j2logo

Juanjo Lozano Gómez Redefiniendo el desarrollo de software en la era de la IA

Soy Juanjo, aunque en internet casi todo el mundo me conoce como j2logo. Llevo más de 20 años construyendo software. He creado el Desarrollo Guiado por Contrapruebas (DGC), una metodología de desarrollo de software cuyo objetivo es garantizar que el código generado por agentes de IA cumple su especificación sin requerir revisión humana. La aplico en MaIA, mi software factory de agentes, y cuento en público lo que funciona y lo que no.

Conocer DGC Trabaja conmigo

DGC v0.1 octubre de 2026

+20 años programando
9.277 suscriptores
DGC v0.1 método abierto
4 productos en la factory

El método · Propuesta abierta · se está validando en MaIA

Desarrollo Guiado por Contrapruebas DGC

Los agentes de IA escriben código funcional muy rápido. El cuello de botella se ha movido: ya no está en escribirlo, sino en saber si es correcto. Revisarlo todo a mano no escala, y si el agente escribe sus propios tests, comparte su misma interpretación de la tarea.

El agente estudia el temario, pero no conoce las preguntas del examen.

La spec es la única fuente de verdad

El sistema se describe como un conjunto de capacidades versionadas y ordenadas. El código se deriva de ellas y nadie lo edita a mano.

La verificación es independiente

Cada criterio se comprueba con contrapruebas: ejemplos que decide una persona, que se ejecutan desde fuera y que el agente implementador nunca ve.

El trabajo avanza por deltas

Cada cambio es un delta con tipo (adición, enmienda, bug, refactor o cimientos) que modifica la spec y sus contrapruebas antes de tocar el código.

La spec la leen los dos agentes. Las contrapruebas viven en un repositorio que el implementador no puede leer y se ejecutan contra su código. Si una falla, al implementador solo le llega el criterio de la spec que no cumple, nunca el ejemplo.

Quién ve qué

Quién	La spec	Las contrapruebas	El código
PersonaDesarrollador y Product Owner	La escribe	Las decide	Lo ve
Agente verificadorConvierte los ejemplos en código	La lee	Las ejecuta	No lo ve
Agente implementadorEscribe el producto	La lee	No las ve	Lo escribe

Cuando algo falla: feedback por niveles

Criterio
El implementador recibe el criterio de la spec que no cumple. El ejemplo concreto sigue oculto.
Contraprueba quemada
Si sigue sin resolverlo, se le muestra el ejemplo. Esa contraprueba queda quemada y se sustituye por otra nueva.
Escalado
Si aun así no lo resuelve, el caso pasa a una persona, que revisa la spec o el criterio.

Descubre DGC Implantarlo en tu equipo Leer la metodología completa

Estado de MaIA

Así trabaja hoy MaIA, con lo que falta

MaIA es mi software factory de agentes y la implementación de referencia de DGC. Cada cambio pasa por estas fases antes de llegar a producción. Lo actualizo cuando algo cambia.

Hecho
Mejorando
Parcial
Cuello de botella
Pendiente

Especificación
Tareas en Notion Parcial: En uso, sin formato común
Cada tarea se escribe con un formato distinto. Toca pasarlas a fichas de capacidad de DGC.
Contrapruebas
Repositorio aparte Pendiente: En construcción
Todavía no hay ejemplos ocultos al agente. Es la pieza central de DGC y la que estoy montando.
Implementación
Skill que lee la spec Mejorando: Funciona, en mejora
Lanza el agente implementador a partir de la especificación de cada tarea.
Verificación
Pipeline CI/CD Parcial: Automatizada, sin contrapruebas
Tests propios y comprobaciones en cada cambio. Faltan las contrapruebas funcionales.
Revisión humana
Lectura del código Cuello de botella: Cuello de botella
Reviso todo el código antes de producción. Se retirará por zonas cuando los datos lo justifiquen.
Producción
Productos con usuarios y clientes reales.

Siguiente experimento

El primer delta completo con DGC: spec en formato de capacidad, contrapruebas en un repositorio que el agente no puede leer y ejecución de control antes de implementar. Los resultados se publican en el repositorio de DGC.

Actualizado el 13 de octubre de 2026.

Proyectos

Lo que sale de la factory

Productos en producción o a punto de estarlo. Cada uno es un caso del método, con lo que costó, lo que factura y lo que falló.

Laboratorio público

pañalesenoferta.es

Comparador de ofertas de productos de bebé con canal de WhatsApp. Es donde pruebo la factory antes que en ningún cliente.

39,09 €/mes ingresos brutos, septiembre de 2026

Ir a pañalesenoferta.es

En marcha

mayibot

Bot de WhatsApp que busca las mejores ofertas de Amazon España de los productos que sigues.

0 €/mes mayo de 2026

Ir a ofertasen.es

Primer cliente en implantación

Expedientes por WhatsApp

El cliente envía la documentación por WhatsApp y el sistema monta el expediente completo. Siguiente sector: gestorías de tráfico.

Caso con números en cuanto esté en producción

Web en preparación

Construido, saliendo a venta

Historial clínico para fisioterapia

Software de historial clínico para clínicas de fisioterapia, construido con la factory de principio a fin.

Caso con números con las primeras clínicas

Web en preparación

Objetivo: 10.000 €/mes netos · jun 2028

Ingresos: 39,09 €
Coste: ~104 €
Neto: −65 €

Datos de septiembre de 2026, sumando todos los proyectos. El porcentaje compara los ingresos con el objetivo; el coste es la infraestructura de todas las apps.

Sobre mí

Juanjo Lozano Gómez (j2logo)

Ingeniero informático por la Universidad de Murcia. Programo desde 2003 y durante años escribí tutoriales de Python en español que todavía lee mucha gente. He construido decenas de proyectos personales y casi todos fallaron por lo mismo: el código estaba bien, pero la distribución y la venta no existían.

El proyecto que sí siguió adelante empezó con mi primera hija: monté un bot que rastreaba el precio de los pañales. Cuando nació la segunda, convertí ese bot en pañalesenoferta.es, que hoy es mi laboratorio público.

Hoy soy responsable de implantar la IA en un equipo de desarrollo y he creado DGC, una metodología abierta para construir software con agentes de IA. La pruebo en MaIA, mi software factory, y en mis propios productos. j2logo es donde lo cuento todo, con los números.

¿Hablamos?

Trabaja conmigo

Te ayudo de dos formas: a implantar DGC en un equipo que ya programa con IA, o a que tu empresa adopte la IA con criterio y sin improvisar.

No te prometo un porcentaje de mejora. Lo que sí hacemos es medir antes y después, en una zona concreta de tu sistema o de tu día a día, para que los resultados se vean con datos.

Implantar DGC en tu equipo

Tu equipo usa IA para programar, pero el código que genera se revisa todo a mano o se acepta sin saber si está bien. Montamos una verificación independiente para que lo que produce la IA llegue a producción con control.

Llamada
30 minutos · gratis
Vemos cómo usa tu equipo la IA y si DGC encaja. Si no encaja, te lo digo.
Diagnóstico
Precio cerrado
Cómo se especifica, se genera y se verifica hoy el código, dónde se rompe y qué zonas cambian más. Termina con un plan y las métricas de partida.
Piloto
Una zona del sistema
DGC aplicado en una zona acotada: contrapruebas de caracterización donde más se toca, primeras capacidades y deltas, y el pipeline de verificación.
Acompañamiento
Mensual
Revisión de métricas y escalados, extensión a nuevas zonas y retirada gradual de la revisión manual, con datos.

Encaja si…

Tu equipo usa asistentes o agentes de IA para programar.
Revisar el código generado se ha convertido en el cuello de botella.
Tienes código heredado y te preocupa que la IA rompa lo que funciona.

No encaja si…

Buscas una herramienta que se instala y listo. DGC cambia cómo se especifica y se verifica.
Necesitas un porcentaje de mejora garantizado antes de empezar.
Nadie de negocio puede dedicar tiempo a revisar criterios y ejemplos.

Adopción de IA en tu empresa

Para empresas que quieren usar la IA en su trabajo diario y no saben por dónde empezar. Empezamos por lo que más tiempo os quita y medimos el resultado.

Taller para tu equipo
Con vuestros casos
Una jornada práctica de IA aplicada a vuestro trabajo, con vuestros propios casos y herramientas.
Automatizaciones
Procesos concretos
Localizamos las tareas repetitivas que más pesan y las automatizamos con IA, midiendo el tiempo que ahorran.
Acompañamiento
Mensual
Acompaño al equipo técnico mientras la IA entra en el día a día: dudas, revisiones y siguientes pasos.

Pedir la llamada de 30 minutos juanjo@j2logo.com

Blog