Guía para iniciarse en Google AI Studio: de la idea a una aplicación web funcional en minutos

15 de enero de 2026

Convertir una idea en una aplicación web funcional ha estado tradicionalmente ligado al aprendizaje de lenguajes y entornos de programación, incluso cuando el objetivo era sencillo. Como consecuencia, muchas ideas se quedaban en intención o bocetos.

Esta barrera explica el interés por enfoques como el desarrollo asistido por IA, que reduce esos obstáculos de entrada.

“Vibe coding” y Google AI Studio para crear y prototipar aplicaciones web con IA

El “vibe coding” es una de esas aproximaciones asistidas por IA. Permite empezar a construir aplicaciones sin dominar todavía el ecosistema técnico, aunque solo sea para experimentar o construir prototipos. Además, incorporar tecnologías o lenguajes de programación adicionales a los conocidos o que todavía no se dominan.

Esta técnica permite construir sitios web o aplicaciones describiendo con claridad qué se quiere crear y cómo debe comportarse. Sin embargo, a medida que los proyectos crecen, la comprensión técnica, incluida la programación, vuelve a ser decisiva para construir sistemas seguros, eficientes y capaces de crecer con solidez.

En este contexto, Google AI Studio es un punto de entrada cómodo y también divertido para experimentar y prototipar. Es una plataforma web accesible, con un coste de uso muy bajo e incluso cero en sus primeros niveles. Está pensada para probar ideas, iterar rápidamente y validar conceptos, incluso sin experiencia previa. Cuando el proyecto lo requiera, el código generado podrá trasladarse a flujos de trabajo más avanzados.

Google AI Studio permite transformar ideas en prototipos funcionales y validar conceptos aunque no se tengan conocimientos de programación.

Comenzar con Google AI Studio

Para acceder a Google AI Studio basta con acceder e identificarse con una cuenta de Google. Dentro, la interfaz es simple y sencilla y el servicio se puede utilizar directamente. Sin embargo, conviene conocer y repasar dos ajustes en la columna derecha de configuración:

Modelo: Gemini 3 Flash Preview es la opción por defecto, que por su latencia mínima es una buena opción para empezar a experimentar, en modo probar y aprender.
System Instructions: como es habitual en los modelo de IA, permite definir instrucciones o el rol de la IA. No es imprescindible definirlo, pero permite añadir una instrucción directiva como podría ser:

Actúa como un desarrollador Full Stack experto. Crea aplicaciones web modernas, responsivas y funcionales utilizando HTML y CSS para el diseño y JavaScript puro. Cuida el aspecto visual para que sea atractivo sin utilizar degradados de color.

Describir el proyecto

El chat central es donde se describe la idea de aplicación, lo que tiene que hacer y cómo. No se trata de pedir “algo que funcione”, sino en definir con claridad el problema, el contexto de uso y la lógica fundamental de la aplicación o sitio web.

Por tanto, en lugar de solicitar una “web de gestión de inventario”, se trata de proporcionar información sobre el propósito, funcionamiento y diseño visual de la aplicación.

El prompt se puede generar directamente o después de conversar con Gemini sobre lo que se quiere hacer, como si hablaras con un compañero de trabajo. Un ejemplo sería:

> Quiero crear una aplicación de gestión de inventario para un pequeño comercio. La aplicación debe incluir un formulario para añadir productos, un buscador en tiempo real, etiquetas de color según el stock y la capacidad de guardar los datos localmente en el navegador para que se mantengan al utilizar la aplicación.

Una vez que se genera el código, el siguiente paso es ver y probar la aplicación: si la interfaz responde como se espera, si los datos persisten o no, si el flujo de interacción es claro y si la lógica coincide con la intención original.

Ejemplo de aplicación web programada por Gemini en Google AI Studio.

Si algo no encaja, no es necesario arreglar el código manualmente. Basta con describir el problema (copiar los mensajes de error, si los hay) y pedir al modelo un ajuste concreto.

—Por ejemplo, “El buscador no filtra cuando el campo está vacío”, “Añade una confirmación visual al guardar” o “Separa el formulario de la lista para mejorar la legibilidad”.

Este diálogo continuo con el modelo Gemini (prompt inicial, generación, ejecución, observación, corrección) reduce la distancia entre la idea y el resultado. Aunque se avance sin comprender cada línea de código, se mantiene un marco que define lo que debe ocurrir, cuándo, cómo y con qué aspecto.

Prueba local: de la IA al navegador

Una vez que Gemini genera la respuesta, la interfaz organiza el software de forma estructurada que luego se puede descargar y probar en local, en el ordenador:

La pestaña "Code" muestra una lista del archivo o archivos generados (ej: index.html, script.js, styles.css).
Junto a cada archivo hay un icono de descarga para guardar cada uno de ellos en el ordenador.
Es necesario guardar todos los archivos descargados en la misma carpeta.
Haciendo doble clic en index.html la aplicación se abrirá en el navegador y funcionará de forma independiente, fuera de AI Studio.
También es posible descargar la aplicación completa en un archivo .zip con la opción "Download app".

Compartir y publicar la aplicación en internet

Google AI Studio ofrece una integración directa con GitHub para que la aplicación sea accesible desde cualquier lugar. Al hacer clic en el botón Guardar en GitHub y autorizar el acceso, se creará un repositorio con el código final generado.

—Sincronizar con GitHub permite tener una copia de seguridad, un historial de versiones y un punto de partida para compartir o publicar la aplicación.

Para compartir o publicar la aplicación en internet se puede optar por utilizar GitHub Pages (en los ajustes del repositorio). De este modo la aplicación estará disponible en una URL pública tipo https://usuario.github.io/proyecto/. También es posible subirla a un hosting convencional o a servicios como Netlify.

—De forma parecida, el botón de Implementar app en Google Cloud permite enviar la aplicación a la infraestructura de Google (usando Cloud Run).

⚠️ Seguridad y claves de la API: Si la aplicación necesita conectarse a la API de Gemini para ejecutar tareas complejas (como generar imágenes o analizar datos), es importante no exponer las claves de la API compartiendo un archivo que contenga la API Key en el código y eliminar cualquier credencial incrustada en el código antes de publicar o compartir la aplicación.

Más: Reglas de seguridad críticas de la API para Gemini.

Conclusión

Google AI Studio no sustituyen la programación ni los entornos profesionales (incluso asistidos por IA), pero ofrece un punto de entrada claro y accesible para comprobar el potencial de la IA aplicada a la creación de aplicaciones.

Sobre todo, es una invitación a probar, experimentar e iniciarse de forma accesible y gradual, y facilita que una idea se convierta rápidamente en un prototipo funcional.

En este contexto es fundamental saber formular un problema, definir comportamientos y evaluar resultados. Si bien el conocimiento técnico sigue siendo relevante, y más a medida que los proyectos crecen, quienes quieran explorar o dar forma a una idea, probar un concepto o iniciarse en construir aplicaciones tienen un punto de partida accesible para pasar a la acción.