Guía práctica para evaluar seguridad, rendimiento y fiabilidad en bases de código generadas por IA, con checklists claros para revisión, pruebas y monitorización.
“Código generado por IA” puede significar cosas muy distintas según tu equipo y herramientas. Para algunos, son unas líneas de autocompletado dentro de un módulo existente. Para otros, son endpoints completos, modelos de datos, migraciones, stubs de tests o una gran refactorización producida a partir de un prompt. Antes de juzgar la calidad, anota qué cuenta como generado por IA en tu repo: fragmentos, funciones enteras, servicios nuevos, código de infraestructura o reescrituras “asistidas por IA”.
La expectativa clave: la salida de la IA es un borrador, no una garantía. Puede ser sorprendentemente legible y aun así perder casos límite, usar mal una librería, omitir comprobaciones de autenticación o introducir sutiles cuellos de botella de rendimiento. Trátalo como código de un compañero junior rápido: aceleración útil, pero necesita revisión, pruebas y criterios de aceptación claros.
Si usas un flujo “vibe-coding” (por ejemplo, generar una característica completa desde un chat en una plataforma como Koder.ai—frontend en React, backend en Go con PostgreSQL, o una app móvil en Flutter), esta mentalidad importa aún más. Cuanto mayor sea la superficie generada, más importante es definir qué significa “hecho” más allá de “compila”.
Seguridad, rendimiento y fiabilidad no aparecen de forma fiable en código generado a menos que los pidas y los verifiques. La IA tiende a optimizar por plausibilidad y patrones comunes, no por tu modelo de amenazas, forma del tráfico, modos de fallo o obligaciones de cumplimiento. Sin criterios explícitos, los equipos suelen fusionar código que funciona en un demo de happy-path pero falla bajo carga real o entradas adversarias.
En la práctica, se solapan. Por ejemplo, limitar tasa mejora la seguridad y la fiabilidad; cachear puede mejorar el rendimiento pero perjudicar la seguridad si filtra datos entre usuarios; timeouts estrictos mejoran la fiabilidad pero pueden exponer nuevas rutas de error que deben asegurarse.
Esta sección fija la mentalidad base: la IA acelera la escritura, pero “listo para producción” es un nivel de calidad que defines y verificas de forma continua.
El código generado por IA suele parecer pulcro y confiado, pero los problemas más frecuentes no son de estilo: son huecos de juicio. Los modelos pueden producir implementaciones plausibles que compilan e incluso pasan tests básicos, mientras silenciosamente omiten el contexto de tu sistema.
Ciertas categorías aparecen repetidamente en las revisiones:
catch amplios que ocultan problemas reales.El código generado puede llevar suposiciones ocultas: zonas horarias siempre UTC, IDs siempre numéricos, peticiones siempre bien formadas, llamadas de red siempre rápidas, reintentos siempre seguros. También puede incluir implementaciones parciales—una comprobación de seguridad stubbed, una rama TODO o un fallback que devuelve datos por defecto en lugar de fallar cerrado.
Un modo de fallo común es tomar un patrón correcto en otro lugar pero erróneo aquí: reutilizar un helper de hashing sin los parámetros adecuados, aplicar un sanitizador genérico que no coincide con el contexto de salida, o adoptar un lazo de reintentos que amplifica carga (y coste) sin querer.
Aunque el código sea generado, los humanos siguen siendo responsables de su comportamiento en producción. Trata la salida de la IA como un borrador: tú eres responsable del modelo de amenazas, los casos límite y las consecuencias.
El código generado por IA suele parecer confiado y completo—lo que facilita saltarse la pregunta básica: “¿Qué protegemos y de quién?”. Un modelo de amenazas simple y en lenguaje llano mantiene las decisiones de seguridad explícitas antes de que el código se consolide.
Empieza nombrando los activos cuyo compromiso sería dañino:
Luego lista los actores: usuarios regulares, admins, personal de soporte, servicios externos y atacantes (credential stuffing, fraudes, bots).
Finalmente, dibuja (o describe) límites de confianza: browser ↔ backend, backend ↔ base de datos, backend ↔ APIs de terceros, servicios internos ↔ internet público. Si la IA propone atajos “rápidos” a través de estos límites (p. ej., acceso directo a BD desde un endpoint público), márcalo de inmediato.
Manténlo lo bastante corto como para usarlo:
Captura las respuestas en la descripción del PR, o crea un ADR (Architecture Decision Record) breve cuando la elección sea de larga vida (p. ej., formato de tokens, enfoque de verificación de webhooks). Los revisores futuros podrán así comprobar si los cambios generados por IA siguen la intención original y qué riesgos se aceptaron conscientemente.
El código generado por IA puede parecer limpio y consistente mientras esconde trampas de seguridad—especialmente en defaults, manejo de errores y control de acceso. Durante la revisión, enfócate menos en estilo y más en “¿qué puede hacer un atacante con esto?”.
Límites de confianza. Identifica dónde entra dato al sistema (HTTP requests, webhooks, colas, ficheros). Asegura que la validación ocurre en el límite, no “en algún momento después”. Para la salida, comprueba que la codificación sea apropiada al contexto (HTML, SQL, shell, logs).
Autenticación vs autorización. El código IA a menudo incluye checks de “isLoggedIn” pero olvida la enforcement a nivel de recurso. Verifica que cada acción sensible compruebe quién puede actuar sobre qué objeto (p. ej., userId en la URL debe coincidir con permisos, no solo existir).
Secretos y config. Confirma que claves API, tokens y cadenas de conexión no están en el código fuente, configs de ejemplo, logs o tests. Revisa también que el “debug mode” no venga activado por defecto.
Manejo de errores y logging. Asegura que los fallos no devuelvan excepciones crudas, stack traces, errores SQL ni IDs internos. Los logs deben ser útiles pero no filtrar credenciales, tokens de acceso o datos personales.
Pide una prueba negativa por cada ruta riesgosa (acceso no autorizado, entrada inválida, token expirado). Si el código no puede probarse así, suele ser señal de que el límite de seguridad no está claro.
El código generado por IA suele “resolver” problemas añadiendo paquetes. Eso puede ampliar silenciosamente tu superficie de ataque: más mantenedores, más churn de actualizaciones y más dependencias transitivas que no elegiste explícitamente.
Empieza por hacer intencional la elección de dependencias.
Una regla simple funciona bien: no nueva dependencia sin una breve justificación en la descripción del PR. Si la IA sugiere una librería, pregunta si la stdlib o un paquete aprobado ya cubre la necesidad.
Los escaneos automáticos solo son útiles si los hallazgos llevan a acción. Añade:
Luego define reglas de manejo: qué severidad bloquea merges, qué puede quedar con un issue time-boxed y quién aprueba excepciones. Documenta estas reglas y enlázalas desde la guía de contribución (p. ej., /docs/contributing).
Muchos incidentes vienen de dependencias transitivas introducidas indirectamente. Revisa diffs de lockfile en PRs y poda paquetes no usados con regularidad—el código IA puede importar helpers “por si acaso” y no llegar a usarlos.
Escribe cómo se actualizan (PRs programados, tooling automatizado o manual) y quién aprueba cambios de dependencias. Propiedad clara evita que paquetes vulnerables envejezcan en producción.
Rendimiento no es “la app se siente rápida”. Es un conjunto de objetivos medibles que coinciden con cómo la gente usa realmente tu producto y lo que puedes permitirte ejecutar. El código generado por IA suele pasar tests y parecer limpio, pero puede gastar CPU, hacer demasiadas consultas a la base de datos o asignar memoria innecesariamente.
Define “bueno” en números antes de afinar nada. Objetivos típicos incluyen:
Estos objetivos deben ligarse a una carga realista (happy path más picos comunes), no a un benchmark sintético único.
En bases de código generadas por IA, la ineficiencia aparece en lugares previsibles:
El código generado suele ser “correcto por construcción” pero no “eficiente por defecto”. Los modelos tienden a elegir enfoques legibles y genéricos (capas extra de abstracción, conversiones repetidas, paginación sin límites) a menos que especifiques restricciones.
Evita adivinar. Empieza con perfilado y medición en un entorno parecido a producción:
Si no puedes mostrar una mejora antes/después contra tus objetivos, no es optimización—es churn.
El código generado por IA a menudo “funciona” pero quema tiempo y dinero silenciosamente: viajes extra a BD, consultas N+1 accidentales, bucles sin límites sobre datasets grandes o reintentos que no terminan. Los guardarraíles convierten el rendimiento en una configuración por defecto en vez de un acto heroico posterior.
El cache puede ocultar rutas lentas, pero también servir datos obsoletos para siempre. Usa cache solo cuando exista una estrategia clara de invalidación (TTL por tiempo, invalidación por evento o claves versionadas). Si no puedes explicar cómo se refresca un valor cacheado, no lo caches.
Confirma que timeouts, reintentos y backoff están configurados intencionalmente (no esperas infinitas). Toda llamada externa—HTTP, BD, cola o API de terceros—debería tener:
Esto evita “fallos lentos” que consumen recursos bajo carga.
Evita llamadas bloqueantes en rutas asíncronas; revisa uso de hilos. Ofensores comunes: lecturas sincrónicas de ficheros, trabajo CPU-intensivo en el loop de eventos o usar librerías bloqueantes dentro de handlers async. Si necesitas cálculo intensivo, externalízalo (pool de workers, job en background o servicio separado).
Asegura operaciones por lotes y paginación para conjuntos grandes. Cualquier endpoint que devuelva una colección debe soportar límites y cursores, y los jobs en background deben procesar por chunks. Si una consulta puede crecer con datos de usuario, asume que lo hará.
Añade tests de rendimiento en CI para detectar regresiones. Manténlos pequeños pero significativos: algunos endpoints calientes, un dataset representativo y umbrales (percentiles de latencia, memoria y conteo de queries). Trata las fallas como fallas de test—investiga y arregla, no “re-ejecutes hasta que pase”.
La fiabilidad no es solo “no fallar”. Para código generado por IA, significa que el sistema produce resultados correctos ante entradas sucias, cortes intermitentes y comportamiento real de usuarios—y cuando no puede, falla de forma controlada.
Antes de revisar detalles de implementación, acordad qué significa “correcto” para cada camino crítico:
Estos resultados dan a los revisores un estándar para juzgar lógica escrita por IA que puede parecer plausible pero ocultar casos límite.
Handlers generados por IA a menudo “simplemente hacen la acción” y devuelven 200. Para pagos, procesamiento de trabajos e ingestión de webhooks, eso es arriesgado porque los reintentos son normales.
Verifica que el código soporte idempotencia:
Si el flujo toca DB, cola y cache, verifica que las reglas de consistencia estén explícitas en el código—no asumidas.
Busca:
Los sistemas distribuidos fallan por piezas. Confirma que el código maneja escenarios como “escritura a BD tuvo éxito, publicar evento falló” o “llamada HTTP hizo timeout después de que el remoto había tenido éxito”.
Prefiere timeouts, reintentos acotados y acciones compensatorias sobre reintentos infinitos o ignorar silenciosamente. Añade una nota para validar estos casos en tests (cubiertos más adelante en /blog/testing-strategy-that-catches-ai-mistakes).
El código generado por IA suele parecer “completo” mientras oculta huecos: casos límite perdidos, suposiciones optimistas sobre entradas y rutas de error nunca ejercitadas. Una buena estrategia de pruebas no es probarlo todo sino probar lo que puede romper de formas sorprendentes.
Empieza con unit tests para la lógica, luego añade tests de integración donde sistemas reales pueden comportarse distinto que los mocks.
Los tests de integración son donde el código IA de glue más falla: suposiciones SQL erróneas, comportamiento de reintentos incorrecto o modelado equivocado de respuestas de APIs.
El código IA suele subespecificar el manejo de fallos. Añade tests negativos que demuestren que el sistema responde de forma segura y predecible.
Haz que estos tests aserten outcomes importantes: status HTTP correcto, sin fugas de datos en mensajes de error, reintentos idempotentes y fallbacks elegantes.
Cuando un componente parsea entradas, construye queries o transforma datos de usuario, los ejemplos tradicionales fallan con combinaciones raras.
Los tests property-based son especialmente eficaces para detectar bugs de frontera (límites de longitud, issues de encoding, nulls inesperados) que las implementaciones IA suelen pasar por alto.
Los números de cobertura son útiles como umbral mínimo, no una meta final.
Prioriza tests alrededor de decisiones de autenticación/autorization, validación de datos, manejo de dinero/créditos, flujos de borrado y lógica de reintentos/timeouts. Si no estás seguro de qué es “alto riesgo”, traza la petición desde el endpoint público hasta la escritura en BD y prueba las ramas a lo largo del camino.
El código generado por IA puede parecer “terminado” y aun así ser difícil de operar. La forma más rápida en que los equipos se queman en producción no es por una funcionalidad faltante, sino por visibilidad insuficiente. La observabilidad convierte un incidente sorprendente en una arreglo rutinario.
Haz logging estructurado no opcional. Los logs en texto plano están bien para desarrollo local, pero no escalan cuando hay múltiples servicios y despliegues.
Requiere:
El objetivo es que un único request ID responda: “¿Qué pasó, dónde y por qué?” sin adivinar.
Los logs explican por qué; las métricas te dicen cuándo algo empieza a degradarse.
Añade métricas para:
El código IA a menudo introduce ineficiencias ocultas (consultas extra, bucles sin límites, llamadas de red chatty). Saturación y profundidad de colas lo detectan temprano.
Una alerta debe apuntar a una decisión, no solo a un gráfico. Evita umbrales ruidosos (“CPU > 70%”) a menos que estén ligados al impacto al usuario.
Buen diseño de alertas:
Prueba las alertas a propósito (en staging o durante ejercicios planeados). Si no puedes verificar que una alerta dispara y sea accionable, no es una alerta: es una esperanza.
Escribe runbooks ligeros para rutas críticas:
Mantén los runbooks cerca del código y del proceso—p. ej., en el repo o docs internos enlazados desde /blog/ y tu pipeline CI/CD—para que se actualicen cuando el sistema cambie.
El código generado por IA puede aumentar el ritmo, pero también la varianza: pequeños cambios pueden introducir problemas de seguridad, caminos lentos o bugs sutiles de corrección. Un pipeline CI/CD disciplinado convierte esa varianza en algo manejable.
Aquí es donde los flujos de generación end-to-end necesitan disciplina adicional: si una herramienta puede generar y desplegar rápido (como Koder.ai con deploy/hosting integrados, dominios personalizados y snapshots/rollback), tus gates de CI/CD y procedimientos de rollback deben ser igual de rápidos y estandarizados—para que la velocidad no signifique menos seguridad.
Trata el pipeline como el mínimo para merge y release—sin excepciones para “fix rápidos”. Gate típicos:
Si un check es importante, hazlo bloqueante. Si es ruidoso, ajústalo—no lo ignores.
Prefiere rollouts controlados sobre desplegar a todos a la vez:
Define triggers automáticos de rollback (tasa de error, latencia, saturación) para que el rollout pare antes de que los usuarios lo noten.
Un plan de rollback solo es real si es rápido. Mantén migraciones reversibles cuando sea posible y evita cambios de esquema unidireccionales salvo que tengas un plan de corrección probado. Corre “drills” de rollback periódicos en un entorno seguro.
Exige plantillas de PR que capturen intención, riesgo y notas de prueba. Mantén un changelog ligero para releases y reglas claras de aprobación (p. ej., al menos un revisor para cambios rutinarios, dos para áreas sensibles de seguridad). Para un flujo de revisión más profundo, ve /blog/code-review-checklist.
“Listo para producción” para código generado por IA no debe significar “funciona en mi máquina”. Significa que el código puede operarse, modificarse y confiarse por un equipo—bajo tráfico real, fallos reales y plazos reales.
Antes de que cualquier característica generada por IA se despliegue, estas cuatro cosas deben ser verdad:
La IA puede escribir código, pero no puede poseerlo. Asigna un dueño claro para cada componente generado:
Si la propiedad no está clara, no está listo para producción.
Mantenlo lo bastante corto como para usarlo en revisiones:
Esta definición mantiene “listo para producción” concreto—menos debate, menos sorpresas.
El código generado por IA es cualquier cambio cuya estructura o lógica haya sido sustancialmente producido por un modelo a partir de un prompt —ya sean unas pocas líneas de autocompletado, una función completa o el esqueleto de un servicio entero.
Una regla práctica: si no lo habrías escrito así sin la herramienta, trátalo como generado por IA y aplícale la misma batería de revisión y pruebas.
Trata la salida de la IA como un borrador que puede ser legible y aun así estar equivocado.
Úsala como código de un compañero junior rápido:
Porque seguridad, rendimiento y fiabilidad rara vez aparecen “por accidente” en código generado.
Si no especificas objetivos (modelo de amenazas, presupuestos de latencia, comportamiento ante fallos), el modelo optimizará por patrones plausibles —no por tu tráfico, necesidades de cumplimiento o modos de fallo.
Atento a fallos recurrentes:
También busca implementaciones parciales como ramas TODO o comportamientos por defecto que dejan el sistema abierto.
Empieza pequeño y mantenlo accionable:
Luego pregunta: “¿Cuál es la peor acción que un usuario malicioso podría hacer con esta funcionalidad?”
Concéntrate en unos pocos controles de alta señal:
Pide al menos una prueba negativa en el camino más riesgoso (no autorizado, entrada inválida, token expirado).
Como el modelo puede “resolver” añadiendo paquetes, esto amplía la superficie de ataque y la carga de mantenimiento.
Guardas:
Revisa diffs de lockfile para detectar adiciones transitorias riesgosas.
Define “bueno” con objetivos medibles ligados a la carga real:
Luego perfila antes de optimizar: evita cambios que no puedas validar con medidas antes/después.
Usa guardarraíles que prevengan regresiones comunes:
La fiabilidad significa comportamiento correcto con reintentos, timeouts, fallos parciales y entradas imperfectas.
Comprobaciones clave:
Prefiere reintentos acotados y modos de fallo claros sobre bucles infinitos de reintento.