El escenario: «La aplicación va lenta»
Todo desarrollador conoce esa frase. Un usuario reporta lentitud en una aplicación web y comienza la investigación.
En un escenario tradicional, esto implicaría:
- Revisar dashboards de monitorización
- Analizar logs manualmente
- Comparar métricas históricas
- Identificar patrones
- Revisar código y commits recientes
- Correlacionar cambios con la degradación
Un proceso que puede llevar horas o incluso días.
El nuevo enfoque: IA como copiloto de diagnóstico
Esta semana experimentamos algo diferente. Ante una queja de lentitud, utilizamos un asistente de IA integrado con nuestras herramientas de observabilidad (APM) y nuestro repositorio de código.
Lo que hicimos en 15 minutos:
1. Análisis inicial de métricas
Le pedimos a la IA que analizara las transacciones lentas de las últimas horas. Inmediatamente identificó los endpoints problemáticos y sus tiempos de respuesta.
2. Comparativa histórica
«¿Esto es nuevo o siempre fue así?»
Una pregunta simple que la IA respondió comparando automáticamente los tiempos actuales con la media del mes anterior, identificando que había habido una degradación del 105% en una fecha específica.
3. Análisis de distribución
¿Era un problema generalizado o solo afectaba a ciertos usuarios?
La IA analizó los percentiles y determinó que:
- El 50% de las peticiones funcionaban bien
- El 40% tardaba entre 5-30 segundos
- El 10% tardaba más de 30 segundos
El patrón era claro: correlacionado con el volumen de datos del cliente.
4. Detección de la causa raíz
La pregunta clave: «¿Qué cambió ese día?»
La IA cruzó la fecha de la degradación con el historial de commits del repositorio y encontró un merge que introdujo un patrón N+1 clásico:
// El código problemático (simplificado)
for (Item item : items) {
calcularDatosAdicionales(item); // N queries adicionales por cada item
}Para un listado de 400 elementos, esto generaba ~2.000 queries por petición.
El impacto visual
Tiempo de respuesta (segundos)
20s | ####
| ####
16s | #### #### ####
| #### #### #### ####
12s | #### #### ####
| #### #### #### ####
8s | #### #### #### #### ####
| #### ####
4s | ####
|
+------------------------------------------
Dia 1 2 3 4 5 6 7 8
^
Merge del cambioLecciones aprendidas
Lo que la IA hizo bien
Velocidad: Consultas que manualmente llevarían minutos, se ejecutaron en segundos.
Correlación de datos: Conectó métricas de APM con commits de código automáticamente.
Análisis estadístico: Percentiles, distribuciones y comparativas históricas sin esfuerzo manual.
Contexto: Mantuvo el hilo de la conversación, refinando el diagnóstico progresivamente.
Lo que sigue requiriendo criterio humano
- Decidir qué preguntas hacer
- Validar las conclusiones
- Diseñar la solución óptima
- Evaluar el impacto del cambio
El patrón de diagnóstico que funcionó
Este flujo, guiado por preguntas naturales a la IA, nos llevó de «la app va lenta» a «este commit introdujo un patrón N+1» en menos de 15 minutos:
- Usuario reporta problema
- ¿Hay degradación reciente? → Comparar con histórico
- ¿Es generalizado o puntual? → Analizar distribución
- ¿Cuándo empezó? → Identificar fecha de inflexión
- ¿Qué cambió ese día? → Revisar commits
- Causa raíz identificada
La solución
Una vez identificado el problema, la solución era clara: convertir las N queries en una sola query batch.
// La solución optimizada
List<Integer> itemIds = items.stream()
.map(Item::getId)
.collect(toList());
// UNA sola query para todos los items
Map<Integer, DatosAdicionales> datosMap =
dao.getDatosAdicionalesBatch(itemIds);
// Asignar los datos sin queries adicionales
for (Item item : items) {
item.setDatos(datosMap.get(item.getId()));
}Resultado: De ~2.000 queries a ~5 queries por petición.
Conclusión
La IA no reemplaza el conocimiento del desarrollador sobre su sistema, pero amplifica dramáticamente su capacidad de análisis.
Lo que antes requería saltar entre múltiples herramientas, escribir queries complejas y correlacionar datos manualmente, ahora se convierte en una conversación natural.
El verdadero poder está en la combinación: la intuición del desarrollador para hacer las preguntas correctas, y la capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones.
La próxima vez que escuches «la aplicación va lenta», quizás la respuesta esté a solo unas preguntas de distancia.
¿Has usado IA para diagnóstico de problemas de rendimiento? Comparte tu experiencia en los comentarios.
