El Head of Frontend de Surf hizo un juego con AI sin experiencia en animación — y casi se quiebra

Andrey Makar-Uvarov, Head of Frontend en Surf, se propuso un experimento honesto: tomar una tarea de un área donde es un completo principiante e intentar realizarla con ayuda de IA. Su elección recayó en un juego indie con animación. El resultado — prototipo listo, nervios desgastados.

Juego: un gato, un laberinto y un recurso de luz

El concepto es más reflexivo de lo que normalmente esperarías de un proyecto de prueba: un gato naranja con una linterna camina por un laberinto oscuro buscando otros animales. La mecánica clave — gestionar la luz como un recurso limitado. La lógica de elección es simple pero profunda:

• Dar la luz al conejo — iluminará el pasaje y te ayudará a progresar
• Recuperarla y fortalecer tu propia linterna
• Equilibrar entre tu propia iluminación y ayudar a otros personajes
• Llegar al final distribuyendo correctamente el recurso

La tarea no se reducía a un tutorial estándar — no es una aplicación CRUD ni un hello world. Necesitas crear algo que requiera soluciones técnicas y artísticas simultáneamente. Esto es lo que hacía el experimento una prueba honesta de la asistencia por IA.

Donde comenzó el caos

Andrey se desenvuelve bien con código. Pero crear animación para juegos es una disciplina separada: sprites, timings, curvas de aceleración, formatos de exportación. Todo esto es desconocido.

Aquí es donde la IA debería ser un navegante en aguas desconocidas. Al principio el proceso fluyó bien: la IA sugería bibliotecas, explicaba enfoques, generaba ejemplos de código. El problema surgió donde siempre surge en un dominio extranjero: ¿cómo verificas que el resultado es correcto?

La animación es visual e intuitiva. Para evaluar si un personaje se mueve correctamente, necesitas experiencia visual. Para formular una tarea con precisión a la IA — necesitas vocabulario especializado.

Para entender el error — necesitas comprensión de principios básicos. Sin esto, el ciclo de "preguntar → obtener respuesta → romper algo → preguntar nuevamente" empieza a girar sin fin.

"Casi tuve un colapso nervoso codificando por intuición" — es

exactamente así como el autor describe la fase final del trabajo con animaciones.

Problema estructural del vibe-coding

El caso ilustra bien los límites de las posibilidades de la asistencia por IA. La IA funciona como un multiplicador: aumenta la velocidad donde la persona ya tiene competencia. Donde no hay competencia — no hay nada que multiplicar, y el proceso se convierte en una serie de intentos intuitivos. Específicamente para animación sin conocimiento básico, esto significaba:

• Imposible evaluar la calidad del resultado sin experiencia visual
• Difícil formular con precisión una tarea sin el vocabulario correcto
• Difícil diagnosticar errores sin comprensión del dominio
• La IA genera opciones con confianza, pero no puedes evaluarlas críticamente

A pesar de esto, el prototipo salió. El juego con el gato y el laberinto funcionó. Este es un detalle importante: la IA te permite llegar a un resultado funcional incluso sin experiencia, pero al costo de significativamente más iteraciones y estrés de lo que parecía probable al inicio.

Qué significa esto

Vibe-coding en un dominio desconocido no es un atajo, sino un maratón con una ruta desconocida. La IA reduce la barrera de entrada pero no la elimina: cuanto más lejos esté la tarea de tu zona de conforto, más el resultado está determinado por la aleatoriedad que por la velocidad de la herramienta. El experimento de Andrey es uno de los casos más honestos sobre esto.