La irrupción de la IA generativa ha generado tanto entusiasmo como confusión en el ecosistema de desarrollo de software. En Ingensoft, hemos integrado LLMs (Large Language Models) en nuestros flujos de trabajo desde 2023, y en este artículo compartimos lo que sí funciona, lo que no, y los riesgos críticos que nadie menciona.
Mitos vs. Realidades
Mito
“La IA puede reemplazar a los desarrolladores”
Realidad
La IA es un asistente poderoso, pero no entiende el contexto del negocio ni la arquitectura a largo plazo. En nuestros proyectos, aumenta la productividad en un 30%, pero requiere revisión humana rigurosa.
Mito
“Usar GitHub Copilot es seguro para código propietario”
Realidad
Los modelos públicos entrenan con tu código. Para proyectos empresariales, usamos LLMs locales (Llama 3, CodeLlama) o soluciones privadas (Amazon CodeWhisperer con datos aislados).
Mito
“La IA genera código listo para producción”
Realidad
El código generado suele tener vulnerabilidades ocultas y deuda técnica. En Ingensoft, todo código asistido por IA pasa por: (1) revisión humana, (2) pruebas unitarias, y (3) análisis estático de seguridad.
Nuestro protocolo para uso seguro de IA generativa
Para proyectos empresariales, seguimos este protocolo estricto:
- Aislamiento de datos: Nunca enviamos código propietario a APIs públicas. Usamos modelos locales o soluciones empresariales con NDA.
- Validación técnica: Todo output de IA es tratado como “código de tercero” y pasa por nuestro pipeline de pruebas.
- Propiedad intelectual: Revisamos licencias de los modelos y garantizamos que el código final sea 100% propiedad del cliente.
- Capacitación continua: Entrenamos a nuestro equipo en prompts efectivos y en detección de alucinaciones técnicas.
La IA generativa no es una varita mágica, pero es una herramienta transformadora cuando se usa con disciplina de ingeniería. En Ingensoft, la vemos como un “co-piloto” que amplifica la productividad, nunca como un reemplazo de la experiencia y el juicio técnico.