¿Cómo revisas el código generado por IA para que no confíes en él a ciegas?

Question

Accepted Answer

El código generado por IA es **un borrador de un autor confiado pero falible**. A menudo se ve correcto y compila, pero aún así oculta errores sutiles, API inventadas o agujeros de seguridad. Una revisión disciplinada mantiene la velocidad sin el riesgo.

## Lista de verificación de revisión

- **Lee cada línea.** Si la saltas, envías errores que no puedes explicar más tarde. Sin excepciones.
- **Verifica que resuelve el problema real** — no uno que se ve similar. La IA se optimiza para lo plausible, no para lo correcto.
- **Ejecuta las pruebas y el linter.** Agrega pruebas para los casos que te importan; no confíes ciegamente en las propias pruebas de IA tampoco.
- **Verifica casos extremos** — entrada vacía, nulos, valores grandes, concurrencia, condiciones límite.
- **Verifica seguridad** — inyección SQL/comando, entrada no sanitizada, secretos en el código, deserialización insegura.
- **Verifica rendimiento** — bucles O(n²) accidentales, consultas N+1, memoria ilimitada.
- **Confirma que las API existen** — la IA alucina nombres de métodos y funciones de biblioteca que parecen reales.
- **Nunca pegues código que no entiendas.** Si no puedes explicarlo, no puedes mantenerlo ni depurarlo.

## Un flujo práctico

```text
1. Read the diff fully  →  do I understand every line?
2. Does it solve the real problem, including edge cases?
3. Run: tests + linter + type checker
4. Scan for security + performance red flags
5. Only then: commit (with a message that reflects what it really does)
```

Trata la IA como un desarrollador junior rápido: útil, productivo, pero cuya salida siempre revisas antes de que se lance. La responsabilidad del código enviado permanece contigo, no con el modelo.

## Por qué es importante

El peligro del código de IA no es que esté obviamente roto — es que está *plausiblemente* roto, pasando una mirada casual mientras oculta un error o una vulnerabilidad. Revisar cada línea, ejecutar pruebas y negarse a enviar código que no entiendas es lo que separa usar la IA como un multiplicador de fuerza de acumular silenciosamente deuda técnica y riesgo de seguridad que no puedes justificar.