Existe un peligro oculto al delegar revisiones y refactorizaciones de código a modelos de inteligencia artificial. No se trata tanto de que la IA genere código con bugs, sino de que la IA tiene una obsesión por limpiar y abstraer código que no debería ser unificado. Cuando pegas un archivo en un chat y pides mejorar el diseño, la primera respuesta será aplicar el principio DRY. Si ve dos componentes de UI que son 90 por ciento iguales, te propondrá crear una pieza compartida para reducir la duplicación.

Para un desarrollador junior eso parece un triunfo estético y técnico, pero para un ingeniero senior puede ser una trampa. Al forzar una abstracción universal se pueden encadenar características que evolucionarán por caminos distintos, creando acoplamientos peligrosos entre dominios diferentes.

Imaginemos un experimento típico en una startup con prioridades cambiantes: hay una lista de usuarios y una lista de productos. Son dos componentes React sencillos que comparten estructura visual pero responden a reglas de negocio distintas. Un modelo de IA sugerirá una tarjeta universal que recibe imagen, titulo, subtitulo y una acción. A corto plazo reduce archivos y líneas de código, pero a medio plazo cualquier necesidad específica para uno de los dominios obliga a introducir banderas y condicionales en la tarjeta universal.

En poco tiempo esa tarjeta universal se convierte en un monstruo de condicionales. Aparecen props como variant isOnSale isOnline y reglas que condicionan el render. Ahora no puedes cambiar el estilo del producto sin afectar al usuario, no puedes añadir una marca de venta sin tocar lógica que no corresponde, y el acoplamiento impide refactorizaciones seguras. El resultado es una base de código frágil y difícil de mantener en entornos donde los requisitos pivotan a diario.

Esto ilustra la diferencia entre duplicación sintáctica y duplicación semántica. Los modelos de texto detectan similitudes sintácticas, no razones semánticas por las que piezas parecidas deberían vivir por separado. Dos tarjetas pueden parecer iguales por coincidencia visual pero evolucionan por motivos distintos: lógica de usuarios frente a lógica de comercio. Forzar su convergencia une caminos de cambio que no deberían confluir.

Por eso un principio clave en ingeniería es aceptar cierta duplicación. Como dijo Sandi Metz, la duplicación es más barata que la abstracción equivocada. En la práctica, el trabajo del desarrollador senior no es solo producir código, es resistir abstracciones prematuras propuestas por herramientas automáticas. Antes de aceptar una refactorización impulsada por IA hay que preguntarse si ambos bloques de código van a cambiar por las mismas razones y en el mismo ritmo. Si la respuesta es no, es preferible dejarlos duplicados y mantener la independencia.

En Q2BSTUDIO aplicamos este enfoque pragmático al desarrollar aplicaciones a medida y software a medida. Sabemos combinar la potencia de la inteligencia artificial con buenas prácticas de arquitectura para evitar acoplamientos innecesarios. Ofrecemos servicios integrales que incluyen consultoría en ia para empresas y creación de agentes IA, siempre con foco en mantener el código modular y resiliente.

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Conclusión: antes de aceptar que la IA te deje un codigo mas limpio, haz la pregunta que determina todo el riesgo de la refactorización. Estan estas dos piezas destinadas a cambiar juntas o solo parecen iguales por casualidad. Si la similitud es visual, acepta algo de duplicación. Un poco de codigo aparentemente desordenado puede ser la mejor inversión para mantener la agilidad y la independencia entre funcionalidades en el futuro.