Crear una web usando varias IAs juntas

Al terminar esta enseñanza vas a tener una web publicada en internet, armada encadenando cuatro IAs distintas: una pensó la idea y escribió el copy, otra diseñó la interfaz y generó los assets visuales, otra pulió el código hasta dejarlo presentable y la última se encargó del despliegue para que cualquiera pueda visitarla con una URL. La gracia del método no está en usar una IA mágica que lo haga todo, sino en aprovechar que cada herramienta del ecosistema es excelente en una pieza concreta del proceso y mediocre en las demás.

El tiempo realista para una primera landing sencilla, sin caer en el “ya que estoy hago diez cosas más”, está entre una y dos horas. La mayor parte se va en iterar el copy y el diseño, no en escribir código, porque las generaciones suelen necesitar dos o tres pasadas antes de quedar a tu gusto. Si es la primera vez que recorres este camino, asume tres horas con margen para descubrir dónde encajan las piezas en tu flujo.

Antes de empezar, tener clara la idea ayuda mucho. No hace falta un brief profesional, pero sí saber qué hace exactamente la web, para quién es y qué quieres que haga el visitante al llegar (suscribirse, comprar, contactar, descargar). Esa claridad inicial multiplica la calidad de cada paso siguiente, porque vas a transmitírsela a cada IA en su turno.

Antes de empezar

El frontmatter ya enumera las cuentas y herramientas: un chat de IA, acceso a v0 o un generador de imágenes, un editor con IA y Vercel. Salvo el editor (que se instala localmente), todo lo demás funciona desde el navegador y tiene capa gratuita suficiente para una landing. Crea las cuentas antes de empezar para no romper el flujo justo cuando estés con el diseño abierto.

Una decisión previa importante es dónde vas a alojar el código. GitHub es el camino corto: v0 exporta directamente a un repo, Claude Code o Cursor leen ese repo y Vercel se conecta a él para los despliegues automáticos. Si todavía no tienes GitHub configurado en tu equipo, dedícale los diez minutos iniciales: te ahorrarás fricción en los pasos 3 y 4.

El recorrido completo

El paso de pensar la idea y escribir el copy parece el menos técnico y es el que más determina la calidad final. Una IA con poco contexto entrega frases genéricas tipo “soluciones innovadoras para tu negocio”, que son ruido. Para que el copy salga afilado, dale a la IA tres cosas: qué hace tu producto en una frase concreta, a quién va dirigido (sector, tamaño, dolor que tiene) y qué tono encaja con tu marca. Pídele variantes del hero para elegir, no una sola opción, y guarda el texto final en un documento porque lo vas a reutilizar como input del paso siguiente.

El paso de diseño es donde más se nota la elección de herramienta. v0 genera componentes React con Tailwind partiendo de un prompt y una referencia visual, ideal si quieres una landing estática moderna. Lovable y Bolt.new juegan en la misma liga pero apuntan a aplicaciones con backend y base de datos, así que se quedan grandes para una página simple. Si tu necesidad es solo de imágenes (logo, ilustraciones, fondo del hero), un generador como Midjourney, Flux o Nano Banana te dará más control artístico que pedírselas al constructor de UI. Lo importante es que la salida del paso 1 viaje pegada al prompt del paso 2: el copy concreto es lo que evita que el diseño te muestre un Lorem Ipsum maquetado bonito pero vacío.

Cuando exportas el código a un editor con IA, lo que estás haciendo es pasar del modo “generación rápida” al modo “ajuste de detalle”. v0 te entrega algo presentable, pero casi siempre hace falta tocar el responsive de mobile, ajustar contrastes para que cumplan accesibilidad básica, conectar tus imágenes reales en lugar de los placeholders y limpiar componentes duplicados. Claude Code y Cursor son excelentes para esto porque leen el proyecto entero antes de tocar nada y te dejan revisar el plan antes de aplicar cambios. Si pides “muéstrame el plan antes de tocar archivos”, el editor explica qué va a modificar y por qué; aprueba paso a paso y mantienes el control.

El paso del deploy con Vercel es sorprendentemente trivial cuando todo lo anterior está limpio. Te logueas con la cuenta de GitHub, eliges el repo y Vercel detecta sola que es un proyecto React o Next, configura el build y publica en una URL .vercel.app en menos de un minuto. A partir de ese momento, cada git push a la rama principal dispara un nuevo despliegue automático. Si te quedas en plan gratuito te alcanza para proyectos personales; si más tarde quieres un dominio propio, lo añades desde el panel.

Por debajo, la lógica que mantiene unido todo el encadenamiento es git. Mientras cada paso entregue artefactos versionables (texto en un documento, código en un repo, imágenes en una carpeta del proyecto), siempre puedes volver atrás si algo se rompió, comparar versiones y mezclar trabajo de distintas iteraciones. Sin esa columna vertebral, el encadenamiento se vuelve frágil y cualquier error te obliga a recomponer manualmente.

Hay un error de método que merece la pena evitar desde el principio: hacer las cuatro etapas seguidas sin revisión humana. Cada IA puede equivocarse en su capa (el copy se vuelve cursi, el diseño rompe la jerarquía, el código mete dependencias innecesarias) y, si no paras a revisar entre paso y paso, los errores se acumulan y al final la web “no termina de funcionar” sin que sepas exactamente qué falla. Cinco minutos de revisión humana por paso valen oro.

Cómo saber que cada parte funciona

El copy funciona cuando una persona ajena al proyecto entiende qué hace la web en menos de diez segundos leyendo el hero. Si tienes que explicar, falta claridad. El diseño funciona cuando la jerarquía visual lleva la mirada al CTA principal sin esfuerzo; si los ojos se pierden, hay demasiado ruido. El código funciona cuando corre localmente con un solo comando (npm run dev o equivalente), abre sin errores en consola y se ve correcto tanto en escritorio como en un móvil de 360px de ancho. Y el deploy funciona cuando la URL pública carga el mismo resultado que el local, incluyendo las imágenes.

Errores frecuentes y cómo salir de ellos

• El copy del chat sale genérico. Falta contexto. Vuelve y dale ejemplos concretos del producto, una frase de competidores que te gusten y el dolor exacto que resuelves.
• v0 ignora el estilo que pediste. Pide los cambios uno a uno (primero el color, luego el espaciado, luego la tipografía) en vez de un prompt-monstruo con quince requisitos a la vez.
• El proyecto exportado no arranca en local. Pasa el error completo a Claude Code o Cursor y pide que lo resuelva antes de tocar nada más; suelen ser dependencias que faltan o versiones desalineadas.
• Vercel falla en el build. Mira el log del despliegue desde el panel: casi siempre es una variable de entorno que no configuraste o una dependencia que no quedó en package.json.
• Las imágenes generadas no encajan con el diseño. Vuelve al generador con dimensiones y estilo más precisos, o pide al editor que las recorte y optimice para web (formato webp, tamaño máximo razonable).
• El responsive móvil se rompe entero. Pide al editor que añada las clases responsive de Tailwind sección por sección y pruebes cada cambio en el inspector del navegador.

Variaciones útiles

Si la web necesita backend, login o base de datos (no solo presentación), cambia v0 por Lovable o Bolt.new en el paso 2: son entornos pensados para apps completas y te ahorran montar la infraestructura a mano. Si tu producto es muy visual y la marca pide identidad propia, dedica una etapa extra a un generador de imágenes potente antes del diseño, así v0 trabaja con assets reales en vez de placeholders. Y si tu landing va a recibir tráfico de SEO, mete una pasada extra entre el editor y el deploy para añadir metadatos, schema y un sitemap básico.

Siguiente paso

Cuando ya tengas el flujo agarrado, profundiza por dónde más te pique. Para el lado de generación de UI tienes v0, bolt-new y lovable. Para automatizar más el ajuste y el deploy puedes mirar la enseñanza automatizar-deploy-en-render y el curso crear-webs-con-ia.