pequeña, aunque sea personal — cambia completamente cómo aprendes. Sin proyecto real, el aprendizaje se queda en tutorial eterno.

Si quieres entender los agentes desde dentro, te propongo un ejercicio: crea tu propio agente con las herramientas que ya usas. Casi todas lo permiten. Puede ser algo minimalista — un agente que revise si los comentarios de tu código están al día, o que te diga qué tests faltan después de una sesión de trabajo. El objetivo no es que sea útil desde el primer día. El objetivo es que veas cómo funciona por dentro antes de pedirle que haga cosas más complejas.

Si el tema de la caja negra te resuena, la acción más directa es revisar tu proyecto actual y hacerse tres preguntas: ¿qué pasa si falla este módulo y no lo sé de inmediato? ¿Tengo tests que detectarían ese fallo antes de que llegue a producción? ¿He definido en algún sitio qué significa “correcto” para las salidas más críticas? Si alguna de las tres respuestas es “no”, ahí tienes el punto de partida.

El año que viene, cuando toque grabar la décima edición de este episodio, haré el repaso que nunca he hecho: qué dije que iba a aprender y qué realmente aprendí. Será honesto. Probablemente habrá cosas que se quedaron en el alero. Pero la lista de este año es la que es, y le voy a dar caña.

Si quieres seguir el proceso de cerca, la newsletter es el sitio donde cuento lo que va pasando semana a semana.

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