¿Te suena confiable que una IA “escupa código perfecto” y todo funcione como por arte de magia?

Spoiler: muchas veces no.

El problema del Vibe Coding

El código generado sale, muchas veces, con errores: bugs, problemas de seguridad, o lógica difícil de seguir. Las grandes PRs creadas por IA pueden saturar al equipo de revisión.

Los revisores humanos —que ya son cuellos de botella— terminan viendo miles de líneas: es lento, tedioso y propenso a fallas si no hay un control riguroso.

Esa aparente “productividad” termina siendo ilusión: si no estás revisando bien, los errores se pagan caro más adelante.

🚩 Lo que falla cuando le das rienda suelta a la IA

Bugs y vulnerabilidades: el código no pasa pruebas de seguridad.
Legibilidad pobre: difícil de entender para otro desarrollador.
Mantenimiento costoso: se acumula deuda técnica.
Revisiones lentas: los PRs gigantes consumen tiempo.

🔒 En su lugar: aplica un filtro con reglas claras

Existe un marco que sirve para dar estructura cuando usás IA, sin depender ciegamente de ella. Lo llaman las 4 R’s:

Riesgo (Risk) – ¿Este código expone secretos, vulnerabilidades, rutas inseguras? Nunca mandar a producción sin revisar.
Legibilidad (Readability) – ¿Se entiende para otro humano, o solo lo entiende la IA? Código con buen estilo, nombres claros y convención uniforme.
Confiabilidad (Reliability) – ¿Va a funcionar bajo carga real, con datos reales? No basta con que compile.
Resistencia (Resilience) – ¿Qué pasa si algo falla? Manejo de errores, degradación controlada, lógica de reintentos, monitoreo.

Ese filtro evita que lo generado automáticamente se transforme en deuda técnica.

✅ Cómo empezar ya, sin burocracia ni excesos

Divide funciones grandes en PRs pequeñas (feature → pieza → pieza). Facilita revisión.
Usa pre‑commit hooks con linters, tests y validaciones automatizadas. Detienen malas prácticas antes de subir código.
Trata la IA como asistente, no como autor. Vos seguís siendo responsable del diseño, arquitectura y calidad.

✨ Por qué este estilo simple + ordenado gana (y rápido)

Revisar PRs pequeñas toma mucho menos tiempo que revisar un monstruo generado sin criterio.
Detectás errores temprano: menos bugs, menos regresiones, mejor mantenimiento.
Mantener estilo y calidad favorece colaboración en equipo y facilita onboardings.

🎯 Acción inmediata

Si querés —ahora mismo— aplicar estas ideas al código que estás escribiendo, empieza por revisar cada PR bajo las 4 R’s y automatizar linting y pruebas. Verás cómo el código generado por IA se vuelve más confiable, manejable y profesional.