El código generado por IA debe considerarse un "primer borrador", no un "borrador final". Desde el blog de @addyosmani, el líder de ingeniería de Google Chrome, su punto es muy claro: el código generado por IA debe considerarse como un "primer borrador" en lugar de un "borrador final", y la IA debe ser tratada como "un pasante diligente pero inexperto". Osmani argumenta que el código generado por IA a menudo parece perfecto, pero carece de una comprensión profunda del contexto y del significado pretendido. Por lo tanto, deberíamos tratar el código de IA como si fuera el código de un desarrollador junior o un becario: • Se puede utilizar para mejorar la velocidad: dejar que escriba código repetitivo y realice trabajo manual tedioso. • Nunca externalice el proceso de “lectura” y “comprensión”: puede dejar que la IA escriba, pero debe ser leída y revisada por humanos. ¿Por qué es necesario hacer esto? (Riesgos potenciales) 1. La desconexión entre la intención y el comportamiento • Si no lee ni comprende el código, corta la conexión entre el "comportamiento del código" y la "intención del diseño". • Si hay un problema con el código y no lo revisaste de antemano, no sabrás por qué se escribió de esa manera y el mantenimiento se convertirá en una pesadilla. 2. Atrofia de habilidades Aceptar ciegamente los resultados de la IA puede erosionar el pensamiento crítico y las capacidades de depuración de los ingenieros. Como lo expresó un ingeniero: "Si dejamos de validar los resultados de la IA, no solo introduciremos errores inmediatos, sino que también reduciremos sistemáticamente la capacidad que necesitamos para encontrar esos errores". 3. Engañoso por parecer correcto: el código de IA suele ejecutarse y pasar las pruebas, pero puede contener fallas lógicas sutiles, vulnerabilidades de seguridad (como vulnerabilidades de inyección) o no manejar adecuadamente los casos extremos. • Recuerda: LLM no publica código incorrecto; lo hace el equipo. La responsabilidad siempre recae en las personas. Consejos prácticos: Cómo convivir con la IA Osmani ofreció algunas sugerencias específicas para ayudar a los equipos a mantener la calidad del código mientras aprovechan la IA para mejorar la eficiencia: • Establecer un “humano en el circuito”: la IA puede redactar la primera versión, pero los humanos deben asegurarse de que el código se comporte como se espera. • Revisión rigurosa del código: los estándares para revisar el código de IA no deberían reducirse, e incluso deberían ser más estrictos que aquellos para revisar el código de colegas humanos. No se trata solo de que "funcione": No basta con verificar que el código funciona; también hay que entender cómo funciona. No fusiones código que no entiendas. • Utilizar herramientas automatizadas: si bien la revisión humana sigue siendo necesaria, se pueden usar herramientas de agentes inteligentes para automatizar las comprobaciones de pelusa, la coincidencia de expresiones regulares y las pruebas unitarias como una línea de defensa auxiliar. Dirección del blog:
