De Jira y prompts a especificaciones reales: cómo ordenar el desarrollo moderno

Durante años, Jira fue el centro del desarrollo de software. Tickets, historias, subtareas y estados parecían suficientes para coordinar equipos y entregar valor. Luego llegó la IA y, con ella, una nueva capa de complejidad: prompts, contexto implícito y decisiones que ya no siempre pasan por una persona.

Hoy muchos equipos viven en un punto extraño: siguen usando Jira como antes, pero ahora combinan ese flujo con asistentes de IA que generan código a partir de instrucciones incompletas. El resultado es una sensación de velocidad, pero también una pérdida progresiva de control.

Este artículo no busca demonizar Jira ni los prompts. Busca responder una pregunta mucho más incómoda y necesaria: ¿por qué, con más herramientas que nunca, muchos equipos sienten que su desarrollo está más desordenado que antes?

 

El problema no es Jira, es lo que nunca resolvió

Jira fue diseñado para gestionar trabajo, no para describir sistemas. Un ticket puede indicar qué hay que hacer, pero rara vez explica cómo funciona realmente el sistema, por qué se toman ciertas decisiones o qué reglas no se pueden romper.

En la práctica, Jira se convierte en una lista de intenciones. El verdadero conocimiento vive en otros lados: en la cabeza de personas clave, en conversaciones de Slack, en pull requests antiguos o en documentación parcial que nadie actualiza.

Mientras el equipo es pequeño y estable, esto puede funcionar. Pero cuando el sistema crece, cuando hay rotación o cuando se suma la IA al flujo, esas grietas empiezan a notarse.

 

Qué Jira no modela bien

Jira no modela comportamiento del sistema. No define contratos, no explica reglas de negocio complejas y no mantiene un estado actual del funcionamiento real del software.

Un ticket puede cerrarse, pero el conocimiento detrás de ese ticket suele perderse. Y cuando alguien nuevo llega al equipo, no hay un lugar claro donde entender cómo funciona realmente el sistema.

 

Prompts: el nuevo parche sobre un problema antiguo

La llegada de la IA prometía resolver muchos de estos dolores. En teoría, bastaba con explicar lo que queríamos y la herramienta se encargaba del resto. En la práctica, los prompts se convirtieron en otro canal más de conocimiento implícito.

Dos personas pueden escribir prompts distintos para el mismo problema y obtener soluciones completamente diferentes. No porque la IA falle, sino porque el contexto nunca estuvo explícito.

El prompt pasa a ser una decisión técnica en sí misma, pero esa decisión rara vez queda registrada. No hay trazabilidad, no hay revisión colectiva y no hay garantía de consistencia entre cambios.

 

El efecto acumulativo de los prompts

Al principio, los prompts parecen una solución rápida. Con el tiempo, se convierten en una fuente silenciosa de deuda técnica. El sistema empieza a comportarse de formas que nadie puede explicar del todo.

Cuando algo falla, el análisis suele ser superficial: “la IA generó mal el código”. En realidad, la IA hizo exactamente lo que pudo con la información que tenía.

 

Cuando el desarrollo deja de ser explícito, deja de ser controlable

El problema de fondo no es Jira ni la IA. Es la falta de un espacio donde el comportamiento del sistema esté definido de forma explícita y compartida.

Cuando las decisiones viven en tickets, prompts y conversaciones sueltas, el desarrollo se vuelve reactivo. Cada cambio se entiende de forma aislada, sin una visión clara de cómo encaja en el sistema completo.

Esto no solo afecta la calidad del código. Afecta la capacidad del equipo para tomar buenas decisiones bajo presión, para hacer onboarding efectivo y para escalar sin romper cosas.

 

Señales de que el sistema está desordenado

• Las mismas preguntas se repiten una y otra vez.
• Los cambios “pequeños” generan efectos inesperados.
• La IA produce resultados distintos según quién la use.
• El equipo depende excesivamente de ciertas personas para entender el sistema.

Cuando estas señales aparecen, el problema ya no es puntual. Es estructural.

 

El desarrollo moderno necesita algo más que tickets y prompts

El desarrollo moderno exige una forma distinta de trabajar. No basta con gestionar tareas ni con escribir buenos prompts. Se necesita un mecanismo que permita capturar intención, decisiones y comportamiento de forma clara y versionable.

Ese mecanismo no reemplaza Jira, ni reemplaza la IA. Los complementa. Jira sigue siendo útil para planificar y priorizar. La IA sigue siendo valiosa para ejecutar rápido.

Lo que falta es el puente entre ambos: un lugar donde el sistema esté definido con suficiente claridad como para que humanos e IA trabajen alineados.

Ahí es donde empiezan a aparecer conceptos como especificaciones reales, contratos explícitos y flujos de cambio más conscientes.

 

De tickets a especificaciones: el cambio que ordena sin frenar

Cuando se habla de “especificaciones”, muchos equipos reaccionan con desconfianza. La palabra suele asociarse a documentos extensos, procesos lentos y una sensación de burocracia que el desarrollo moderno intenta evitar.

Sin embargo, el problema no son las especificaciones, sino cómo se han entendido históricamente. En el desarrollo moderno, especificar no significa documentar todo, sino dejar explícito lo que no se puede permitir que quede implícito.

El objetivo no es escribir más, sino escribir mejor. Y, sobre todo, escribir antes de programar.

 

Qué significa realmente trabajar con especificaciones

Una especificación real no es una historia de usuario extendida ni un ticket más detallado. Es una descripción clara del comportamiento esperado del sistema, independiente de la implementación.

Mientras un ticket responde a la pregunta “qué hay que hacer”, una especificación responde preguntas más profundas: qué cambia en el sistema, qué reglas se introducen o se modifican, y qué escenarios deben estar cubiertos.

Esta diferencia es sutil, pero fundamental. Es lo que permite que distintas personas —y la IA— lleguen a resultados coherentes trabajando sobre el mismo cambio.

Lo que una buena especificación sí hace

Define el comportamiento esperado sin entrar innecesariamente en detalles técnicos.

Deja claras las reglas de negocio y los límites del cambio.

Explicita escenarios normales y casos borde.

Permite validar si el cambio está bien implementado, incluso antes de ver el código.

 

Cómo convivir con Jira sin duplicar trabajo

Uno de los temores más comunes es pensar que las especificaciones reemplazan a Jira. En la práctica, cumplen roles distintos y complementarios.

Jira sigue siendo útil para priorizar, estimar, asignar trabajo y dar visibilidad al avance. Las especificaciones, en cambio, viven más cerca del código y describen el comportamiento del sistema.

El error está en intentar que Jira haga ambos trabajos. Cuando se fuerza a un ticket a contener decisiones técnicas profundas, se pierde claridad y se genera fricción.

Un modelo simple de convivencia

Jira define qué se va a hacer y cuándo.

La especificación define cómo se comporta el sistema cuando ese trabajo está terminado.

El código implementa esa especificación.

Este modelo reduce discusiones repetidas y evita que las decisiones se pierdan en el tiempo.

 

Por qué los prompts no pueden ser la fuente de verdad

En muchos equipos, los prompts se han transformado en el lugar donde realmente se toman decisiones. El problema es que los prompts no están pensados para ser persistentes ni compartidos.

Un prompt puede ser brillante, pero si no queda registrado, revisado y versionado, el conocimiento que contiene se pierde. Peor aún: otro desarrollador puede escribir un prompt distinto para el mismo problema y obtener un resultado incompatible.

Las especificaciones resuelven esto al convertirse en la fuente de verdad. El prompt deja de ser una decisión y pasa a ser una herramienta de ejecución.

Cuando el prompt cambia de rol

• El prompt deja de explicar el sistema y pasa a ejecutar una instrucción clara.
• La creatividad se controla, no se elimina.
• La IA trabaja sobre contratos explícitos, no sobre suposiciones.

 

El impacto real de hacer explícitas las decisiones

Cuando las decisiones técnicas y de negocio se escriben como especificaciones, ocurre algo interesante: el desarrollo se vuelve más predecible.

Los cambios dejan de depender de quién esté implementando o de qué prompt se usó ese día. El equipo empieza a compartir un entendimiento común del sistema.

Esto tiene efectos prácticos inmediatos en el día a día.

 

Qué cambia en equipos que adoptan especificaciones reales

• Las discusiones técnicas se vuelven más concretas y menos opinables.
• El onboarding mejora porque el sistema se puede entender leyendo, no preguntando.
• Los cambios grandes se pueden planificar mejor, porque el impacto está descrito antes de tocar código.
• La IA produce resultados más consistentes, incluso cuando la usan distintas personas.

 

Ordenar no es frenar: es reducir fricción futura

Uno de los miedos más extendidos es que escribir especificaciones ralentiza al equipo. En la práctica, ocurre lo contrario.

El tiempo invertido en pensar y escribir se recupera con creces al reducir retrabajo, bugs y malentendidos. El equipo deja de apagar incendios y puede enfocarse en avanzar.

Ordenar el desarrollo no es agregar pasos innecesarios. Es eliminar la incertidumbre que termina costando más caro.

 

La diferencia entre velocidad real y velocidad aparente

• La velocidad aparente se mide en líneas de código producidas.
• La velocidad real se mide en cambios que llegan a producción sin sorpresas.
• Las especificaciones apuntan a la segunda.

 

Preparando el terreno para un sistema de trabajo más sólido

Pasar de tickets y prompts a especificaciones no es un cambio de herramienta. Es un cambio de mentalidad. Implica aceptar que el conocimiento del sistema debe ser compartido y explícito.

En la siguiente parte del artículo vamos a aterrizar este enfoque en un sistema concreto de trabajo, mostrando cómo estructurar cambios, mantener trazabilidad y aprovechar la IA sin perder control.

Ahí es donde conceptos como flujos de cambio, contratos claros y herramientas orientadas a especificaciones empiezan a cobrar sentido práctico.

 

De la teoría a la práctica: un modelo real de trabajo con especificaciones

Después de entender por qué los tickets y los prompts no bastan, y por qué las especificaciones traen orden sin burocracia, es momento de hablar de cómo se traduce todo esto en un sistema de trabajo real que tus equipos puedan adoptar sin fricción.

Diseñar un modelo así no significa reemplazar tus herramientas actuales, sino **organizar el flujo de trabajo** de una forma que haga explícitas las decisiones clave y reduzca ambigüedad, independientemente de si el equipo usa Jira, Notion, GitHub Issues o herramientas IA como Copilot y Cursor.

 

Un flujo de especificaciones que funciona con IA y herramientas existentes

El flujo que proponemos se basa en cuatro pasos que ordenan el trabajo sin agregar pasos innecesarios:

 

Paso 1: capturar intención con especificaciones claras

Antes de escribir una línea de código, hay que describir lo que se quiere lograr. Esto no es escribir un documento largo, sino registrar lo que **no puede quedar implícito**:

• qué se quiere cambiar,
• por qué se quiere cambiar,
• qué reglas del negocio están involucradas,
• qué escenarios deben contemplarse.

Esta descripción debe ser fácilmente accesible, legible y vinculada directamente al ciclo de desarrollo.

 

Paso 2: descomponer el cambio en tareas verificables

Una vez que la intención está explícita, hay que convertirla en tareas que puedan revisarse una por una. Estas tareas deben ser claras, limitadas y medibles.

Este enfoque no solo ayuda a tu equipo humano, sino que permite a la IA generar implementaciones consistentes y alineadas con el contrato que definiste.

 

Paso 3: ejecutar con IA o código humano alineado a la especificación

Ya con la intención y las tareas definidas, el código se genera —con IA o de forma tradicional— sabiendo exactamente qué se espera. La IA deja de improvisar y pasa a **seguir un contrato explícito**.

Este paso no reemplaza código humano ni lo juzga. Simplemente asegura que el valor entregado corresponda con lo que se definió.

 

Paso 4: validar y documentar el resultado como parte del sistema

Cuando el cambio está completo, lo que debe quedar no es solo código, sino una representación actualizada del comportamiento del sistema —es decir, **especificaciones que reflejen la realidad del software**.

Esto permite que el conocimiento del sistema evolucione con cada cambio, en vez de quedar disociado entre tickets, chats y prompts perdidos.

 

Qué cambia en la dinámica de tu equipo cuando adoptas este modelo

Este enfoque no es un *workflow* más, es una forma distinta de pensar el desarrollo. Cuando lo adoptan tus equipos, las mejoras se notan rápido:

• Las decisiones técnicas dejan de estar escondidas en la cabeza de una sola persona.
• La IA produce resultados más útiles y consistentes para todo el equipo.
• Reducen las discusiones estériles sobre implementación porque la especificación ya dejó claro qué debía pasar.
• El onboarding de nuevos desarrolladores deja de depender de conversaciones ad-hoc y pasa a apoyarse en conocimiento vivo del sistema.

Herramientas y prácticas complementarias para ordenar tu desarrollo

Este modelo puede convivir con tus herramientas actuales. Algunas prácticas que aceleran y estabilizan aún más el proceso:

 

1. Vincular especificaciones a tickets o historias

No se trata de duplicar información, sino de asegurar que cada cambio tiene una especificación definida que pueda consultarse fácilmente desde cualquier herramienta de gestión.

 

2. Estándares de redacción y criterios de aceptación

Definir cómo se espera que se construyan las especificaciones ayuda a evitar ambigüedades y promueve un lenguaje común.

 

3. Revisión colectiva de especificaciones

Antes de implementar, un par de ojos adicionales puede detectar casos omisos, escenarios no contemplados o reglas ambiguas que solo se notarían después de desplegar.

 

4. Versionar especificaciones con código

Cuando las especificaciones evolucionan junto con el código, se reduce el riesgo de que queden desactualizadas o disociadas.

 

OpenSpec: un enfoque que materializa este modelo

El modelo que acabamos de describir se vuelve mucho más manejable cuando tienes una herramienta y una estructura detrás que lo respalde. Aquí es donde enfoques como **OpenSpec** resultan especialmente valiosos.

OpenSpec no es obligatorio para implementar este flujo, pero ofrece una estructura natural para capturar especificaciones, vincularlas con cambios y mantener el estado del sistema actualizado sin interferir con las herramientas que ya usas.

Además, cuando lo integras con asistentes de IA como Cursor, Copilot o Claude, tu equipo obtiene un ciclo de trabajo repetible, auditable y más alineado con las necesidades reales del negocio.

 

Pero implementar este modelo en una empresa no es trivial

Es común ver que las herramientas están disponibles, pero los equipos no logran obtener resultados consistentes. Esto ocurre porque adoptar este cambio implica algo más que instalar software o tomar comandos nuevos.

Se trata de alinear procesos, criterios y estilos de trabajo. Se trata de decidir qué convención usar, cómo se van a estructurar las especificaciones y quiénes van a validar su calidad. Y se trata de iterar hasta lograr una forma de trabajo que realmente funcione en tu contexto.

 

Asesorías  para adoptar este enfoque con éxito

Si después de leer este artículo sientes que este modelo tiene sentido pero no sabes por dónde empezar, no estás solo.

La mayoría de las empresas que intentan sistematizar el desarrollo con IA terminan atascadas en la falta de un criterio común o en la dificultad de adaptarlo a su forma de trabajo actual.

En Mentores Tech ofrecemos asesoría personalizada donde trabajamos directamente sobre tu contexto:

• Analizamos tu flujo actual de trabajo y detectamos puntos de fricción que impiden adoptar especificaciones reales.
• Definimos un modelo de trabajo alineado con tu stack, tu equipo y tus objetivos de negocio.
• Diseñamos un plan de transición que incluye convenciones, estándares y métricas claras.
• Te acompañamos en los primeros cambios para asegurar que el proceso funcione desde el día uno.

 

Conclusión: orden, alineación y resultados reales

El desarrollo moderno exige claridad, trazabilidad y una forma de trabajo que soporte tanto la colaboración humana como el uso inteligente de la IA.

Pasar de Jira y prompts a especificaciones reales no es una moda, es una respuesta a un problema que muchos equipos ya sienten en carne propia: la velocidad sin control termina convirtiéndose en deuda técnica y caos.

Adoptar un modelo explícito y bien estructurado te permite mantener la velocidad sin perder calidad ni control. Y si quieres hacerlo con ayuda, Mentores Tech está aquí para acompañarte.