El lado oscuro de la generación de código asistida por IA: Un estudio de caso de Cursor

Este artículo evalúa críticamente la eficacia de las herramientas de generación de código asistida por IA. Utilizando una sugerencia de modificación de código mostrada en la página principal del editor Cursor como estudio de caso, el autor demuestra cómo el código generado por IA no solo falla en mejorar la productividad, sino que también puede introducir errores e ineficiencias, como la validación de longitud inútil y la sanitización de cadenas cuestionable. El autor argumenta que una buena herramienta de IA debería identificar y evitar estos problemas, proporcionando a los programadores el contexto necesario para tomar decisiones informadas en lugar de simplemente ofrecer una solución potencialmente defectuosa. Las herramientas actuales de generación de código por IA, como se ejemplifica, no alcanzan este objetivo, lo que resulta en un impacto negativo en la productividad.