¿Control Humano o Automatización Full-Stack con IA?

Soy un firme creyente en el poder de la Inteligencia Artificial para amplificar la productividad. La utilizo a diario, desde la asistencia en debugging hasta la generación de boilerplate. Sin embargo, mis recientes incursiones en herramientas de desarrollo full-stack asistido por IA, como Antigravity (de Google) o Cursor, me han dejado con una sensación innegable y profunda de incomodidad: la pérdida de control.

La Trampa del Código “Perfecto” Generado por IA

Mi último experimento fue revelador y cristalizó mi inquietud. Le pedí a Antigravity que implementara desde cero Google Recaptcha V3 en un proyecto Next.js.

A primera vista, el código generado parecía impecable: la estructura de archivos, las props, los hooks… todo en su sitio.

El problema surgió al intentar levantar el entorno de desarrollo: el compilador se negaba a terminar.

El diagnóstico: La IA había instalado un rastro de dependencias innecesarias, artefactos de código y configuraciones superfluas que no aportaban valor a la tarea. Me tomó más tiempo desinstalar, limpiar y depurar el exceso que si hubiera implementado Recaptcha manualmente.

Un segundo test reforzó mi punto. Ante un error de compilación sencillo, la herramienta full-stack, en lugar de apuntar al problema real, generó una avalancha de código extra que ni siquiera se acercaba a la solución. No solo falló en el diagnóstico, sino que sumó complejidad.

La Distinción Fundamental: Asistencia vs. Automatización

No me malinterpreten: la IA es una herramienta excepcional. Pero existe una diferencia abismal entre utilizar una IA como asistente estratégico y entregarle las llaves del repositorio como agente autónomo.

• Asistencia (ChatGPT, Gemini): Mantengo una conversación estratégica. La IA sugiere, yo evalúo. Yo decido qué fragmento copiar, qué integrar y cómo modificarlo para que encaje en la arquitectura de mi aplicación. El control es mío.
• Automatización Full-Stack (Antigravity, Cursor): La herramienta realiza cambios profundos, toca archivos clave y añade dependencias. Aunque siempre se realiza una revisión (review), el nivel de control percibido es menor. La inyección de código “malo” o superfluo es más difícil de detectar sin una inspección línea por línea, lo cual anula el beneficio de la velocidad.

Mi sensación es que, con estas herramientas de control completo, estamos sacrificando la eficiencia del build (limpieza, bajo footprint, rendimiento) en favor de la velocidad de desarrollo.

¿Es Solo una Percepción Personal?

Mi conclusión es clara: por ahora, darle las llaves de nuestro repositorio a una IA para que implemente features de forma autónoma no es viable.

Necesitamos ese analista humano revisando, validando y decidiendo. El ingeniero informático aporta la visión holística del proyecto: la optimización del bundle, el conocimiento del contexto de la base de código y la intuición para el diagnóstico de errores. La IA no tiene esta visión de conjunto; solo ejecuta la instrucción más eficiente a su alcance, a menudo con efectos colaterales.

Me gustaría plantear la pregunta a la comunidad:

¿Sienten ustedes también esta necesidad irrenunciable de mantener el control sobre la integración del código? ¿O han encontrado la manera de confiar plenamente en las herramientas full-stack de IA sin temor a la deuda técnica oculta?