Kieran Klaassen, General Manager de Cora (el producto de correo electrónico de Every), sostiene que la IA generativa nos ha vuelto "descuidados" al hacernos olvidar cómo planificar. El vibe coding inicial ("Haz que esta función funcione") genera código rápidamente, pero a menudo conduce a 3 horas de depuración que una sesión de planificación de 10 minutos habría evitado, además de partir de cero en cada función en lugar de que la IA mejore con cada solicitud.

Planificación vs Vibe Coding

El contraste es marcado. Vibe coding: "Añade validación de correo electrónico al formulario de registro" → esperando que la IA tome el camino correcto. Planificación con IA: "Investiga cómo gestionamos la validación en otras partes del codebase, comprueba si nuestra librería de correo tiene validación integrada, consulta las mejores prácticas para mensajes de error amigables para el usuario, luego crea un plan mostrando tres enfoques con sus tradeoffs." Un enfoque entrega una función. El otro entrega una función Y enseña al sistema cómo piensas para la próxima vez.

El Framework de las Tres Fidelidades

Klaassen propone un framework para categorizar el trabajo de ingeniería:

- Fidelidad Uno (Corrección rápida): cambios de una línea, erratas, bugs obvios. Una planificación ligera basta. Con Claude Sonnet 4.5, esta categoría se expande: cambios de precios en todo el codebase, normalización de correos, reorganización de código, migración de dependencias - trabajo de varias horas convertido en 10 minutos con un plan bien construido.

- Fidelidad Dos (Punto óptimo): funciones multiarchivo, refactorización necesaria, alcance claro pero implementación no obvia. Aquí es donde brilla la compounding engineering. Ejemplo: añadir una capacidad de "archivar por consulta" para Cora. En lugar de un prompt directo, la fase de investigación revela una herramienta reutilizable ya existente y cuotas estrictas de la Gmail API. 20 minutos de comprensión ahorraron horas de depuración de fallos en producción.

- Fidelidad Tres (Grande e incierto): funciones importantes con requisitos de épica, alcance vago. La planificación por sí sola es insuficiente. Requiere "vibe planning" = prototipado rápido y desechable para clarificar, seguido de una planificación rigurosa para construir correctamente. La función de email bankruptcy (53.000 correos) parecía Fidelidad Dos, se convirtió en Fidelidad Tres una vez descubierta la complejidad del rate limiting, el caché y los sistemas de colas. Solución: 3 prototipos de dificultad ascendente → aprender qué funciona → dividir en piezas secuenciales de Fidelidad Dos.

Caso concreto: Email Bankruptcy

Klaassen tenía 5 diseños de pantalla en Figma y un fin de semana. En lugar de programar manualmente, creó dos agentes: el Agente 1 analiza una captura de Figma → produce un plan detallado fundamentado en patrones/componentes. El Agente 2 compara Figma vs lo construido (capturas con Puppeteer) → itera hasta la coincidencia. Resultado: 5 pantallas pixel-perfect, incluyendo diseños móviles que nunca se diseñaron, en un fin de semana. El plan guió el trabajo, la perfección de píxeles emergió.

Conocimiento acumulativo

El verdadero poder: cada revisión de plan acumula conocimiento institucional. El código enseña "Así se resuelve ESTE problema." Los planes enseñan "Así se PIENSA sobre problemas como este." Después de más de 50 revisiones de planes, los planes devueltos reflejan automáticamente las preferencias arquitectónicas (por ejemplo, View Components por defecto para el sistema de diseño). Los próximos modelos (GPT-5, Claude Sonnet 4.5+) mejorarán automáticamente los planes, pero el conocimiento institucional se acumula por separado.

La forma más rápida de enseñar

Klaassen concluye: la planificación es la actividad de mayor apalancamiento en el desarrollo asistido por IA. Una hora invertida en mejorar el sistema de planificación hace que cada hora futura sea más productiva. La forma más rápida de enseñar a la IA no es a través del código que escribes, sino a través de los planes que revisas.