El panorama de costos en los sistemas de tecnología avanzada está cambiando drásticamente. Tradicionalmente, los costos de hardware eran los más destacados, pero ahora, las complejidades de programación y depuración están ganando prominencia. Este documento explora este cambio y sus implicaciones, centrándose en reducir el costo de programar comportamientos complejos de robots, utilizando las últimas innovaciones del campo de la IA Generativa, como los modelos de lenguaje grande (LLMs). Aprovechamos las máquinas de estados finitos (FSMs) y los LLMs para optimizar la programación de robots mientras garantizamos la funcionalidad. El documento aborda los desafíos de los LLM relacionados con la calidad del contenido, enfatizando un enfoque dual que utiliza bloques de software predefinidos y un LLM Supervisory.