El problema nunca fue que el código saliera mal, sino que la decisión se tomó sin que nadie se enterara.
Pedirle a una IA que "resuelva esto" parece simple, hasta que te acordás cómo llega descrita la mayoría de las tareas: un título, dos líneas, un criterio de aceptación genérico. Suficiente para alguien que ya conoce el sistema y puede llenar los huecos con contexto que ya tiene en la cabeza. Insuficiente para una IA, que va a llenar los mismos huecos, solo que adivinando, y sin avisar que estaba adivinando.
El síntoma no aparece como un error malformado. Aparece como una decisión de diseño tomada en medio de la implementación, sin registro, sin que nadie sepa que se tomó. Y el problema no desaparece; queda latente hasta el día en que el camino que quedó afuera sea exactamente el camino que sigue un caso real.
Esto no es exclusivo del código generado por IA. Es la misma lógica que aplico en cualquier diagnóstico: solo libero la implementación después de que la decisión está registrada, revisada y aprobada, nunca en medio del proceso, nunca en silencio. Proponer, aprobar, ejecutar. Sin saltear etapas.
Un ejemplo concreto de esto, sin una sola línea de IA de por medio: en el modelo de datos de Arquimadera, el problema era el propio sistema decidiendo solo. Categorías, proveedores, marcas y productos existían como texto libre, repetido en distintas celdas. Una automatización asumía, silenciosamente, que "Proveedor X" en una celda era el mismo "Proveedor X" en otra, hasta que dejaba de serlo. Una variación mínima en el nombre rompía una fórmula sin avisar, y el error no aparecía en el momento en que ocurría; aparecía semanas después, disfrazado de precio equivocado o producto duplicado.
La solución no fue corregir la automatización. Fue eliminar la ambigüedad en el origen: cada entidad pasó a tener un ID único y estable, y la consolidación quedó documentada a lo largo de 40 cambios rastreados. La automatización dejó de tener que "decidir" si dos textos eran lo mismo, porque esa decisión ya estaba registrada antes (en el ID, no en una suposición hecha a mitad de camino).
Es el mismo principio, con o sin IA: una decisión registrada antes de convertirse en comportamiento elimina toda una clase de error silencioso. Documentar antes de implementar no hace el trabajo más lento; hace más lento solo el primer paso, y evita el retrabajo que normalmente aparece semanas después, disfrazado de otra cosa.
Si alguien (o alguna automatización) está decidiendo por su cuenta en tus procesos, sin que todavía nadie lo haya notado, escribime: kaluanautomate@gmail.com o por LinkedIn.