La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta indispensable en el flujo de trabajo de los desarrolladores. Tareas que antes consumían horas ahora se completan en minutos, y nuevas funcionalidades nacen antes de que siquiera hayamos terminado nuestro café matutino. Pero, ¿qué sentido tiene esta velocidad si no podemos confiar en el código que estamos entregando?
El riesgo del “AI Slop”: cuando la velocidad supera a la calidad
El uso descontrolado de la IA puede generar lo que se conoce como “AI Slop”: código semi-funcional, ensamblado sin contexto, que acumula silenciosamente errores, imports rotos y deuda técnica. En esta nueva era, la velocidad ya no es suficiente; la precisión y la calidad son lo que realmente diferencia a los equipos de desarrollo.
Como dijo Marcelo Oliveira, VP de producto de GitHub en GitHub Universe 2025: “Los mejores pilotos no son los que van más rápido, sino los que mantienen la suavidad y el control a alta velocidad. Velocidad y control no son opciones excluyentes, sino que se refuerzan mutuamente”.
Estrategias para un equilibrio perfecto entre velocidad y calidad
¿Cómo podemos aprovechar al máximo la velocidad que nos brinda la IA sin sacrificar la calidad de nuestro código? Aquí te presentamos tres estrategias esenciales:
Tip #1: Velocidad y calidad como un paquete inseparable
Es tentador aceptar código generado por IA que parece impecable, pero que esconde problemas subyacentes. La velocidad sin calidad no acelera la entrega, sino que aumenta el riesgo de que los problemas se acumulen. Los equipos y organizaciones exitosas son aquellos que combinan la velocidad impulsada por la IA con medidas de seguridad sólidas.
GitHub Code Quality (actualmente en versión preliminar pública) es una herramienta que te ayuda precisamente con esto. Impulsada por IA y CodeQL, analiza tu código en tiempo real y detecta problemas de mantenibilidad, riesgos de fiabilidad y deuda técnica. Puedes activarla con un solo clic a nivel de repositorio y obtener análisis automáticos en cada pull request, con sugerencias de corrección impulsadas por IA y CodeQL.
Además, los Rulesets te permiten bloquear merges que no cumplen con los estándares de tu equipo, manteniendo la calidad constante sin depender de la buena voluntad de los revisores.
Por último, la página AI Findings destaca los problemas en los archivos en los que tu equipo ya está trabajando, lo que te ayuda a solucionar los problemas mientras los tienes presentes y reduce el cambio de contexto.
En resumen: la IA te da velocidad, GitHub Code Quality te da control. Juntos, te permiten avanzar más rápido y construir mejor sin tener que sacrificar uno por el otro.
Más información sobre GitHub Code Quality
Tip #2: Sé el conductor, no el pasajero
La IA puede generar código rápidamente, pero la calidad nunca ha provenido únicamente de la automatización. GitHub te brinda las herramientas para escribir tu mejor código, desde Copilot en el IDE hasta la revisión de código de GitHub Copilot en los pull requests, pasando por GitHub Code Quality, que proporciona visibilidad de los problemas antiguos y la deuda técnica, junto con soluciones prácticas para abordarlos.
Estas funciones te dan el poder de establecer la dirección, los estándares y las restricciones. Cuanto más clara sea tu intención, mejor te podrá ayudar la IA.
Aquí tienes un marco de prompting sencillo que te ayudará a conseguirlo:
- Establece el objetivo, no solo la acción: Piensa en tus prompts como si estuvieras dando instrucciones a otro ingeniero: cuanto más claridad proporciones, mejor será el resultado final.
- Establece restricciones: Ejemplos: “Sin dependencias de terceros”, “Debe ser compatible con versiones anteriores a la v1.7”, “Siga los patrones de nomenclatura existentes”.
- Proporciona contexto de referencia: Enlaza a archivos relacionados, documentación, pruebas existentes o decisiones de arquitectura.
- Decide el formato de la salida: Pull request, diff, patch, comentario o bloque de código.
Con el agente de codificación de GitHub Copilot, incluso puedes asignar tareas de varios pasos como:
“Crea una nueva función auxiliar para dar formato a la moneda en toda la aplicación.
- Debe manejar USD y EUR
- Redondear a dos decimales
- Añadir tres pruebas unitarias
- No modificar el analizador de precios existente
- Devolver como pull request“
Observa cómo sigues siendo responsable del pensamiento y el agente se vuelve responsable de la ejecución.
En resumen: la IA acelera la ejecución, pero tu claridad y las medidas de seguridad de GitHub son lo que convierten esa aceleración en software de alta calidad.
Más información sobre el agente de codificación
Tip #3: Construye pruebas visibles de tu pensamiento, no solo de tu resultado
A medida que la IA asume más trabajo de ejecución, lo que diferencia a los desarrolladores eficaces es la claridad con la que comunican las decisiones, las concesiones y el razonamiento. Ya no basta con escribir código, sino que hay que mostrar cómo se piensa, se evalúa y se abordan los problemas a lo largo del ciclo de vida de una función.
Aquí tienes una buena práctica para mejorar la señal de tu documentación:
- Crea un issue que capture el porqué: Escribe un breve resumen del problema, el aspecto del éxito, las limitaciones y los riesgos.
- Nombra tu rama con claridad y haz commits reflexivos: Utiliza nombres significativos y mensajes de commit que narren tu razonamiento, no solo tus pulsaciones de teclas.
- Utiliza Copilot y el agente de codificación para construir, luego documenta las decisiones: Incluye notas breves sobre por qué elegiste un enfoque sobre otro y qué alternativas consideraste.
- Abre un pull request con un contexto rico en señales: Añade una breve sección de “Por qué”, “Qué cambió” y “Compensaciones”, además de capturas de pantalla o notas de prueba.
Por ejemplo, en lugar de:
Añadido interruptor de modo oscuroPrueba esto:
- Añadido interruptor de modo oscuro para mejorar la accesibilidad y la compatibilidad con las preferencias del usuario.
- Se eligió localStorage para la persistencia para evitar la dependencia del servidor.
- Se mantuvieron los cambios de estilo dentro del alcance para evitar efectos secundarios en los temas existentes.En resumen: tu código muestra lo que hiciste, pero tu documentación muestra por qué es importante. En esta nueva era de la IA, esto último es tan importante como lo primero.
Más información sobre la documentación efectiva
Avanzando juntos hacia un futuro con IA
La calidad lo es todo. Si bien la IA puede acelerar el ritmo de trabajo, también puede volverse en contra si el resultado no está guiado por la intención. Pero cuando combinas la IA con una dirección clara, sólidas medidas de seguridad y un pensamiento visible, ayudas a tu equipo a entregar código más limpio y fiable a escala, y posicionas a tu organización para avanzar rápidamente sin comprometer lo que más importa.
Fuente: GitHub Blog
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