Cómo una IA me ayudó a mejorar mi aplicación Android OkeyPay

Mejorando una aplicación Android con ayuda de IA

Durante los últimos días estuve mejorando OkeyPay, mi aplicación Android para verificar pagos, utilizando herramientas de inteligencia artificial.

Normalmente trabajo con asistentes de programación para acelerar tareas repetitivas, generar código y validar ideas. En esta ocasión probé Google Antigravity para analizar y proponer mejoras dentro de la aplicación.

El problema con Cursor IA

Una de las herramientas que utilizo es Cursor.

Su principal ventaja es la integración directa con el código, pero en algunos momentos me encontré con una limitación bastante simple: los tokens disponibles se agotaban rápidamente durante sesiones largas de trabajo.

Cuando estás realizando pruebas, corrigiendo errores y generando múltiples versiones de una misma funcionalidad, este límite puede afectar el flujo de desarrollo.

Probando Google Antigravity

Decidí probar Google Antigravity como alternativa.

Las primeras impresiones fueron positivas:

• No tuve problemas con límites de uso durante mis pruebas.
• Tiene una base de conocimiento aceptable para programación.
• Puede analizar capturas de pantalla.
• Ayuda a generar ideas de producto y mejoras visuales.

No reemplaza completamente a un desarrollador, pero sí acelera muchas tareas.

Cómo utilicé Antigravity para mejorar OkeyPay

La estrategia fue bastante simple.

Primero tomé una fotografía de la aplicación Yape desde mi teléfono.

Luego le expliqué a la IA que mi aplicación Android tenía relación con ese tipo de producto y le pedí que actuara como:

• Experto en producto.
• Experto en experiencia de usuario.
• Experto en ventas.
• Experto en aplicaciones móviles.

A partir de esa información comenzó a identificar posibles mejoras visuales y funcionales.

Muchas veces la información más valiosa no proviene del código, sino de observar cómo funcionan aplicaciones exitosas y comparar la experiencia con tu propio producto.

Problemas encontrados con Antigravity

Como ocurre con cualquier IA de programación, no todo fue perfecto.

Encontré algunos problemas frecuentes:

• Algunas veces olvidaba agregar librerías necesarias.
• En ciertos casos proponía dependencias incompatibles.
• Ocasionalmente generaba configuraciones que requerían ajustes manuales.
• Algunas recomendaciones necesitaban validación técnica antes de implementarlas.

Conflictos entre librerías

Uno de los errores más comunes al desarrollar aplicaciones Android es el conflicto entre dependencias.

La IA puede sugerir una librería válida de forma individual, pero no siempre considera todas las librerías que ya existen dentro del proyecto.

Por eso es importante:

• Revisar la documentación oficial.
• Verificar compatibilidades.
• Revisar versiones recomendadas.
• Probar cada cambio de forma incremental.

La IA acelera el trabajo, pero la responsabilidad final sigue siendo del desarrollador.

Revisando los cambios en Android Studio

Después de aplicar las recomendaciones, revisé visualmente cada pantalla dentro de Android Studio.

Esto me permitió validar:

• Diseño.
• Distribución de componentes.
• Flujo de navegación.
• Experiencia de usuario.

Una buena práctica es nunca aceptar cambios automáticamente. Siempre revisa lo que la IA genera antes de enviarlo a producción.

Resultado

Google Antigravity me ayudó a encontrar oportunidades de mejora para OkeyPay y acelerar algunas tareas de desarrollo.

Sin embargo, la mayor ventaja no estuvo en generar código, sino en utilizar la IA como una segunda opinión para analizar el producto desde la perspectiva de un usuario.

Hoy las herramientas de IA pueden ayudarte a programar más rápido, pero siguen siendo mucho más útiles cuando las utilizas para pensar mejor el producto que estás construyendo.

Conclusión

La inteligencia artificial es una excelente herramienta de apoyo para desarrolladores.

Puede ayudarte a generar ideas, detectar mejoras y acelerar tareas repetitivas.

Pero siempre será importante revisar el código, validar dependencias y entender lo que realmente ocurre dentro del proyecto.

La IA puede acelerar el desarrollo, pero la experiencia sigue estando del lado del desarrollador.