Por qué rechazo código de IA aunque funcione

Fuentes: When I reject AI code even if it works

El ingeniero Vinicius Brasil explica su práctica habitual de descartar el código generado por agentes de programación, incluso cuando supera las pruebas, porque considera que el cuello de botella del desarrollo se ha desplazado de la implementación a la revisión. Aunque sigue buenas prácticas —modo planificación, dividir tareas grandes en fases y enviar cambios pequeños— afirma sufrir sobrecarga cognitiva al revisar un diff que no ha pensado en profundidad.

Brasil contrapone el flujo tradicional, en el que dedicaba días a explorar el código, experimentar y consolidar contexto antes de implementar —lo que le daba mayor confianza y facilitaba explicar sus decisiones—, con el trabajo asistido por IA, donde la velocidad de generación no elimina la necesidad de entender el problema. Asegura que, con frecuencia, rechaza todos los cambios del agente y vuelve a empezar, y que la diferencia entre la primera sesión y la segunda no es el modelo de lenguaje, sino la persona que lo guía.

El autor enumera cinco motivos concretos de rechazo: no poder explicar el enfoque con palabras propias, un diff desproporcionado respecto al problema, abstracciones introducidas sin necesidad demostrada, código que funciona localmente pero dificulta razonar sobre el sistema, y una confianza en el resultado mayor que la comprensión del mismo. Aboga por combinar revisiones humanas obligatorias con las revisiones automáticas de IA y subraya que el software debe ser adecuado, escalable y extensible, qualités que la mera superación de CI no garantiza. Concluye que los agentes de programación, por impresionantes que sean, todavía necesitan un ingeniero competente que los oriente hacia soluciones sostenibles.