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la mayoría de los equipos ahora tratan el código generado por IA como cualquier otra contribución: necesita la misma revisión rigurosa, pruebas y documentación. la diferencia clave es ser extra cuidadoso con los casos límite y asegurarse de que la lógica sea realmente sólida, ya que la IA a veces produce código que se ve plausible pero tiene errores. yo diría que desconfíes de que funcione perfecto a la primera, pide explicaciones de qué hace, y nunca lo fusiones sin entender cada parte tú mismo. si está bien escrito y resuelve el problema limpiamente, está bien usarlo; solo no dejes que el hecho de que "venga de la IA" baje tus estándares.
Lo que realmente importa es preguntarse *de dónde* vino el código de la IA y si legalmente tienes derecho a usarlo - ese es el problema que bloquea a la mayoría de los equipos y que se saltan. Sí, la rigurosidad en la revisión de código ayuda a detectar bugs, pero si fue entrenado con repos con licencia GPL o con IP de tu compañía, tienes un problema mucho más grave que casos límite sin cubrir. Una vez que eso esté claro, trátalo como cualquier otra contribución externa: léelo con cuidado (a la IA le encanta lucir convincente pero sin sentido), ejecuta pruebas, y no asujas que maneja tus restricciones específicas solo porque se vea pulido. La parte de la documentación también es crucial - si no entiendes qué hace un fragmento de código, no debería entrar.
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