¿Quieres crear un sitio web utilizando IA? 7 riesgos ocultos que no puedes ignorar

La creación de sitios web con inteligencia artificial (IA) se está volviendo cada vez más popular gracias a la disponibilidad de herramientas que no requieren conocimientos técnicos profundos. Plataformas como Bubble, Webflow, Lovable y Bolt permiten a los usuarios crear sitios y aplicaciones con habilidades mínimas de programación. Los desarrolladores profesionales también utilizan asistentes de IA, como GitHub Copilot, para aumentar la productividad. Sin embargo, a pesar de las ventajas evidentes, el uso de IA en el desarrollo web conlleva una serie de riesgos ocultos que deben tenerse en cuenta.

1. Vulnerabilidades en el código generado

Las herramientas de IA pueden generar código basado en parámetros predefinidos, pero esto no garantiza su seguridad. El código generado puede contener vulnerabilidades que no son evidentes a simple vista. Por ejemplo, un estudio realizado el año pasado por la Universidad de Cornell reveló que, de 452 fragmentos de código reales generados por GitHub Copilot, el 32,8% de los fragmentos en Python y el 24,5% en JavaScript contenían vulnerabilidades comunes. Esto subraya la necesidad de revisar y probar minuciosamente el código creado con IA.

2. Uso de bibliotecas obsoletas o vulnerables

Los modelos de IA se entrenan con grandes volúmenes de datos, pero su conocimiento está limitado al momento en que se completó el entrenamiento. Esto significa que la IA puede recomendar el uso de bibliotecas obsoletas o vulnerables. Por ejemplo, al solicitar la creación de un sitio web con React, la IA puede generar código basado en una versión antigua de React que ya no se recomienda debido a vulnerabilidades conocidas. Para minimizar este riesgo, se recomienda proporcionar a la IA documentación actualizada e indicar claramente los requisitos de las bibliotecas utilizadas.

3. Falta de cifrado y otros mecanismos de seguridad

El código generado por IA puede no incluir los mecanismos de seguridad necesarios, como el cifrado de datos. Esto es especialmente crítico en la generación de código para infraestructura, donde la ausencia de medidas de seguridad adecuadas puede provocar filtraciones de datos u otros incidentes. Dado que estos mecanismos requieren conocimientos avanzados, la IA puede no contar con suficiente información para implementarlos correctamente. Por ello, es fundamental que los especialistas en seguridad revisen y complementen el código generado con las medidas de protección necesarias.

4. Propagación masiva de vulnerabilidades

Las plataformas sin código o con código mínimo permiten crear numerosos sitios web basados en el mismo framework. Si el código generado por IA contiene una vulnerabilidad, esta puede propagarse a todos esos sitios, poniendo en riesgo a sus propietarios y usuarios. Las personas sin formación técnica pueden no ser conscientes de estas vulnerabilidades ni saber cómo corregirlas, lo que aumenta la probabilidad de que persistan durante mucho tiempo y sean explotadas por ciberdelincuentes.

5. Alucinaciones de IA y generación de código incorrecto

La IA puede generar código que parece correcto pero que contiene errores lógicos o no cumple con los requisitos de la tarea. Este fenómeno se conoce como "alucinaciones de IA". Usar dicho código sin una verificación adecuada puede provocar fallos en la aplicación o introducir nuevas vulnerabilidades. Por lo tanto, es crucial probar y revisar minuciosamente el código generado por IA antes de implementarlo en un entorno de producción.

6. Incumplimiento de licencias

Los modelos de IA se entrenan con grandes conjuntos de datos que pueden incluir código con diversas licencias. El código generado por IA puede infringir involuntariamente acuerdos de licencia, lo que podría derivar en problemas legales. Es importante rastrear el origen y el estado de licencia del código generado para evitar violaciones de propiedad intelectual.

7. Disminución de la cualificación de los desarrolladores

El uso excesivo de asistentes de IA puede provocar una disminución en las habilidades y competencias de los desarrolladores. Depender de la IA para escribir código sin comprender su funcionamiento puede afectar negativamente la capacidad de resolver problemas complejos y comprender los detalles de la implementación. Esto es especialmente peligroso a largo plazo, ya que puede generar una escasez de especialistas cualificados.

Recomendaciones para reducir riesgos

Para minimizar los riesgos asociados con el uso de IA en la creación de sitios web, es recomendable seguir estos principios:

1. Revisión exhaustiva del código. Siempre verifique y pruebe el código generado por IA para detectar vulnerabilidades y errores.
2. Actualización del conocimiento de la IA. Entrene la IA con datos actualizados y proporciónele acceso a las últimas versiones de bibliotecas y frameworks.
3. Implementación de mecanismos de seguridad. Asegúrese de que el código generado incluya medidas de seguridad esenciales, como cifrado de datos y validación de entradas.
4. Cumplimiento de licencias. Verifique el estado de licencia del código generado para evitar infracciones de propiedad intelectual.
5. Formación y desarrollo. No dependa completamente de la IA. Continúe desarrollando sus habilidades y conocimientos en desarrollo web para comprender y controlar el proceso de creación de código.

Conclusión

El uso de IA en el desarrollo web realmente abre nuevas posibilidades, haciendo que el proceso de creación de sitios sea más rápido y accesible. Ahora, incluso personas sin formación técnica pueden lanzar aplicaciones web complejas, y los desarrolladores profesionales pueden aumentar su productividad automatizando tareas rutinarias.

Sin embargo, como cualquier tecnología, las herramientas de IA conllevan riesgos que no deben ignorarse. Sin el control adecuado, pueden generar vulnerabilidades, problemas legales, fallos masivos e incluso una disminución en la cualificación de los especialistas.

Por ello, el enfoque hacia el uso de IA en el desarrollo web debe ser consciente y responsable. La automatización no reemplaza el control humano, sino que es una herramienta que requiere verificación, pruebas y mejoras continuas.

Seguir las mejores prácticas de seguridad, realizar auditorías de código periódicas y continuar con la formación profesional ayudará a evitar amenazas potenciales y a crear sitios web no solo funcionales, sino también seguros y confiables.