- El código generado por IA falla por falta de contexto, uso de APIs desactualizadas, sesgo hacia el camino feliz y problemas de concurrencia.
- Las alucinaciones de dependencias representan un riesgo grave para la cadena de suministro de software y requieren verificación estricta.
- Un enfoque por capas de checklist, pruebas automatizadas, seguridad y observabilidad es esencial para controlar el código de IA.
- La IA debe integrarse en una cultura de revisión crítica y buenas prácticas de ingeniería, nunca sustituirlas.
¿Por qué el código generado por IA falla y cómo revisarlo? La adopción de asistentes de programación basados en modelos de lenguaje ha explotado en los últimos años y hoy millones de desarrolladores usan estas herramientas a diario. El problema es que gran parte de ese código generado por IA llega a producción con la misma rapidez con la que se escribe, pero sin la revisión rigurosa que exigiríamos a un compañero humano, lo que abre la puerta a fallos funcionales, vulnerabilidades y comportamientos imprevisibles bajo carga.
Lejos de ser errores aleatorios, los fallos del código generado por IA responden a patrones muy repetitivos: falta de contexto del proyecto, APIs desactualizadas, sesgo hacia el “camino feliz”, problemas de concurrencia, alucinaciones de dependencias y una cultura de testing insuficiente. Entender por qué se producen y cómo detectarlos a tiempo es clave para que la IA sea un acelerador fiable y no una fábrica silenciosa de deuda técnica.
Por qué el código generado por IA falla con tanta frecuencia
Una de las causas más subestimadas es que el modelo no ve tu proyecto completo. Los LLM trabajan con una ventana de contexto limitada y, si no les proporcionas la arquitectura, las convenciones internas y las dependencias clave, tenderán a generar código que parece correcto en aislamiento pero choca con la realidad de tu repositorio: imports que no existen, nombres que rompen los estilos del equipo o supuestos sobre utilidades y capas que simplemente no están ahí.
Además, el entrenamiento de estos modelos se hace sobre datos históricos. Entre la fecha de corte del corpus de entrenamiento y el estado actual del ecosistema han podido cambiar librerías, APIs, patrones de seguridad e incluso prácticas recomendadas. El resultado es que el asistente de IA puede sugerirte funciones obsoletas, parámetros que ya no se usan o patrones de diseño que hoy considerarías inseguros o ineficientes.
Otro componente clave es el llamado sesgo del “camino feliz”. Buena parte de los tutoriales, ejemplos y snippets con los que se entrenan los modelos muestran solo el escenario donde nada falla: la base de datos responde, la red nunca cae, los datos llegan limpios y en el formato esperado. La IA replica ese estilo y suele omitir validaciones de entrada, manejo robusto de errores, timeouts razonables o políticas de reintentos controlados.
La concurrencia también es terreno minado. La mayoría de ejemplos públicos que consumen las IA describen ejecuciones secuenciales y entornos de prueba sencillos. Cuando ese mismo patrón se vuelca en sistemas multiusuario, colas de trabajo o microservicios en producción, emergen condiciones de carrera, sobrescrituras en caché, bloqueos inesperados y fallos difíciles de reproducir si no se cuenta con pruebas de carga y herramientas de observabilidad adecuadas.
Por si fuera poco, muchos equipos asumen que, si el código generado “compila y funciona en local”, ya es aceptable. Esta falsa sensación de seguridad hace que se mezclen ramas con lógica no entendida del todo, escasez de pruebas automáticas y nulos controles de seguridad, multiplicando el riesgo de que esos errores latentes exploten en el peor momento: justo tras un despliegue crítico o en horas pico de uso.
Alucinaciones de dependencias y riesgo para la cadena de suministro
Más allá de los bugs clásicos, la IA introduce un tipo de amenaza especialmente peligroso: las alucinaciones de paquetes. Se ha comprobado que los LLM pueden inventar nombres de librerías o módulos que “suena” que podrían existir, pero que en realidad no están publicados en ningún registro oficial, y aun así los proponen con total naturalidad en el código.
Esta situación sería solo una molestia si se limitara a un error de compilación. El problema real aparece cuando un atacante detecta esos nombres “falsos”, registra un paquete con ese identificador en el ecosistema correspondiente (npm, PyPI, etc.) e introduce código malicioso. A partir de ese momento, desarrolladores desprevenidos pueden instalar la dependencia creyendo que es legítima, abriendo un vector de ataque directo sobre su aplicación.
Investigaciones recientes han cuantificado la magnitud del fenómeno: analizando 576.000 fragmentos de código generados con 16 modelos distintos, se detectó que cerca del 19,7 % de las referencias a paquetes apuntaban a dependencias inexistentes. En total, se identificaron más de 440.000 alucinaciones, muchas de ellas repetidas en diferentes consultas, lo que convierte el problema en un patrón sistemático, no en anécdotas aisladas.
Esta repetición es justo lo que vuelve el asunto tan explotable. Si un nombre de paquete inventado aparece una y otra vez en sugerencias de IA, un atacante solo necesita registrarlo una vez con código malicioso y esperar. Cada desarrollador que confíe y lo instale, sin revisión, introduce una puerta trasera potencial: robo de credenciales, exfiltración de datos, ejecución remota de código o sabotaje directo de los sistemas.
Los modelos de código abierto parecen especialmente afectados. Estudios comparativos apuntan a que modelos como CodeLlama o DeepSeek rondan tasas de alucinación cercanas al 22 %, mientras que algunos modelos comerciales se mueven en torno a un 5 %, probablemente por diferencias en el volumen de entrenamiento, la calidad de los datos y los mecanismos de filtrado de resultados. También hay alternativas comerciales como Claude Opus que se colocan en la discusión sobre precisión y filtrado de datos.
El lenguaje también influye. JavaScript, con su ecosistema de paquetes gigantesco y a menudo caótico, muestra tasas de referencias erróneas en torno al 21 %, frente al 16 % observado en Python. Cuanto más amplio y fragmentado es el espacio de nombres, más complicado resulta para el modelo “recordar” qué existe de verdad y qué no, y mayor es la superficie para la confusión de dependencias.
Si conectamos estos datos con los grandes incidentes de la cadena de suministro de los últimos años, el panorama se vuelve inquietante. Basta con que una sola dependencia maliciosa se cuele en un componente ampliamente utilizado para comprometer a proveedores, clientes y sistemas críticos, como ya se vio en ataques que afectaron a organizaciones del calibre de Microsoft, Apple o Tesla.
Confiar ciegamente en el código generado por IA y, especialmente, en sus imports y dependencias, es por tanto un lujo que ninguna organización debería permitirse. Sin procesos claros de verificación y auditoría de paquetes, es cuestión de tiempo que una de estas alucinaciones se convierta en un incidente de seguridad de primer nivel. La polémica sobre la IA como fuente ilustra bien por qué no basta con aceptar sugerencias sin verificar su veracidad.
Los “pecados capitales” del código generado por IA
Más allá de las dependencias inventadas, cuando analizas pull requests llenos de código generado automáticamente se repiten una y otra vez los mismos defectos. Es útil agruparlos en una especie de “pecados capitales” que sirven como checklist mental antes de aceptar cualquier contribución de la IA.
En primer lugar, está la ausencia de manejo robusto de errores. La IA suele escribir solo el recorrido ideal de la función y se olvida de excepciones, respuestas parciales, timeouts o datos nulos. Eso se traduce en endpoints que se caen con una excepción no controlada ante el mínimo imprevisto, o procesos batch que se quedan a medias sin dejar rastro útil en los logs.
El segundo gran bloque son las vulnerabilidades de seguridad clásicas. No es raro encontrar código generado que concatena strings para construir consultas SQL, que refleja directamente datos de usuario en HTML sin sanitizar o que maneja identificadores sensibles sin control de autorización. Si el asistente no tiene instrucciones explícitas de seguridad, tenderá a producir la solución más sencilla, no la más segura.
A esto se suma la falta casi sistemática de validación exhaustiva de entrada. Muchos fragmentos aceptan cualquier payload “tal cual” y confían en que aguas abajo todo se comporte correctamente. Sin un esquema de validación que marque tipos, rangos y formatos válidos, la aplicación se vuelve frágil ante datos malformados, ataques de inyección o simples errores de integración.
Otro error recurrente está en la gestión de recursos. La IA puede olvidar cerrar conexiones, no liberar descriptores de archivo o crear pools de conexiones sin límites razonables. En desarrollo puede no pasar nada, pero en producción eso deriva en fugas de memoria, saturación de servicios externos o bloqueos difíciles de diagnosticar.
En el terreno del rendimiento, aparecen patrones como las temidas N+1 queries, consultas sin índices adecuados o resultados sin paginación. El modelo tiende a producir la consulta directa y obvia, sin tener en cuenta la dimensión real de las tablas ni el volumen de tráfico previsto. Si nadie revisa esos detalles, la app puede ir fina con diez usuarios… y colapsar con mil.
También son muy habituales los “números mágicos”: timeouts, tamaños de lote, umbrales de reintentos o límites de concurrencia codificados a fuego en el código. Esto dificulta los cambios de configuración entre entornos, resta flexibilidad en despliegues cloud (AWS, Azure o similares) y complica afinar el comportamiento en función de métricas reales.
Por último, destaca la escasez de logging y observabilidad. Mucho código generado carece de trazas útiles, no incluye identificadores de correlación ni métricas mínimamente estructuradas. Cuando algo falla en producción, localizar el punto exacto del problema se convierte en una odisea, más aún si hablamos de microservicios desplegados en diferentes regiones y orquestados en la nube.
Patrones de revisión y testing para domesticar el código de IA
Para que la IA juegue a tu favor y no en tu contra, no basta con “echarle un ojo” al código antes de mezclarlo. Hace falta una estrategia en varias capas que combine checklist de revisión, pruebas automatizadas, análisis de seguridad y observabilidad en producción, pensada específicamente para lidiar con las particularidades del código generado por modelos de lenguaje.
Un buen punto de partida es establecer un checklist previo al merge. En esa lista deberían aparecer comprobaciones mínimas como la resolución correcta de imports, el uso exclusivo de APIs soportadas, la presencia de manejo de errores y validaciones de entrada, y la ausencia de secretos o credenciales hardcodeadas. Nada de pulsar “merge” a ciegas: cada item debe estar explicitamente validado.
Junto a esa revisión manual, conviene diseñar una pirámide de pruebas sólida. En la base, el análisis estático (linters, type checkers, SAST) debería ser obligatorio en el pipeline CI y tener capacidad de bloquear despliegues. Herramientas como ESLint, TypeScript, mypy, bandit, go vet, SonarQube o similares ayudan a detectar desde code smells hasta vulnerabilidades conocidas.
Por encima, los tests unitarios deben cubrir no solo el camino feliz, sino casos límite, entradas inválidas y simulaciones de errores de red o dependencias externas. Cuando se sustituye lógica existente por código propuesto por IA, el testing diferencial es oro puro: ejecutar la implementación antigua y la nueva con el mismo conjunto de entradas (incluyendo valores extremos y formatos inesperados) y comparar los resultados para detectar cambios de comportamiento sutiles.
Las pruebas de integración y end to end verifican que los componentes juegan bien entre sí. En el caso del código generado por IA, son especialmente útiles para comprobar su interacción con servicios de terceros, colas, bases de datos y sistemas de autenticación o autorización, donde suelen aparecer supuestos incorrectos del modelo sobre tiempos de respuesta o formatos de datos.
No hay que olvidar el rendimiento. Las pruebas de carga y estrés, con herramientas como k6, autocannon u otras, permiten observar cómo se comporta ese “endpoint perfecto” cuando recibe cientos o miles de peticiones simultáneas. Ahí se destapan problemas de concurrencia, bloqueos, reintentos descontrolados o consultas mal optimizadas que no se ven en entornos de desarrollo.
En paralelo, la seguridad merece un capítulo aparte. Además del análisis estático, es recomendable ejecutar escáneres de dependencias, herramientas como OWASP ZAP para revisar superficies web y, en entornos más críticos, ejercicios de pentesting específicos. Checklists de seguridad que incluyan validación de entrada, parametrización de consultas, configuración de CORS y CSRF, límites de tasa y logging seguro ayudan a que ninguna “laguna” típica de la IA llegue a producción.
Una vez desplegado, la observabilidad se convierte en tu red de seguridad. Logs estructurados, trazas distribuidas y métricas por sección del código permiten localizar rápidamente el origen de un fallo aunque no puedas replicar el entorno de producción exacto. Etiquetar claramente las secciones de código que provienen de la IA es una práctica muy útil para priorizar revisiones y correlacionar incidentes con cambios concretos del asistente.
Un patrón muy práctico es poner el código generado en “cuarentena” detrás de adaptadores. Consiste en encapsular la lógica propuesta por la IA tras una capa que valide entradas, imponga timeouts, registre checkpoints críticos y ofrezca mecanismos de fallback seguros. Así puedes desplegar nuevas funcionalidades apoyadas en IA reduciendo el impacto potencial si algo sale mal.
Cultura de uso responsable: humanos e IA en el mismo equipo
Por muy sofisticado que sea el asistente, la responsabilidad sobre el sistema sigue siendo humana. Las organizaciones que mejor están aprovechando la IA en desarrollo de software son las que han definido contratos claros de revisión, niveles progresivos de confianza y políticas sobre en qué partes del sistema se puede usar generative code y en cuáles no.
Los datos de adopción son abrumadores: encuestas recientes indican que alrededor del 72 % de los desarrolladores usan IA a diario para generar código y que en algunos equipos hasta un 42 % del código en repositorios procede ya de estas herramientas. Paradójicamente, el 96 % reconoce que no confía plenamente en que ese código sea correcto, y aun así menos de la mitad lo revisa siempre antes de integrarlo, generando lo que algunas empresas denominan “verification debt”.
Parte del problema es que muchos desarrolladores perciben que revisar código de IA requiere incluso más esfuerzo que revisar el de un compañero. El asistente suele generar soluciones que parecen impecables a primera vista, pero contienen errores sutiles o supuestos incorrectos que exigen una lectura muy atenta. A esto se suma que extraer buen código de un modelo pasa por invertir tiempo en prompts bien diseñados y en iteraciones de refinado.
En la práctica, la IA se usa para todo tipo de tareas: desde prototipos y pruebas de concepto, donde el riesgo es menor, hasta software interno crítico y aplicaciones de cara al cliente. El gran contrasentido es que, aunque muchos consideran que la IA es más útil para documentación, explicación de código existente y generación de tests, la mayoría la emplea sobre todo para escribir nuevo código de negocio, justo donde un fallo puede ser más costoso.
Organizaciones punteras están respondiendo con estrategias concretas. Algunas han implantado políticas de revisión crítica donde cualquier contribución generada por IA se analiza con los mismos estándares (o incluso más estrictos) que el código escrito a mano. Otras mantienen documentos de proyecto (equivalentes a un AGENTS.md) —por ejemplo, Clawdbot, un agente de IA— que resumen convenciones, arquitectura, restricciones y principios de diseño para “educar” a la IA y reducir iteraciones erráticas.
También crece el interés por medir la calidad interna, no solo la velocidad. Equipos maduros monitorizan métricas como la cobertura de pruebas, la tasa de bugs en producción y el tiempo de resolución de incidencias para saber si la introducción masiva de código de IA está incrementando la deuda técnica. Si estos indicadores empeoran, es señal de que algo va mal en la forma de integrar la herramienta en el flujo de desarrollo.
Al mismo tiempo, hay un movimiento de revalorización de las buenas prácticas de ingeniería clásica. Lenguajes como Rust o C, donde el compilador obliga a un manejo exhaustivo de errores, memoria y concurrencia, siguen ganando terreno precisamente porque fuerzan disciplina. En dominios críticos (fintech, salud, sistemas embebidos) muchos equipos prefieren sacrificar algo de velocidad a cambio de garantías más fuertes, y los agentes de IA aún tienen dificultades para moverse con soltura en esos contextos de alta exigencia técnica.
En definitiva, la clave no está en abrazar o rechazar la IA sin matices, sino en integrarla con criterio dentro de una cultura que valore la calidad interna del software. La diferencia entre un equipo que escala de forma sana y otro que se ahoga en su propio código generado por IA suele estar en ese conjunto de prácticas: revisión rigurosa, testing agresivo, observabilidad y decisiones de diseño guiadas por humanos.
El avance de los asistentes de código no tiene marcha atrás y su impacto en la productividad es innegable, pero eso no implica renunciar al buen código. Tratar a la IA como a un desarrollador junior extremadamente rápido —que siempre requiere supervisión, explicación de contexto y revisiones a fondo— permite aprovechar sus ventajas sin hipotecar la seguridad, la mantenibilidad ni la fiabilidad de tus sistemas. Quien combine esa disciplina con las capacidades de los modelos actuales estará en una posición de ventaja frente a quienes se limitan a pulsar “aceptar sugerencia” y cruzar los dedos en cada despliegue.
Apasionado de la tecnología desde pequeñito. Me encanta estar a la última en el sector y sobre todo, comunicarlo. Por eso me dedico a la comunicación en webs de tecnología y videojuegos desde hace ya muchos años. Podrás encontrarme escribiendo sobre Android, Windows, MacOS, iOS, Nintendo o cualquier otro tema relacionado que se te pase por la cabeza.