A medida que los agentes de IA se convierten en participantes regulares de los proyectos de software, la documentación debe evolucionar para servir tanto a lectores humanos como a máquinas. Este estudio de caso muestra cómo un equipo convergió en un plan de gobernanza a través de problemas reales, un experimento deliberado y dos rondas de discusiones sobre compensaciones. El desafío central: ayudar a personas y agentes a comprender rápidamente el estado actual del proyecto mientras se preserva el contexto de por qué ocurrieron los cambios, cómo se ejecutaron y cómo se verificaron. El marco resultante equilibra el contexto histórico con la claridad operativa, evitando la trampa de la sobredocumentación. Las ideas clave incluyen tratar la documentación como un sistema vivo, usar evidencia de incidentes reales para guiar decisiones y diseñar tanto para la legibilidad humana como para la capacidad de análisis de los agentes. Los equipos que adopten flujos de trabajo asistidos por IA encontrarán aquí una referencia útil para su propia estrategia de documentación.
Un marco práctico de gobernanza de documentación que sirve tanto a desarrolladores humanos como a agentes de IA, desarrollado a través de incidentes reales y experimentos iterativos.