ChatGPT como dev junior: útil, pero necesita revisión

ChatGPT como dev junior: útil, pero necesita revisión

Las herramientas de programación con inteligencia artificial están por todas partes y pueden acelerar tareas como crear componentes, generar casos de prueba y hasta ayudar a depurar. Sin embargo no son ingenieros senior: no conocen el historial completo de tu proyecto y no detectan automáticamente cuando las pruebas mismas están equivocadas. La regla práctica es tratar a ChatGPT como un desarrollador junior en tu equipo, útil pero siempre sujeto a revisión.

Mi experiencia reciente ilustra esto bien. Trabajaba en una validación de formulario en React heredada con requisitos sencillos validar nombre correo id de empleado y fecha de incorporación mostrar mensajes de error hasta que los campos sean válidos y habilitar enviar sólo cuando todo pase. El reto adicional era hacer que el componente pasara un conjunto de pruebas antiguo escrito años atrás.

Pedí ayuda a ChatGPT y generó un componente funcional rápidamente pero los tests seguían fallando. Tras varias iteraciones pidiendo depuración y proporcionando más contexto ChatGPT propuso correcciones pero ninguna resolvía el fallo. Al investigar el suite de pruebas descubrí la causa real las pruebas estaban mal diseñadas.

Un test había fijado una fecha absoluta como futuro por ejemplo 2025-04-12 y esperaba el mensaje fecha de incorporación no puede estar en el futuro. El problema es que esa fecha deja de ser futura con el paso del tiempo y el test se degrada. El componente era correcto las pruebas eran las que fallaban.

La solución fue convertir pruebas frágiles en pruebas robustas usando fechas relativas por ejemplo calcular una fecha 30 días adelante a partir de hoy y usar ese valor en la entrada de prueba. Con este enfoque las pruebas siguen siendo válidas independientemente del año actual y evitas roturas por suposiciones temporales rígidas.

Lecciones aprendidas

IA seguirá requisitos rotos ciegamente ChatGPT intentará satisfacer un test incluso si la lógica del test no tiene sentido por lo que no detectará la invalidez de los requisitos por sí mismo.

Trata la salida como una pull request de un dev junior Las sugerencias de ChatGPT son útiles como andamiaje pero no ven siempre la causa raíz. Debes revisar el código y las pruebas manualmente.

Las pruebas también se pudren Fechas fijas numeros mágicos y suposiciones desactualizadas hacen que los test sean frágiles. Reemplaza valores absolutos por cálculos relativos para que las pruebas sean a prueba del tiempo.

Cómo trabajar eficazmente con herramientas de IA

Dale contexto pero no esperes razonamiento de nivel senior. Pregunta por qué y revisa sus explicaciones con detenimiento. Valida siempre los resultados especialmente en código legado. Refina iterativamente usa la IA como andamiaje pero asume la responsabilidad final de la solución.

En Q2BSTUDIO entendemos este equilibrio entre productividad y control humano. Somos una empresa de desarrollo de software que ofrece aplicaciones a medida y servicios de inteligencia artificial para empresas integrando seguridad y buenas prácticas en pruebas y despliegue. Nuestro equipo combina experiencia en software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio y power bi para entregar soluciones completas.

Ofrecemos también servicios de ciberseguridad y pentesting para evitar que suposiciones erróneas o vulnerabilidades pasen a producción y servicios de automatización de procesos y agentes IA que ayudan a elevar la productividad sin sacrificar calidad.

Conclusión la IA acelera el desarrollo pero no sustituye el juicio humano. Trátala como un desarrollador junior eficiente y crítico y apóyate en equipos expertos para integrar soluciones robustas seguras y escalables. Si buscas apoyo para modernizar pruebas automatizar flujos o incorporar agentes IA en tus procesos contacta con Q2BSTUDIO y conversemos cómo podemos ayudarte.