Los límites de la creación de AI se están expandiendo rápidamente, y vemos que la capacidad de los modelos generativos comienza a extenderse a la construcción de aplicaciones, la orquestación lógica, la colaboración multimodal y la ejecución automatizada. Muchos procesos que originalmente requerían que los ingenieros los manejaran manualmente, como la llamada a herramientas, la integración de plugins, el procesamiento de datos, la inferencia de modelos y la gestión de estados, ahora comienzan a estar encapsulados en arquitecturas de AI de nivel superior. El acto de creación está pasando gradualmente de la "generación de contenido" única a un "proceso de creación ingenierizado" realizado conjuntamente por modelos, agentes y cadenas de herramientas.

Este cambio trae una tendencia clara: los productos generados por IA están pasando de ser "resultados" a "aplicaciones", de "archivo único" a una estructura sistemática compuesta por scripts, prompts, archivos de configuración, complementos y módulos lógicos. Las herramientas de generación tradicionales (como ChatGPT, Midjourney, Runway) pueden proporcionar un punto de partida para la creación, pero no pueden sostener la estructura de ingeniería detrás de la creación, que incluye la gestión de múltiples archivos, lógica de aplicación, permisos y almacenamiento, colaboración y remix, integración en cadena y monetización, entre otros aspectos más complejos.

A medida que la participación de la IA en la producción de contenido se profundiza, el propio proceso creativo se está convirtiendo en un activo. Vemos que el código, los prompts, las versiones de ajuste de modelos, la lógica de plugins, las rutas de llamada y la estructura de flujo de trabajo, que anteriormente eran "pasos de producción" implícitos, ahora son unidades de contenido reutilizables, combinables, colaborativas y que pueden tener valor.

En este contexto, CodexField está construyendo un conjunto dirigido a