Generación de tests, documentación y refactorización con IA

Tests, documentación y refactorización son el trabajo que todo equipo sabe que debe hacer y que siempre pierde contra la siguiente funcionalidad. Son también las tareas donde los asistentes de IA aportan más con menos riesgo: están acotadas, son verificables y consumen un tiempo de desarrollador que rara vez se recupera. La condición es hacerlas con método, porque un test generado que no prueba nada es peor que no tener test.

La diferencia entre cobertura y cobertura útil es el eje del curso. Generar cien tests que pasan es trivial; generar los tests que capturan el comportamiento real, los casos límite y las regresiones probables exige dirigir al asistente con criterio: qué probar, con qué datos, qué afirmar. Lo mismo aplica a la documentación — que describa decisiones, no que parafrasee el código — y a la refactorización, donde la red de seguridad de tests debe existir antes de tocar nada.

Trabajaremos con las herramientas que ya usan los equipos — Claude Code, GitHub Copilot, Codex — sobre código realista: módulos sin cobertura, proyectos heredados sin documentación y código que necesita reestructurarse sin parar producción. Cada técnica se practica con su criterio de validación: tests que fallan cuando deben fallar, documentación contrastada con el código y refactorizaciones que dejan la suite en verde.