Puntos de control humanos en el desarrollo de IA: revisiones de 5 minutos para sanidad de esquema, reglas de auth, acciones destructivas y configuraciones de despliegue antes de que causen problemas.
La construcción asistida por IA puede sentirse instantánea. Describes una función, obtienes una pantalla funcional y la app parece lista. La pega es que los pequeños detalles suelen fallar en casos límite: datos reales, permisos reales, configuraciones reales de producción. Esas omisiones "pequeñas" son exactamente las que se convierten en una semana de limpieza.
Un checkpoint es una pausa humana corta antes de aceptar o publicar un cambio. No es una reunión ni un largo ciclo de QA. Es un escaneo deliberado de 5 minutos en el que te preguntas: si esto está mal, ¿qué se rompe más?
La mayoría de las limpiezas dolorosas vienen de cuatro áreas de alto riesgo:
Una pausa rápida ayuda porque estos problemas son transversales. Un pequeño error de esquema se propaga a APIs, pantallas, informes y migraciones. Un error de permisos puede convertirse en un incidente de seguridad. Una mala configuración de despliegue puede causar indisponibilidad.
Tanto si programas a mano como si usas una herramienta de codificación asistida por IA como Koder.ai, la regla es la misma: muévete rápido, pero añade pequeños guardarraíles donde el daño es grande.
Los checkpoints funcionan mejor cuando son predecibles. No revises todo. Revisa las pocas cosas que son costosas de deshacer.
Elige momentos que siempre disparen un checkpoint: después de terminar una funcionalidad, justo antes del despliegue y justo después de un refactor que toque datos, auth, facturación o cualquier cosa orientada a producción.
Pon un temporizador de 5 minutos. Cuando termine, para. Si encontraste riesgo real, programa una revisión más larga. Si no, publica con más confianza.
Asigna un rol de revisor, aunque sea “tú en el futuro”. Pretende que apruebas esto para un compañero que no puedes interrumpir después.
Una plantilla pequeña te ayuda a mantener consistencia:
Change:
Risky areas touched:
1 quick test to run:
Decision (proceed / adjust prompt / rollback):
Si estás construyendo en Koder.ai, facilita el último paso a propósito. Las snapshots y el rollback convierten un “no estoy seguro” en una decisión segura.
La forma más rápida de perder días es aceptar un esquema de base de datos que solo “más o menos” coincide con lo que querías. Los pequeños errores de datos se extienden a todas las pantallas, APIs, informes y migraciones.
Empieza comprobando si las entidades centrales coinciden con el mundo real. Un CRM simple suele necesitar Customers, Contacts, Deals y Notes. Si ves nombres vagos como “ClientItem” o “Record”, ya estás desviándote.
Un escaneo del esquema de cinco minutos:
Un pequeño ejemplo: una tabla Invoices sin un invoice_number único parece bien en una demo. Un mes después aparecen duplicados, pagos aplicados al registro equivocado y estás escribiendo scripts de limpieza y correos de disculpa. Detectarlo en revisión es un arreglo de 30 segundos.
Si solo haces una pregunta, que sea esta: ¿puedes explicar el esquema a un compañero nuevo en dos minutos? Si no, arréglalo antes de construir encima.
Los bugs de auth son caros porque las demos del camino feliz los ocultan. Las dos fallas comunes son “todos pueden hacer todo” y “nadie puede hacer nada”.
Escribe los roles con palabras claras: admin, staff, customer. Si la app tiene equipos, añade workspace member y workspace owner. Si no puedes explicar un rol en una frase, las reglas se dispersarán.
Aplica una regla: menor acceso por defecto. Los roles nuevos deberían comenzar sin acceso o con solo lectura y ganar exactamente lo que necesitan. El código generado por IA suele empezar permisivo porque hace pasar tests.
Para verificar rápido, usa una pequeña matriz de acceso y pruébala realmente en UI y API:
Las comprobaciones de propiedad merecen atención especial. “User puede leer Task” no es suficiente. Debe ser “user puede leer Task donde task.ownerId == user.id” (o el usuario pertenece al workspace).
Los casos límite son donde ocurren fugas: usuarios invitados pero no aceptados, cuentas eliminadas, miembros removidos con sesiones antiguas. Un borde perdido puede convertirse en una semana de limpieza.
Si usas Koder.ai, pide al asistente que muestre roles y una tabla de acceso antes de aceptar cambios, y luego verifica con dos cuentas de prueba por rol.
Las acciones destructivas son la vía más rápida de un pequeño error a días de limpieza.
Primero, lista todo lo que pueda borrar o sobrescribir datos. No es solo el botón de eliminar. Son reset, sync, import/replace, rebuild index, seed actions y herramientas administrativas amplias.
Busca algunas señales claras de seguridad:
Para la mayoría de los datos generados por usuarios, prefiere soft delete. Un simple campo deleted_at más filtros mantiene la posibilidad de deshacer y te da tiempo si aparece un bug.
También trata los cambios de esquema como potencialmente destructivos. Dropear columnas, cambiar tipos y endurecer restricciones puede perder datos incluso si nadie llama a un endpoint de delete. Si la IA propuso una migración, pregunta: ¿qué pasa con las filas existentes y cómo las restauramos?
Si no puedes explicar el plan de rollback en una frase, no publiques el cambio destructivo aún.
La mayoría de las historias de limpieza empiezan igual: la app funcionó en dev y luego producción se comportó distinto.
Separa dev y prod a propósito: bases de datos, claves, buckets y proveedores de email distintos. Si ambos entornos apuntan a la misma base de datos, un script de prueba puede contaminar datos reales y un “reset rápido” puede borrarlos.
A continuación, revisa secretos. Si ves claves en un archivo de configuración, en un prompt o en un mensaje de commit, asume que se filtrarán. Los secretos deben inyectarse en tiempo de despliegue (env vars o gestor de secretos). Producción debería fallar al arrancar si falta un secreto requerido. Esa falla es más barata que una caída silenciosa a un fallback.
Luego confirma ajustes visibles para el navegador: orígenes permitidos (CORS), URLs de redirección, callbacks OAuth. Son fáciles de emparejar a medias y así terminas depurando un “login roto” cuando el código está bien.
Una comprobación de despliegue de cinco minutos:
Si despliegas desde Koder.ai, este también es un buen momento para confirmar que desplegaste el entorno correcto y que hay rollback disponible si algo va mal.
Antes de aceptar un cambio generado por IA y publicarlo, párate un minuto. No estás revisando estilo. Estás cazando los errores que se convierten en limpiezas largas.
Un ejemplo: integras un feature de “admin delete user”. En 60 segundos notas que no hay verificación de rol en el backend, solo un botón oculto en la UI. Un usuario real puede llamar al endpoint directamente. Ese hallazgo te salva de un incidente.
Termina con una pregunta que obligue a enfrentarse a la realidad:
¿Cuál es la peor cosa que un usuario real puede hacer aquí, a propósito o por accidente?
Si la respuesta incluye “borrar datos de otras personas”, “ver registros privados” o “romper producción”, detente y endurece el cambio.
Estás construyendo un CRM pequeño y pides a una herramienta de IA que añada un botón “Eliminar cliente” en la página de cliente. En minutos genera la UI, un endpoint en el backend y un cambio en la base para eliminar registros relacionados.
Todo parece funcionar: el botón aparece, la petición devuelve 200 y el cliente desaparece de la lista. Muchos equipos seguirían adelante.
Una revisión de 5 minutos detecta dos problemas:
Una revisión rápida en la práctica:
Un ajuste de prompt lo arregla antes de que se publique:
“Haz que delete customer sea soft delete. Conserva facturas y logs. Solo admins pueden borrar. Añade un paso de confirmación que requiera escribir DELETE. Devuelve un mensaje de error claro cuando no esté autorizado.”
Para que no vuelva a romperse, documenta tres cosas en las notas del proyecto: la regla de borrado (soft vs hard), el requisito de permisos (quién puede borrar) y los efectos secundarios esperados (qué datos relacionados se quedan).
La salida de la IA puede sonar segura mientras oculta supuestos. El objetivo es hacer visibles esos supuestos.
Palabras que deben desencadenar preguntas de seguimiento: “asume”, “por defecto”, “simple”, “debería”, “usualmente”. A menudo significan “elegí algo sin confirmar si encaja en tu app”.
Patrones de prompt útiles:
“Reescribe tu propuesta como criterios de aceptación. Incluye: campos requeridos, estados de error y 5 casos límite. Si hiciste supuestos, enuméralos y pídeme que los confirme.”
Dos prompts más que exponen riesgo rápido:
Para auth:
“Muestra roles y permisos para cada ruta API y acción UI. Para cada rol: acciones permitidas, acciones denegadas y un ejemplo de request que debería fallar.”
Decide qué debe ser siempre verificado por un humano y mantenlo corto:
La mayoría de las limpiezas largas arrancan con la misma pequeña elección: confiar en la salida porque funciona ahora.
“Funciona en mi máquina” es la trampa clásica. Una funcionalidad puede pasar tests locales y aún fallar con volúmenes reales de datos, permisos reales o un entorno ligeramente distinto. El arreglo se convierte en un montón de parches de emergencia.
El drift del esquema es otro imán. Cuando las tablas evolucionan sin nombres claros, restricciones y defaults, acabas con migraciones puntuales y soluciones raras. Más tarde alguien pregunta “¿qué significa status?” y nadie sabe responder.
Añadir auth al final duele porque reescribe supuestos. Si construyes todo como si cualquier usuario pudiera hacer cualquier cosa, pasarás semanas tapando agujeros en endpoints y pantallas al azar.
Las acciones destructivas provocan los desastres más ruidosos. “Eliminar proyecto” o “reset database” es fácil de implementar y fácil de lamentar sin soft delete, snapshots o un plan de rollback.
Algunas causas recurrentes de limpieza multi-día:
La forma más fácil de que los checkpoints se mantengan es vincularlos a momentos que ya tienes: empezar una feature, fusionarla, desplegarla y verificarla.
Un ritmo ligero:
Si trabajas en Koder.ai, su modo de planificación puede servir como checkpoint “antes de construir”: escribe decisiones como “orders pueden ser creadas por usuarios autenticados, pero solo admins pueden cambiar el status” antes de generar cambios. Las snapshots y el rollback también facilitan tratar un “no estoy seguro” como razón para revertir con seguridad y luego regenerar con un prompt más claro.
Cinco minutos no detectará todo. Pero detecta de forma fiable los errores costosos mientras aún son baratos.
Usa un checkpoint justo después de que se genere una funcionalidad, justo antes del despliegue y justo después de cualquier cambio que toque datos, autenticación, facturación o configuraciones de producción. Esos momentos tienen el mayor "radio de impacto", así que una pequeña revisión capta los errores costosos temprano.
Sé estricto: pon un temporizador de 5 minutos y sigue siempre los mismos pasos. Nombra el cambio en una frase, comprueba qué toca (datos, roles, entornos), escanea las cuatro áreas de riesgo, ejecuta una prueba de realidad simple y decide: proceder, ajustar el prompt o hacer rollback.
Porque los fallos son transversales. Un pequeño error de esquema se propaga a APIs, pantallas, informes y migraciones; arreglarlo más tarde suele significar reescribir varias capas. Detectarlo cuando el cambio aún es reciente suele ser una edición rápida en lugar de un proyecto de limpieza.
Verifica que tablas y campos reflejen conceptos reales, que los nombres sean consistentes, que las relaciones estén completas y que las restricciones sean intencionales (no nulos, únicos, claves foráneas). También verifica índices para búsquedas comunes para que el rendimiento no colapse al crecer los datos.
Da por hecho que la interfaz puede engañar y prueba las reglas en el backend. Confirma los roles en lenguaje claro, parte del principio de menor privilegio, y verifica las comprobaciones de propiedad en el servidor intentando acceder al registro de otro usuario cambiando un ID. Revisa también endpoints de lista/búsqueda/descarga, no solo las pantallas principales.
Lista toda operación que pueda borrar o sobrescribir datos, incluidas importaciones, reseteos, actualizaciones masivas y herramientas de admin. Exige confirmación explícita, limita el alcance, registra quién lo activó y prefiere archivar o soft delete para datos generados por usuarios para poder recuperarlos.
Por defecto, opta por soft delete para la mayoría de datos de negocio: así puedes deshacer accidentes e investigar errores sin perder historial. Usa hard delete solo cuando realmente necesites eliminación permanente y asegúrate de poder explicar el plan de recuperación en una frase antes de desplegarlo.
Separa dev y prod a propósito: bases de datos, claves, buckets y proveedores de email distintos. Inyecta secretos en tiempo de despliegue (variables de entorno o gestor de secretos), no en archivos de configuración. Verifica orígenes CORS, URLs de redirección y callbacks OAuth para que coincidan con el dominio real. Activa logging y reporte de errores en producción sin filtrar datos sensibles.
Úsalo como red de seguridad, no como sustituto del pensamiento. Crea un snapshot antes de cambios riesgosos y revierte de inmediato si la revisión encuentra riesgo o incertidumbre. Luego regenera con un prompt más claro que incluya las restricciones, comprobaciones de rol o confirmaciones faltantes.
Es un escaneo de un minuto para las fallas costosas: claridad de esquema y restricciones, auth por defecto denegado con comprobaciones server-side, confirmaciones y recuperación para acciones destructivas, y separación limpia entre dev y prod con secretos seguros. Termina preguntando cuál es el peor daño que un usuario real puede causar; detente si la respuesta incluye pérdida de datos, filtración o romper producción.