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La IA está cambiando la forma de trabajar de los desarrolladores de WordPress. Puede generar código, ayudar a solucionar errores, explicar APIs que no conoces y convertir una solicitud en lenguaje sencillo en un prototipo. Pero generar código y decidir si este debe incluirse en una web en producción son tareas diferentes.
Esa distinción es importante en WordPress. Las decisiones sobre arquitectura, rendimiento, seguridad, accesibilidad y facilidad de mantenimiento requieren conocer bien el proyecto. Un desarrollador tiene que evaluar cómo encaja el código generado por IA con los plugins, los temas, las APIs y los requisitos de negocio del sitio web.
La IA puede ayudar a proponer y poner en práctica una solución, pero el desarrollador sigue teniendo que evaluar el enfoque, cuestionar las suposiciones erróneas y comprobar que el resultado resuelve el problema en cuestión.
Para este artículo, hemos hablado con cuatro desarrolladores de WordPress sobre cómo aplican ese criterio en su trabajo con la IA.
El código generado por IA sigue necesitando revisión
La IA puede sugerir funciones y APIs que no existen, malinterpretar los requisitos del proyecto, hacer suposiciones erróneas e introducir errores sutiles.
El código generado también puede omitir medidas de seguridad como la validación de entradas, la depuración o el escape de salidas. Esas comprobaciones siguen formando parte de las directrices de seguridad de WordPress, independientemente de cómo se haya generado el código.
Un ejemplo concreto lo puedes ver en el tutorial de Kinsta sobre cómo usar herramientas de IA para crear un plugin de WordPress. El plugin creaba un rol de usuario con acceso restringido. Al intentar eliminar el enlace Edición Rápida, Cursor a veces también eliminaba la función Editar. No bastaba con conseguir el cambio de interfaz solicitado; el rol tenía que seguir conservando la funcionalidad prevista.
La lección no es simplemente pedirle a la IA que lo intente de nuevo. El desarrollador tiene que comprobar el comportamiento que debe permanecer sin cambios, no solo la funcionalidad que se le pidió a la herramienta que modificara.
Entender el problema es más importante que escribir el código
Escribir código es solo una parte del desarrollo profesional de WordPress. Un desarrollador con experiencia también tiene que entender el problema y traducir los requisitos del negocio en una solución técnica.
Eso significa decidir qué hay que desarrollar, cómo deben encajar las piezas y cómo la solución va a beneficiar al negocio a largo plazo. Implica elegir una arquitectura adecuada, evaluar las ventajas e inconvenientes y prever las necesidades de mantenimiento.
La experiencia de Mark Szymanski es un buen ejemplo de ese trabajo. Él cuenta cómo ha pasado de «jugar con píxeles» a usar la IA para ayudar a crear aplicaciones empresariales más complejas. El objetivo no es solo crear un sitio web que funcione más rápido, sino averiguar qué combinación de tecnologías resuelve mejor el problema empresarial subyacente.
Jos Velasco explica cómo se usa la IA para analizar los datos del servidor e identificar patrones que, si se buscaran manualmente, llevarían mucho tiempo. Un patrón sugerido aún tiene que contrastarse con el comportamiento de tu sitio antes de que el desarrollador decida qué cambiar.
Desde la creación del código hasta su revisión
Cuando la IA genera cambios más rápido de lo que un equipo puede evaluarlos, la revisión se convierte en el cuello de botella.
La cuestión no es simplemente si el código generado por la IA funciona. Alguien tiene que determinar si se comporta como se espera, si sigue los estándares de programación de WordPress adecuados, si encaja en el resto de la aplicación y si está listo para su implementación en producción.
Jos Velasco plantea una cuestión relacionada con la revisión de las contribuciones a WordPress generadas con ayuda de la IA. La IA puede ayudar a crear un parche, pero los colaboradores y los responsables de las revisiones siguen teniendo que evaluar si este encaja en el proyecto.
Las directrices de WordPress sobre contribuciones con IA dejan clara la responsabilidad del colaborador: entender el código enviado, revisarlo y validarlo, y ejecutar las pruebas pertinentes. Esa responsabilidad empieza antes de que un parche llegue al responsable de mantenimiento.
Los desarrolladores también usan la IA para ayudar a gestionar el proceso de review. Rich Tabor ha explicado que utiliza Claude Code y Copilot como herramientas complementarias, le pide a una que revise el trabajo creado con la otra mientras él toma las decisiones técnicas. Mike Auteri también incorpora la revisión automática de código en su flujo de trabajo.
Auteri utiliza un enfoque de desarrollo basado en pruebas: la persona escribe las pruebas; la IA se encarga de la implementación. Al establecer primero el comportamiento esperado, el desarrollador define lo que debe cumplir la implementación, en lugar de dejar que la IA deduzca tanto los requisitos como la solución.
Ni el hecho de superar las pruebas ni recibir una revisión favorable de la IA garantiza que un cambio esté listo para su implementación en producción. Las recomendaciones de GitHub sobre Copilot señalan que la revisión automatizada puede pasar por alto problemas o señalar errores que no existen, y que debería complementar la revisión humana en lugar de sustituirla.
La ingeniería de prompts no lo es todo
Aprender a comunicarse de forma eficaz con la IA es muy útil, pero saber redactar un prompt ingenioso no es la habilidad que define a un desarrollador que trabaja con IA.
Lo más importante es saber qué contexto necesita la IA, cuáles son las limitaciones dentro de las que debe funcionar y cómo debería ser un resultado satisfactorio.
Mark Szymanski aborda el problema del contexto con lo que él llama un Sistema Operativo de IA (AIOS). Una parte de esa configuración es una colección de archivos que contienen información empresarial, principios de desarrollo, historiales de clientes y otros conocimientos específicos del proyecto. En lugar de pedirle una y otra vez a la IA que trabaje a partir de un prompt genérico, le proporciona contexto sobre el proyecto y el negocio que hay detrás.
El hecho de ofrecer ese contexto no elimina la necesidad de entender el resultado. Sin unos conocimientos básicos de WordPress y desarrollo web, es posible que alguien consiga crear código que funcione sin entender qué concesiones hace ni si es adecuado para el proyecto.
¿En qué situación queda el desarrollador de WordPress?
La IA no hace que todos los desarrolladores de WordPress sean automáticamente más valiosos. La oportunidad está en usarla para lograr más, sin dejar de lado el criterio necesario para elegir un enfoque, revisar la implementación y mantener el resultado.
La IA puede ayudar a crear la solución. El desarrollador con experiencia sigue siendo el responsable de asegurarse de que sea la correcta.
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Bud Kraus lleva trabajando con WordPress desde 2009 como formador presencial y online, desarrollador de sitios web y creador de contenidos. Ha producido vídeos formativos y escrito muchos artículos para empresas relacionadas con WordPress.
