¿Qué tan bueno es ChatGPT escribiendo código?

Los desarrolladores escriben más código que nunca, pero no todo es escrito por humanos. Los chatbots de IA y asistentes de programación como ChatGPT se están volviendo habituales en el desarrollo de software, prometiendo codificación más rápida, depuración instantánea y soluciones optimizadas.

Algunos dicen que ChatGPT es un cambio de juego, ya que depura código y hace el desarrollo más eficiente. Pero, a diferencia de un verdadero agente de IA, que puede operar de forma autónoma en flujos de trabajo complejos, ChatGPT todavía depende de la intervención y supervisión del usuario.

Este artículo analiza lo que ChatGPT puede y no puede hacer, poniendo a prueba sus habilidades para programar. ¿Es solo un autocompletado inteligente o se puede confiar en él para desarrollos serios en 2025?

Qué puede hacer ChatGPT en programación

ChatGPT es una potente herramienta de inteligencia artificial que puede usarse para escribir código en lenguajes como C++, Java y Python. Utiliza procesamiento de lenguaje natural para entender las preguntas de los usuarios y luego genera fragmentos de código con soluciones.

Es especialmente útil para generar código base, depurar errores y explicar lógica compleja. Automatiza tareas repetitivas de programación, liberando a los desarrolladores de escribir código repetitivo.

Es una herramienta eficaz para refactorizar y optimizar, permitiendo a los desarrolladores mejorar la eficiencia, simplificar la lógica y aplicar buenas prácticas para un código más limpio. Estas funciones mejoraron con la incorporación de Canvas en octubre de 2024.

¿Es confiable el código de ChatGPT?

ChatGPT puede ahorrar tiempo a los desarrolladores generando código base y reduciendo el trabajo manual en tareas repetitivas. Maneja fácilmente soluciones sencillas, pero tiene dificultades con programación compleja y a veces produce resultados incorrectos o poco eficientes.

Aunque acelera el desarrollo, su resultado no siempre es confiable—la supervisión humana es fundamental para refinar, depurar y asegurar la calidad del código antes de implementarlo.

¿Puede ChatGPT resolver problemas de programación?

ChatGPT puede ayudar con problemas de programación, pero sus limitaciones lo hacen poco confiable para tareas complejas. Aunque ofrece respuestas rápidas, tiene dificultades para resolver problemas más profundos debido a limitaciones inherentes al modelo.

Dónde falla ChatGPT en la resolución de problemas:

• Límite de conocimiento: No conoce nuevos frameworks, librerías ni actualizaciones recientes.
• Contexto multiarchivo: No puede rastrear dependencias entre varios archivos o bases de código grandes.
• Memoria a largo plazo: Pierde el contexto en interacciones prolongadas, lo que genera inconsistencias.
• No ejecuta ni valida: Genera código pero no puede ejecutarlo ni comprobar su exactitud.
• Limitaciones de lógica y razonamiento: Tiene dificultades con algoritmos complejos y decisiones a nivel de sistema.

Aunque ChatGPT es útil para soluciones rápidas, requiere supervisión humana para cualquier cosa más allá de problemas básicos.

Cómo programar con ChatGPT

ChatGPT es un asistente de programación potente, pero para aprovecharlo al máximo es necesario seguir buenas prácticas. Puede ayudar a generar código, depurar, optimizar, aprender y automatizar flujos de trabajo. Así es como los desarrolladores pueden sacarle el mayor provecho a ChatGPT.

1. Generar código de forma eficiente

ChatGPT puede crear funciones, endpoints de API, consultas a bases de datos y más. Para obtener mejores resultados:

• Sé específico en las indicaciones – En vez de “Escribe una función de inicio de sesión”, pide “Escribe una función de inicio de sesión segura en Python usando bcrypt y autenticación JWT.”
• Pide explicaciones – Solicita “Explica esta función línea por línea” para comprender la lógica detrás del código generado por la IA.
• Itera y mejora – Continúa con “Haz esta función más eficiente” o “Refactoriza esto usando convenciones Pythonic.”

2. Depuración y corrección de errores

ChatGPT puede analizar código defectuoso, sugerir soluciones y explicar mensajes de error.

• Proporciona el mensaje de error completo – La IA solo puede depurar eficazmente si sabe qué está fallando.
• Utiliza depuración paso a paso – Pregunta “¿Qué está mal en esta función?” seguido de “¿Cómo puedo corregir este error?”
• Verifica las soluciones de la IA – La IA puede sugerir soluciones incorrectas, así que siempre prueba sus respuestas.

3. Automatización de tareas repetitivas

Los desarrolladores pueden usar ChatGPT para generar scripts de gestión de archivos, procesamiento de datos y automatización de flujos de trabajo.

• Pide scripts para la terminal – “Escribe un script Bash para renombrar todos los archivos en una carpeta.”
• Genera casos de prueba – “Escribe pruebas unitarias para esta función usando Jest.”
• Crea consultas SQL – “Genera una consulta SQL para obtener los 10 clientes con más ingresos.”

4. Comprender e implementar buenas prácticas de seguridad

La IA puede ayudar a los desarrolladores a escribir código más seguro siguiendo buenas prácticas del sector.

• Revisa vulnerabilidades – “¿Esta función tiene algún riesgo de seguridad?”
• Mejora la autenticación – “Implementa autenticación OAuth2 para esta API.”
• Sanitiza entradas – “¿Cómo puedo evitar inyección SQL en esta consulta?”

5. Aprender nuevas tecnologías y buenas prácticas

ChatGPT es un tutor bajo demanda para aprender nuevos lenguajes de programación, frameworks y librerías.

• Comprende nuevos conceptos – “Explica cómo funcionan los closures en JavaScript.”
• Obtén ejemplos de sintaxis – “Muéstrame cómo crear una API REST en FastAPI.”
• Aprende patrones de diseño – “Explica el patrón Singleton con un ejemplo en Python.”

Cosas interesantes que puedes hacer con ChatGPT en programación

ChatGPT ha evolucionado más allá de generar fragmentos de código simples; ahora ofrece funciones avanzadas que mejoran notablemente la experiencia de programación. Aquí tienes algunas formas innovadoras de aprovechar ChatGPT para tareas de programación más sofisticadas:

1. Desplegar modelos GPT personalizados para necesidades específicas de programación

Los desarrolladores pueden crear modelos GPT personalizados adaptados a lenguajes, frameworks o estilos de codificación concretos. Esta personalización garantiza el cumplimiento de buenas prácticas y coherencia en los proyectos.

2. Usar la función Canvas para edición interactiva de código

La función Canvas en ChatGPT ofrece un entorno interactivo donde los desarrolladores pueden generar, editar e iterar código directamente en la interfaz de chat. Esta integración agiliza el desarrollo permitiendo modificaciones en tiempo real y retroalimentación inmediata.

3. Aprovechar modelos de razonamiento avanzado para resolver problemas complejos

Los modelos de razonamiento avanzado de OpenAI, como o1 y o3, están diseñados para abordar desafíos de programación complejos. Mejoran la coherencia lógica, reducen errores y ofrecen soluciones sofisticadas para diseño de algoritmos, depuración y orientación en arquitectura de sistemas.

4. Generar representaciones visuales con Mermaid.js

ChatGPT puede crear diagramas Mermaid.js para visualizar arquitecturas de sistemas, flujos de trabajo y algoritmos. Estas ayudas visuales facilitan la planificación, explicación de sistemas complejos y mejoran la comprensión general de las estructuras de código.

5. Crear prototipos de interfaz y conceptos de diseño con integración de DALL·E

Al integrarse con DALL·E, ChatGPT permite a los desarrolladores generar contenido visual como prototipos de interfaz, diagramas de diseño de sistemas y arte conceptual. Esta función es especialmente útil para desarrollo front-end y planificación de proyectos, aportando contexto visual a los proyectos de programación.

¿Deberías confiar en ChatGPT para programar?

Aunque ChatGPT no puede reemplazar completamente a los desarrolladores humanos, su capacidad para crear soluciones rápidamente implica que algunas tareas podrían dejar de requerir intervención humana. Esto podría reducir la demanda de ciertos perfiles profesionales.

En programación, ChatGPT destaca generando código base, identificando patrones y sugiriendo optimizaciones con gran rapidez. Automatiza tareas repetitivas, permitiendo que los ingenieros se enfoquen en responsabilidades más estratégicas e innovadoras.

A medida que la tecnología avanza, los ingenieros de software que se adapten y dirijan estas herramientas influirán tanto en sus futuras aplicaciones como en el impacto en la industria.

Implementa modelos de OpenAI en pipelines de DevOps

Aprovecha la misma inteligencia artificial que impulsa ChatGPT para crear automatizaciones conversacionales y permite que tus desarrolladores aceleren sus ciclos de desarrollo.

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Al delegar tareas repetitivas o que consumen mucho tiempo a la IA, tus desarrolladores pueden centrarse en los aspectos más creativos y complejos de la ingeniería de software.

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Preguntas frecuentes

1. ¿Cuáles son las principales limitaciones de ChatGPT en comparación con un desarrollador humano?

Las principales limitaciones de ChatGPT frente a un desarrollador humano son la falta de razonamiento profundo, la incapacidad para mantener el contexto de proyectos a largo plazo y la ausencia de experiencia real en programación. No puede tomar decisiones de arquitectura ni depurar casos límite impredecibles como lo haría un desarrollador experimentado.

2. ¿Puede ChatGPT aprender de mi base de código existente para mejorar sus sugerencias?

ChatGPT no aprende automáticamente de tu base de código, pero puedes proporcionarle archivos o contexto relevante usando herramientas como embeddings, GPTs personalizados o APIs para que sus respuestas sean más adaptadas. Esta contextualización es temporal y no modifica el entrenamiento del modelo.

3. ¿ChatGPT admite programación en lenguajes poco comunes o menos populares?

Sí, ChatGPT admite programación en lenguajes poco comunes o menos populares, aunque la calidad de las respuestas puede variar. Su rendimiento es mejor con lenguajes ampliamente utilizados como Python, JavaScript y Java, que cuentan con más datos de entrenamiento.

4. ¿Existe alguna forma de entrenar o ajustar ChatGPT para un stack tecnológico o proyecto específico?

Sí, puedes ajustar modelos GPT usando la API de OpenAI o emplear herramientas como GPTs personalizados y llamadas a funciones para adaptar el modelo a tu stack tecnológico o lógica de negocio. Sin embargo, el ajuste requiere datos de entrenamiento seleccionados y no es instantáneo.

5. ¿Pueden los equipos usar ChatGPT de forma colaborativa y en tiempo real durante revisiones de código o la planificación de sprints?

ChatGPT no ofrece colaboración en tiempo real de forma nativa, pero los equipos pueden integrarlo en plataformas como Slack, GitHub o Notion para ayudar en revisiones de código y planificación de manera asíncrona. Para colaboración en vivo, algunos equipos utilizan agentes integrados mediante herramientas como Botpress.