¿Cómo usamos la IA para programar? Ventajas y desventajas reales

La inteligencia artificial ya es parte del día a día de muchos desarrolladores. Ya no se trata solo de autocompletar líneas de código: ahora la IA puede generar funciones completas, crear pruebas unitarias, detectar errores y hasta sugerir arquitecturas completas. Pero ¿qué significa realmente “usar IA para programar”? ¿Qué ganamos… y qué riesgos trae?

¿Cómo se usa hoy la IA en desarrollo?

Las herramientas de IA se han vuelto asistentes permanentes en el flujo de trabajo:

Autocompletado inteligente: sugiere código en tiempo real según el contexto.
Explicación de código: ideal para entender librerías complejas o proyectos heredados.
Generación de funciones y componentes: desde views de Django hasta scripts API-ready.
Refactorización asistida: propone mejoras en legibilidad y eficiencia.
Documentación automática: genera docstrings, comentarios y resúmenes técnicos.
Depuración guiada: ayuda a identificar por qué algo falla y cómo corregirlo.

Entonces, la IA se convierte en un copiloto que acelera tareas repetitivas y reduce la fricción al aprender nuevas tecnologías.

Ventajas

1. ⏰ Ahorro de tiempo

Reduce significativamente el tiempo invertido en tareas repetitivas: crear estructuras base, escribir código estándar o buscar ejemplos.

2. 📖 Aprendizaje continuo

Es como tener un mentor disponible 24/7: puedes preguntar conceptos, pedir explicaciones y ver ejemplos prácticos en segundos.

3. ✅ Menos errores comunes

Las propuestas suelen incluir patrones probados, buenas prácticas y soluciones ya validadas.

4. 🏁 Productividad aumentada

Más tiempo para enfocarte en la lógica del negocio y menos en detalles mecánicos.

Algunas Desventajas?

1. 📝 Si no das un prompt correcto y no vigilas o auditas el código que te sugiere puede devolverte y general código incorrecto, incompleto o fuera del contexto expuesto

La IA puede generar código que “suena bien” pero no funciona. Siempre requiere revisión humana, requiere de ti!!

2. 🤖 Dependencia excesiva

Si te acostumbras demasiado, puedes dejar de fortalecer tus propios fundamentos.
Una buena practica es darle primero el pseudo código y la lógica que necesitas, así delimitas y previenes errores de interpretación y se evitan las llamadas "alucinaciones" que realmente no entiendo porque le dan este atributo humano a una maquina

3. ⁉️ Falta de contexto

La IA no conoce todos los detalles de tu proyecto: configuraciones ocultas, restricciones internas, bugs previos, etc.
Empieza por un documento de requerimientos y objetivos, te ayudara tanto a ti par ver el alcance de tu proyecto y en la planificación general

4. 🚓 Riesgos de seguridad

Si no tienes cuidado con lo que compartes (tokens, datos sensibles), podrías exponer información crítica.
XSS
Sanitización
Inyecciones de Script o SQL, etc.

Entonces… ¿vale la pena?

Sí, definitivamente. Pero hay una regla de oro 🪙:

usa la IA como herramienta, no como reemplazo del criterio técnico.

Cuando se combina conocimiento propio + inteligencia artificial, el resultado es un desarrollo más rápido, más ordenado y mucho más eficiente. La clave está en revisar, validar y aprender de cada sugerencia.

Editores de Código que pueden interesarte:

Cursor: Ideal para proyectos grandes, refactorizaciones y desarrollo rápido con IA.
Windsurf: Es visto como el competidor directo de Cursor.
Zed + Zed AI: Un editor ultrarrápido escrito en Rust. Muy usado por quienes buscan velocidad + IA, especialmente en macOS y Linux.
GitHub Copilot Workspace: Es más cercano a un “agente de trabajo” que a un editor.