A medida que las herramientas de IA se vuelven capaces de generar funciones completas, surge un nuevo problema: código que funciona inicialmente pero se vuelve difícil de mantener. Este artículo comparte un escenario común donde un proyecto generado por IA se rompe después de cambios menores, revelando falta de cobertura de pruebas y disciplina de revisión de código. El autor argumenta que los fundamentos como conjuntos de evaluación, seguimiento de errores y eliminación regular de código no están obsoletos: son más críticos que nunca. La IA acelera la producción de código, pero también amplifica las consecuencias de malas prácticas de ingeniería.
Una reflexión sobre por qué las pruebas y el mantenimiento importan más que nunca al usar IA para escribir código.