Problemas de Calidad y Legibilidad del Código por el uso de la IA

Problemas de Calidad y Legibilidad del Código

Estilo Inconsistente y Mala Formulación

• Variabilidad de Estilo: Los agentes de IA, especialmente los modelos más grandes que han sido entrenados en vastos y heterogéneos datasets, pueden generar código con estilos inconsistentes (por ejemplo, mezclando convenciones de nomenclatura, diferentes usos de espacios, o formatos de comentarios). Esto es un problema significativo cuando se integra en una base de código existente con directrices de estilo estrictas.

• Código Verboso o Ineficiente: El código generado puede ser a menudo repetitivo (boilerplate innecesario) en comparación con una solución concisa y elegante escrita por un desarrollador experimentado. Aunque sea funcional, la eficiencia y la elegancia pueden verse comprometidas.

Dificultad para Entender el "Por Qué" (Explicabilidad)

• Falta de Comentarios y Documentación Contextual: Los agentes pueden generar comentarios básicos, pero a menudo fallan en proporcionar la documentación contextual clave que explica por qué se tomó una determinada decisión de diseño o cómo se integra la nueva pieza en la arquitectura general del sistema. La legibilidad va más allá de la sintaxis; incluye la comprensión del intento del código.

• Estructuras de Código Poco Convencionales: Para problemas complejos, el agente podría generar una solución que es técnicamente correcta, pero que utiliza patrones de diseño o estructuras de control poco comunes o difíciles de seguir, dificultando su mantenimiento por parte de programadores humanos.

Problemas de Mantenibilidad y Refactoring

• Acoplamiento Alto: El código generado por IA a veces tiende a un alto acoplamiento entre componentes, lo que lo hace más frágil y difícil de modificar o refactorear sin introducir efectos secundarios inesperados. La IA puede optimizar la solución para el problema inmediato, pero no para la escalabilidad futura.

• Generación de Tech Debt: Al priorizar la funcionalidad sobre la limpieza y el diseño robusto (que la IA aún lucha por hacer de forma fiable), el agente puede inadvertidamente introducir deuda técnica (código funcional pero de baja calidad o mal diseñado) que deberá ser resuelta más tarde por el equipo humano.

Para combatir estos problemas, los desarrolladores suelen recurrir a herramientas de linteo automatizado y una revisión de código (code review) humana más estricta para todo el código generado por IA.