Louis Claxton, del equipo Applied AI de Anthropic, publicó el 21 de agosto de 2026 una guía de implementación para un ciclo de vida de desarrollo de software "nativo de IA". El punto de partida es un desequilibrio: las organizaciones escriben ahora código a una velocidad inimaginable un año antes, pero los procesos que lo rodean — puertas de aprobación, revisiones, traspasos, políticas — no se han movido. El SDLC tradicional fue diseñado para un mundo en el que escribir código era la etapa más larga y más costosa; sus controles también asumen que cada acción la realiza un humano.

De ahí se derivan tres consecuencias. El cuello de botella se desplaza hacia las etapas que aún funcionan a velocidad humana, a ambos lados de la construcción. Los controles dejan de ser aplicables: leer cada línea tenía sentido cuando una persona la había escrito. Y el coste de la gobernanza aumenta, porque las excepciones pasan por comités periódicos.

La respuesta conserva los objetivos de control y cambia la forma de ejecutarlos. El proceso se convierte en un loop, con la IA integrada en cada punto, organizado en seis etapas — Plan, Design, Build, Test, Deploy, Maintain — desglosadas en plays que siguen todas la misma cuadrícula, hasta las métricas. El hilo conductor es el artefacto versionado. La intención la captura su autor original como intent.md; los requisitos y el diseño se fusionan en una única sesión que produce spec.md, condicionada por las skills de marca, seguridad, cumplimiento y UX; la construcción empieza en plan mode y bloquea plan.md antes de escribir ningún código. La cadena de commits sirve de rastro de auditoría.

El conocimiento institucional se convierte en archivos versionados: CLAUDE.md para el contexto del repositorio, skills para las políticas transversales, REVIEW.md para la doctrina de revisión, bands.yaml para los umbrales de producción. La gobernanza se divide en dos capas, con la skill como control consultivo y el hook como capa determinista que bloquea o solicita aprobación. Un ejemplo de managed settings detalla, clave por clave, qué aporta cada ajuste en términos de control, desde negarse a leer secretos hasta imponer un umbral mínimo de versión.

La etapa Maintain cierra el loop: un script determinista vigila una métrica, y al cruzar una banda se invoca a Claude sin ningún humano en la cadena de llamadas, con un nivel de autonomía fijado por el tier. Lo que encuentra el agente se reescribe como intent.md y se reintroduce en el ciclo. Claude Tag, en beta pública en Slack, extiende el patrón a los incidentes que llegan por chat. No se presentan resultados cuantificados: la guía aporta métricas que medir y nombra su fuente.