La Inteligencia Artificial está cambiando radicalmente la forma en que se desarrolla software.
Hoy es posible describirle a una herramienta de IA lo que queremos construir y, en cuestión de minutos u horas, obtener pantallas, bases de datos, APIs, lógica de negocio y hasta una aplicación funcional.
A esta nueva forma de desarrollar software muchos la llaman Vibe Coding.
Y sí, es impresionante.
Pero hay algo que como dueño de un negocio deberías tener muy presente:
Que una aplicación funcione no significa que esté preparada para producción.
Hace unos días, un amigo que está desarrollando una extranet para sus clientes me pidió que revisara su aplicación.
La había desarrollado utilizando Inteligencia Artificial.
Me comentó que había tomado muy en serio el tema de la seguridad y que, por esa razón, se sentía bastante confiado de que no tendría problemas.
Pero yo decidí probar algo diferente.
No empecé por seguridad.
Quise saber qué ocurría cuando la aplicación tuviera que soportar un escenario real de usuarios y datos.
El problema apareció en las pruebas de carga
Preparé una prueba de carga y estrés.
Generé miles de registros para simular un escenario real y configuré múltiples usuarios utilizando la aplicación al mismo tiempo.
Esto es algo que actualmente podemos hacer mucho más rápido con ayuda de Inteligencia Artificial.
El resultado fue preocupante.
Ante un escenario completamente normal, la aplicación se caía estrepitosamente.
Y lo más interesante es que, cuando una aplicación tiene pocos datos y solamente uno o dos usuarios, este tipo de problema puede pasar completamente desapercibido.
Las pantallas funcionan.
Los botones funcionan.
Los formularios funcionan.
La información aparece.
Todo parece estar bien.
Hasta que llegan los usuarios reales.
El problema estaba en el backend
Al revisar el código encontramos el problema.
El backend estaba consultando la base de datos y cargando en la memoria del servidor una gran cantidad de información relacionada con productos, movimientos, estados de cuenta y otros registros.
Después de cargar toda esa información, recién realizaba los filtros.
Desde el punto de vista funcional, aparentemente funcionaba.
Pero desde el punto de vista de arquitectura y rendimiento, era una bomba de tiempo.
Imagina una empresa de distribución con algunos cientos de productos y unos pocos miles de movimientos.
Probablemente nadie nota el problema durante las primeras pruebas.
Ahora imagina que la empresa tiene decenas de miles o cientos de miles de registros y que varios clientes comienzan a utilizar la plataforma simultáneamente.
La situación cambia completamente.
El servidor empieza a consumir memoria.
Las consultas se vuelven más pesadas.
Los tiempos de respuesta aumentan.
Los usuarios comienzan a esperar.
Y eventualmente la aplicación puede dejar de responder.
El problema no estaba en una pantalla.
Estaba en la arquitectura y en la forma en que el sistema procesaba los datos.
El código podía funcionar y aun así estar mal
Y aquí está uno de los principales riesgos que veo con el Vibe Coding.
La Inteligencia Artificial puede generar código que funciona.
Pero funcionalidad y calidad de software no son exactamente lo mismo.
Una aplicación empresarial necesita mucho más que pantallas funcionando.
Necesita, entre otras cosas:
- Seguridad.
- Buen diseño de arquitectura.
- Manejo adecuado de bases de datos.
- Control de errores.
- Escalabilidad.
- Pruebas de carga.
- Pruebas de estrés.
- Gestión adecuada de memoria.
- Protección de información.
- Control de accesos.
- Monitoreo.
- Mantenibilidad.
- Buen rendimiento.
Y muchas de estas cosas no son evidentes cuando simplemente utilizas la aplicación.
Las estadísticas también empiezan a mostrar el problema
Esto no significa que la Inteligencia Artificial sea mala para desarrollar software.
Todo lo contrario.
La adopción es enorme.
Según el Stack Overflow Developer Survey 2025, el 84% de los desarrolladores encuestados utiliza o planea utilizar herramientas de IA en su proceso de desarrollo, y el 51% de los desarrolladores profesionales las utiliza diariamente.
Pero hay un dato que me parece todavía más interesante.
El 46% de los desarrolladores encuestados desconfía de la precisión de las respuestas de las herramientas de IA, mientras solamente el 33% confía en ellas.
Es decir, incluso los propios desarrolladores que utilizan estas herramientas saben que el resultado necesita ser revisado.
Y hay más.
El mismo estudio encontró que el 66% de los desarrolladores considera frustrante trabajar con soluciones de IA que están "casi correctas, pero no del todo", mientras que el 45% señala que depurar código generado por IA puede consumir más tiempo.
Esto es importante porque una aplicación puede pasar una prueba superficial y aun así tener problemas que solamente aparecen cuando se analiza con mayor profundidad.
¿Y qué ocurre con la seguridad?
Aquí la situación merece todavía más atención.
En su 2025 GenAI Code Security Report, Veracode evaluó código generado por más de 100 modelos de lenguaje en diferentes lenguajes de programación.
El resultado:
45% de las muestras de código generadas por IA fallaron las pruebas de seguridad e introdujeron vulnerabilidades relacionadas con el OWASP Top 10.
Y hay otro dato interesante: el hecho de utilizar modelos más nuevos o más grandes no garantizó automáticamente código más seguro. En las pruebas de Veracode, la mejora en la capacidad de generar código funcional no se tradujo necesariamente en una mejora equivalente en seguridad.
Esto nos deja una lección importante:
La IA puede ayudarte a construir software mucho más rápido, pero no elimina la necesidad de ingeniería de software.
Vibe Coding no es el problema
Quiero ser muy claro con esto.
No creo que el problema sea utilizar Inteligencia Artificial para programar.
En nuestra industria sería absurdo pensar así.
La IA puede acelerar muchísimo el desarrollo.
Puede ayudarnos a crear prototipos, generar código repetitivo, construir interfaces, crear pruebas, documentar sistemas, analizar errores y acelerar muchas otras tareas.
El problema aparece cuando confundimos:
"La IA pudo construirlo"
con
"La aplicación está lista para producción".
Son dos cosas completamente diferentes.
El verdadero riesgo para una empresa
Para una empresa, el problema no necesariamente aparece cuando se desarrolla la aplicación.
Puede aparecer después.
Cuando los clientes comienzan a utilizarla.
Cuando aumenta la cantidad de información.
Cuando aparecen 50 usuarios simultáneos.
Cuando la base de datos empieza a crecer.
Cuando alguien intenta realizar una operación que nadie había contemplado.
Cuando ocurre un error.
Cuando alguien encuentra una vulnerabilidad.
O cuando simplemente el servidor no tiene suficiente memoria para procesar la cantidad de información que la aplicación está intentando cargar.
Y en ese momento ya no estamos hablando solamente de programación.
Estamos hablando de la reputación de la empresa frente a sus clientes.
¿Qué debería hacer una empresa que desarrolla una aplicación con IA?
Si eres dueño de un negocio y estás desarrollando una aplicación utilizando herramientas de Inteligencia Artificial, mi recomendación no es que dejes de utilizarlas.
Mi recomendación es exactamente lo contrario:
Utiliza la IA, pero agrega supervisión técnica.
Antes de lanzar una aplicación empresarial, procura que alguien con experiencia revise como mínimo:
1. Arquitectura
¿La aplicación está diseñada para crecer?
¿La forma en que se comunican frontend, backend y base de datos tiene sentido?
2. Base de datos
¿Las consultas están correctamente construidas?
¿Existen índices adecuados?
¿Se está trayendo solamente la información necesaria?
3. Seguridad
¿Los usuarios solamente pueden acceder a la información que les corresponde?
¿Existen problemas de autenticación, autorización o exposición de datos?
4. Rendimiento
¿Qué sucede cuando hay muchos registros?
¿Qué sucede cuando existen múltiples usuarios simultáneos?
5. Pruebas de carga y estrés
No basta con probar que una pantalla funciona.
Hay que probar qué sucede cuando la aplicación recibe una carga realista.
6. Código
No solamente hay que preguntar:
"¿Funciona?"
También hay que preguntar:
"¿Está bien construido?"
La IA necesita supervisión, no solamente confianza
La Inteligencia Artificial está democratizando el desarrollo de software.
Eso es algo positivo.
Una persona que antes necesitaba meses para construir un prototipo hoy puede hacerlo mucho más rápido.
Pero cuando ese prototipo se convierte en una aplicación empresarial, las reglas cambian.
Una aplicación que maneja clientes, productos, dinero, documentos o información privada necesita pasar por controles técnicos.
Porque una cosa es construir software.
Y otra muy diferente es construir software para producción.
Mi amigo tuvo suerte.
Detectamos el problema antes de que sus clientes comenzaran a utilizar la aplicación.
Y eso es exactamente lo que deberían hacer más empresas.
No esperar a que el problema aparezca en producción.
Probar antes.
Revisar antes.
Auditar antes.
Porque al final:
Pantallas vemos, código no sabemos.
Y cuando hablamos de software empresarial, esa diferencia puede costarle mucho dinero a una empresa.
Si estás construyendo una aplicación con IA y necesitas que alguien con experiencia revise la arquitectura, la seguridad y el rendimiento antes de lanzarla, conversa con un especialista. Podemos auditar tu aplicación, realizar pruebas de carga y decirte si está realmente lista para producción.
Fuentes:
