Los agentes de codificación con IA prometen un aumento del 55% en la productividad, pero ¿qué pasa si introducen errores críticos en tu base de código de forma silenciosa? Estas herramientas son potentes, pero aún no están listas para producción debido a limitaciones fundamentales. Sus frágiles ventanas de contexto tienen dificultades con bases de código grandes, olvidando a menudo dependencias cruciales, mientras que su comprensión superficial del código conduce a refactorizaciones fallidas que requieren importantes correcciones manuales. Además, carecen de conciencia operacional, proponiendo cambios que ignoran restricciones del mundo real como la carga de la base de datos o los protocolos de seguridad, y Gartner predice que el 75% de las implementaciones de IA empresariales fracasarán debido a estos puntos ciegos. Esto significa que es mejor verlos como asistentes, no como ingenieros autónomos, ya que requieren una supervisión humana constante. Úsalos para generar código repetitivo o para la lluvia de ideas, pero nunca para refactorizaciones no supervisadas o implementaciones en producción.