Las herramientas como GitHub Copilot, CodeRabbit o Cursor no solo aceleran la producción: también están redefiniendo qué entendemos por calidad del código y cómo la aseguramos.
Sin embargo, los datos más recientes, como los del informe DORA 2024, nos advierten: más código no significa mejor software. De hecho, los equipos que adoptan IA sin una estrategia clara experimentan una caída del 7% en estabilidad y del 1,5% en velocidad de entrega. Parece contradictorio, pero tiene sentido. La IA potencia el ritmo, pero también amplifica los errores si no hay un proceso de calidad sólido acompañándola.
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Sergio Vergara
Sergio Vergara
El riesgo de escribir más sin entender más
El primer efecto colateral es la pérdida de control. Cuando generamos grandes bloques de código en segundos, perdemos parte del conocimiento profundo del sistema. Los pull requests se hacen más grandes, más complejos y más difíciles de revisar. Peor aún, la IA comete errores distintos a los humanos: desincroniza versiones, borra funcionalidad sin avisar, inventa nombres o funciones. Y como no son nuestros errores habituales, tardamos más en detectarlos.
Por eso, hoy más que nunca, la calidad del software no es una fase final ni una responsabilidad aislada: es un sistema completo que debe integrarse desde el primer paso del ciclo de desarrollo.
La calidad como sistema, no como momento
Los equipos que mejor están integrando IA en sus flujos comparten una idea: la calidad no se garantiza al final, se construye desde el principio. Esto requiere un proceso de seis pilares que se refuerzan entre sí:
- Prácticas codificadas y compartidas: principios de diseño, patrones de arquitectura, convenciones de nombres, buenas prácticas de seguridad o accesibilidad. No son normas para limitar la creatividad, sino un lenguaje común para construir mejor y revisar más rápido.
- Colaboración real (pair programming, revisiones sincrónicas): las sesiones de diseño compartido o la programación en pareja no son una pérdida de tiempo. Son inversión directa en conocimiento colectivo, en mejores decisiones y en menos errores.
- Análisis estático y asistido por IA: si una máquina puede detectar errores estilísticos, code smells o problemas de seguridad, mejor. Así reservamos la energía humana para lo que importa: decisiones arquitectónicas, trade-offs, claridad de propósito.
- Testing automatizado como primera línea de defensa: no todos los tests valen lo mismo. Priorizar los de integración y los que cubren el flujo crítico de negocio es clave. Son tu red de seguridad y tu documentación viva.
- Revisiones como aprendizaje, no como policía: si tu proceso depende de que en la revisión final se detecten errores graves, algo va mal. La revisión de código debe reducir su alcance poco a poco, y centrarse en transferir conocimiento, detectar nuevos patrones y enriquecer las prácticas compartidas.
- Retroalimentación continua y bucles de mejora: cada parte del proceso puede nutrir al resto. Si una revisión detecta un patrón común, se puede convertir en una nueva regla de análisis estático. Si una conversación en pairing mejora el diseño, que se documente. Es un ciclo virtuoso.
El rol de la IA en las revisiones de código
Paradójicamente, donde la IA está teniendo mayor impacto real no es en la escritura de código, sino en su revisión. Herramientas como CodeRabbit están automatizando las tareas más tediosas y repetitivas: verificar convenciones, comprobar si hay tests asociados, resumir cambios extensos, identificar vulnerabilidades comunes.
Esto no solo reduce el esfuerzo humano: también eleva la conversación. Al eliminar la carga de trabajo trivial, los humanos se pueden centrar en discutir decisiones de arquitectura, legibilidad, mantenibilidad y alineación con los objetivos de negocio.
Además, democratiza el acceso a expertise: aunque no tengas un experto en seguridad en cada revisión, la IA puede actuar como un revisor especializado de primer nivel, avisando de los errores más comunes en ese ámbito.
¿Qué viene después?
Lo más interesante está en lo que aún no hemos visto:
- La IA será mejor evaluando código que generándolo. Porque la revisión se basa en detectar desviaciones sobre un patrón, no en crear desde cero. Es más fácil juzgar que inventar.
- El foco del ingeniero pasará del “cómo” al “por qué”. A medida que la IA automatiza implementaciones, las decisiones clave serán de propósito, diseño y alineación.
- Deberemos asumir ciertos riesgos y automatizar tareas completamente. Algunas decisiones pueden pasar directamente por IA si el coste de revertirlas es bajo. No todo tiene que pasar por aprobación humana.
Conclusión
Nunca fue tan fácil generar código. Pero esa abundancia exige un nuevo tipo de responsabilidad: crear sistemas que garanticen que ese código sea sostenible, mantenible y alineado con el negocio.
La IA no sustituye el criterio humano, pero sí puede amplificarlo. Si sabemos delegar lo trivial y cuidar lo importante, el resultado puede ser una nueva era de desarrollo más veloz, más confiable y más placentero.
Y ahí está la clave, no se trata de hacer lo mismo más rápido, sino de hacer cosas mejores.
