La intel·ligència artificial ha canviat la manera com desenvolupem aplicacions. Eines com ChatGPT, Copilot o Claude generen codi funcional en segons, accelerant el lliurament de projectes. No obstant, aquesta velocitat té un cost: el codi generat per IA sovint no té el context profund del negoci, l'experiència d'usuari i el manteniment a llarg termini. A Q2BSTUDIO, especialistes en desenvolupament de programari a mida, hem observat patrons recurrents que, si no es corregeixen, poden degradar el rendiment, la seguretat i la qualitat del producte final. A continuació, analitzem els problemes més comuns i oferim solucions pràctiques.
Un dels errors més freqüents és la sobreexigència de dades des del frontend. La IA tendeix a consumir APIs completes quan només necessita un parell de mètriques. Per exemple, un panell de control que mostra el nombre total d'usuaris, publicacions i ingressos podria fer tres trucades independents a llistats complets i després filtrar al client. Això genera payloads enormes, alenteix la càrrega i augmenta el consum de memòria al navegador. La solució passa per dissenyar endpoints específics per a la interfície, col·laborant amb l'equip backend per exposar només les dades necessàries. A la nostra experiència amb intel·ligència artificial, recomanem utilitzar agregacions al servidor i retornar només els valors calculats.
Un altre patró problemàtic són els bucles infinits de peticions API, especialment a React. La IA genera sovint efectes amb useEffect sense array de dependències, provocant que cada actualització d'estat dispari una nova trucada, creant un bucle infinit. Per detectar-lo, obriu la pestanya Network del navegador: si veieu dotzenes de peticions idèntiques en segons, teniu un bucle. La correcció és simple: afegir dependències correctes i, en molts casos, moure les trucades fora del cicle de render. A Q2BSTUDIO implementem hooks personalitzats que encapsulen la lògica de peticions i garanteixen que només s'executin una vegada o quan canviïn dades rellevants.
La manca de debounce en cerques és un altre clàssic. Una barra de cerca que llança una API a cada pulsació de tecla genera una allau de peticions. La IA sol implementar la solució més directa, ignorant que escriure 'producte' són set trucades quan n'hi hauria d'haver una. Incorporar un debounce de 300-500 ms redueix dràsticament la càrrega del servidor i millora l'experiència d'usuari. En un projecte recent, els nostres enginyers van descobrir que una automatització de processos amb cerques sense debounce generava més de 50 peticions per segon; després d'aplicar la tècnica, va baixar a 2-3.
La gestió d'imatges és un altre punt feble. La IA utilitza les imatges tal com es proporcionen, sense optimitzar. Un fons decoratiu de 4 MB en format PNG alenteix la càrrega significativament, especialment en dispositius mòbils. La solució és usar formats moderns com WebP (fins a un 80% més petit), comprimir totes les imatges i aplicar lazy loading per a les que estan fora del viewport inicial. A Q2BSTUDIO integrem aquestes pràctiques en els nostres fluxos de treball de cloud AWS i Azure, on l'optimització d'assets és clau per al rendiment.
La mida excessiva dels components és un altre símptoma. La IA no té noció de quan un fitxer es torna massa gran; simplement afegeix lògica nova al mateix fitxer. Hem vist components de 2000 línies que barregen peticions API, lògica de negoci, estat i presentació. La solució és dividir en fitxers més petits: extreure la lògica a hooks personalitzats, les peticions a serveis i la UI a components atòmics. Això millora el manteniment i facilita les proves.
Les convencions de nomenclatura inconsistents també apareixen sovint. La IA s'entrena amb milions de repositoris i barreja camelCase, snake_case i PascalCase. Per evitar-ho, és fonamental establir regles clares al projecte i usar ESLint per forçar-les. A Q2BSTUDIO definim guies d'estil abans de començar qualsevol desenvolupament, assegurant coherència fins i tot quan s'utilitza IA com a assistent.
En l'àmbit de l'experiència d'usuari, els botons que no funcionen i les rutes trencades són habituals. La IA genera interfícies sense provar els fluxos de navegació complets. La solució és senzilla: feu clic a cada element interactiu abans de publicar. També convé implementar barreres d'error i rutes de guarda. Un projecte que vam revisar tenia vuit botons amb controladors buits; els usuaris es frustraven i creien que l'aplicació no responia.
Les URLs no amigables per a SEO són un altre error típic. La IA prefereix paràmetres de consulta (?page=about) perquè són fàcils d'implementar, però perjudiquen el posicionament. Utilitzar rutes netes com /about millora la indexació i l'experiència de l'usuari. En un cas real, canviar de paràmetres a rutes semàntiques va incrementar el trànsit orgànic un 40% en dos mesos.
L'accessibilitat també es ressent. La IA ignora sovint les etiquetes alt en imatges, els rols ARIA i el contrast de color. A més, pot generar mides de font en píxels en lloc d'unitats relatives, impedint que els usuaris amb discapacitat visual adaptin el text. La bona pràctica és usar rem per a fonts i espaiats, i validar amb eines com Lighthouse. A Q2BSTUDIO integrem auditories d'accessibilitat a cada projecte de ciberseguretat per garantir que les aplicacions siguin inclusives.
L'absència de virtualització en taules amb moltes dades provoca interfícies lentes. La IA renderitza totes les files al DOM, però amb 1000 registres el rendiment es degrada. Utilitzar llibreries com react-window o TanStack Virtual només pinta les files visibles, mantenint la fluïdesa.
En l'àmbit de la integració de dades, la IA no té en compte la intel·ligència de negoci. Un frontend pot consumir dades de múltiples fonts sense optimitzar, quan l'ideal és tenir un backend que agregui la informació. Per exemple, en lloc que el frontend truqui a /users, /posts i /orders, seria millor un endpoint /dashboard/stats que retorni totals. Això redueix la càrrega i millora la velocitat de càrrega.
La validació de formularis amb useState pur és un altre maldecap. La IA escriu dotzenes de hooks useState i lògica de validació manual, generant centenars de línies propenses a errors. Alternatives com react-hook-form amb Zod permeten esquemes de validació declaratius i redueixen el codi a la meitat.
Finalment, la inconsistència visual sorgeix quan la IA utilitza icones de llibreries diferents o colors que no coincideixen amb el disseny original. És crucial extreure tokens de disseny del Figma i utilitzar un tema centralitzat. A Q2BSTUDIO treballem colze a colze amb els dissenyadors perquè els desenvolupaments reflecteixin fidelment la identitat visual.
En conclusió, la IA és una eina poderosa per accelerar la creació d'aplicacions, però no substitueix el criteri humà. Els desenvolupadors han de revisar el codi generat, provar els fluxos, optimitzar el rendiment i garantir l'accessibilitat. A Q2BSTUDIO combinem la velocitat de la IA amb la nostra experiència en desenvolupament de programari a mida, cloud, ciberseguretat i intel·ligència de negoci per lliurar productes robustos i escalables. La clau està en utilitzar la IA com un assistent creatiu, no com un substitut del pensament crític.
