Code Review asistido por IA: que si usar y que no

La IA en PRs puede ahorrarte tiempo o destruirte el criterio tecnico. Depende del proceso, no del hype.

El error mas comun es usarla como “revisor principal”. No: la IA es un copiloto de inspeccion, no un reemplazo del contexto de negocio.

Si no leiste el pilar de AI, te conviene arrancar por aca: /es/blog/26-prompt-engineering-para-developers-guia-practica-produccion/.

1) Donde la IA aporta valor real en review

detectar smells repetitivos,
encontrar inconsistencias de naming,
advertir riesgos de null/edge cases,
proponer tests faltantes,
resumir PRs largos para acelerar onboarding del reviewer.

2) Donde NO deberias delegar

decisiones de arquitectura,
tradeoffs de dominio,
impacto en costos o seguridad,
reglas de negocio no explicitas en código.

Si lo delegas ahi, obtienes confianza falsa.

3) Flujo recomendado (4 etapas)

Etapa A: autor hace pre-review con IA

Antes de abrir PR, el autor ejecuta una revision asistida y corrige lo basico.

Etapa B: PR con contexto humano claro

Incluye objetivo, alcance, riesgos y plan de rollback.

Etapa C: reviewer humano evalua con criterio

El reviewer usa IA para explorar alternativas o casos borde, no para “aprobar automatico”.

Etapa D: checklist final

Validar que los cambios no rompen:

observabilidad,
manejo de errores,
resiliencia,
seguridad,
mantenibilidad.

4) Prompt base para pre-review del autor

Actua como senior reviewer de backend.
Analiza este diff y responde en este formato:
1) Riesgos funcionales
2) Riesgos de rendimiento
3) Riesgos de seguridad
4) Test faltantes
5) Cambios concretos recomendados

No inventes contexto que no esta en el diff.
Si falta informacion, dilo explicitamente.

5) Guardrails de equipo

Define reglas explicitas para no degradar calidad:

Ningun PR se aprueba solo por salida de IA.
Todo comentario critico de IA debe ser validado por humano.
Si hay conflicto IA vs criterio de arquitectura, gana arquitectura documentada.
Todo prompt de review se versiona en repo.

6) Metricas para saber si sirve

No te quedes en “se siente mas rapido”. Mide:

tiempo medio de review,
numero de re-trabajos por PR,
bugs post-release,
cobertura de tests en cambios criticos.

Si baja tiempo pero suben bugs, la adopcion esta mal hecha.

7) Integracion con cultura tecnica

La IA mejora equipos que ya tienen standards. Si no hay criterios de review, solo acelera caos.

Por eso este tema enlaza directo con:

Cierre

Usa IA para aumentar claridad y cobertura, no para delegar pensamiento tecnico. En equipos senior, la velocidad correcta es la que mantiene calidad, no la que solo cierra tickets.

Siguiente paso del SILO AI:

Hub: /blog/category/ai/
Workflow con herramientas: /blog/34-cursor-ai-reglas-contexto-y-workflow-productivo/