Que un fragmento generado por inteligencia artificial compile o produzca el resultado esperado no demuestra que sea seguro, mantenible ni adecuado para el proyecto. Estudios recientes indican que muchos desarrolladores desconfían de la seguridad del código generado, pero no siempre realizan una revisión profunda. El riesgo no está en usar IA, sino en aceptar una sugerencia sin probar sus supuestos.
Funcionar no es lo mismo que estar bien hecho
Un ejemplo sencillo puede pasar una prueba básica y fallar con una entrada vacía, un permiso incorrecto, una condición de concurrencia o un volumen de datos mayor. La IA suele recibir solo una parte del contexto: el archivo abierto, el mensaje del usuario y algunos nombres de funciones. No conoce automáticamente las reglas de negocio, la arquitectura completa, los datos reales ni las restricciones de producción.
Por eso hay que separar tres preguntas. Primero, ¿el código funciona con los casos previstos? Segundo, ¿cumple el diseño y las convenciones del proyecto? Tercero, ¿resiste entradas maliciosas y evita exponer datos? Una respuesta afirmativa a la primera no responde las otras dos.





