En muchas compañías se está haciendo cada vez más uso de las IAs para generar código, ya sea haciendo Vibe Coding, como delegando todo el código en la IA.
El otro día tuvimos que estar arreglando unas vulnerabilidades en unos componentes Legacy, que tienen muchos años. Y me surgió la reflexión, todo el código que estamos generando ahora con IA en algún momento se tendrá que mantener, optimizar, mejorar o adaptar de nuevo.
Según la convención habitual, este código no será Legacy porque no es antiguo. Sin embargo, para mí el verdadero código Legacy no se mide por sus años, sino por la falta de conocimiento sobre él: surge cuando los programadores que lo diseñaron y desarrollaron ya no están disponibles para explicarlo. Bajo esta premisa, el código generado por IA encaja perfectamente.
Con el código que nos esta generando la IA y del que no hacemos mucho caso, porque va muy rápido y confiamos en la IA, puede que llegue un momento en el que tengamos que modificarlo, adaptarlo, entenderlo, perfeccionarlo, etc... Y ese código será LegAIcy en el sentido que tendremos que aprender que hace y cómo está desarrollado. Mucha gente dirá que para ello podremos utilizar nuevas IAs que serán más potentes y que podrán arreglar ese código.
Mi reflexión viene porque si esas nuevas IAs han aprendido con el mismo código que han desarrollado sus antecesores, y que estamos viendo que puede estar mal, podremos confiar ciegamente en ellos? O tendremos que hacer un control más exhaustivo de lo que estamos metiendo ahora en nuestros repositorios?
¿Que creeis vosotros?