Escrito por: Enzo Jiménez, Consultor Ciberseguridad de Xelere
IA y desarrollo de software: el desafío de generar código seguro
La Inteligencia Artificial está transformando la forma en que se desarrolla software.
Hoy, un desarrollador puede generar una función, crear una integración o resolver un error en cuestión de segundos utilizando una herramienta de IA. La productividad aumenta y muchas tareas repetitivas pueden acelerarse significativamente. Y esto ya forma parte del trabajo cotidiano: la IA dejó de ser una novedad puntual para integrarse al flujo habitual de desarrollo.
Pero hay una pregunta que no debería perderse en medio de esta velocidad:
¿Que el código funcione significa que es seguro?
La respuesta es no.
El código generado por IA puede ser funcional y, al mismo tiempo, contener vulnerabilidades, utilizar dependencias inseguras, exponer secretos o implementar controles de acceso deficientes.Distintos estudios académicos coinciden en el diagnóstico: investigaciones sobre código generado por asistentes de IA reportan tasas de vulnerabilidades que van del 25% al 40%, dependiendo del lenguaje y la herramienta analizada.
El desafío no está en dejar de utilizar estas herramientas. Está en incorporarlas al proceso de desarrollo sin perder de vista la seguridad.
La IA cambia cómo se crea el código, no las reglas de seguridad
La adopción de asistentes de programación está modificando el rol de los desarrolladores. Ya no se trata únicamente de escribir código, sino también de revisar, comprender y validar código que puede haber sido generado total o parcialmente por una herramienta de IA.
Y aunque la tecnología cambie, los fundamentos del desarrollo seguro siguen siendo los mismos.
- Las entradas deben validarse.
- La autenticación y autorización deben implementarse correctamente.
- Los secretos deben mantenerse protegidos.
- Las dependencias deben ser evaluadas.
- Los permisos deben responder al principio de mínimo privilegio.
- Los errores deben gestionarse sin exponer información sensible.
El problema es que la IA no conoce necesariamente las políticas, estándares y requisitos específicos de cada organización. Puede generar una solución basada en patrones existentes, pero eso no significa que esa solución sea adecuada para el contexto en el que será utilizada.
Por eso, el código generado por IA no debería considerarse seguro por defecto.
El riesgo de confiar demasiado rápido
Uno de los mayores desafíos es que el código generado por IA puede parecer correcto.
Puede compilar. Puede superar una prueba funcional. Puede incluso verse limpio y bien estructurado.
Sin embargo, detrás de esa apariencia pueden existir riesgos que no son evidentes a simple vista.
Por ejemplo:
- Validaciones insuficientes que permitan ataques de inyección.
- Credenciales o claves incorporadas directamente en el código.
- Librerías vulnerables o desactualizadas.
- Controles de acceso mal implementados.
- Manejo incorrecto de información sensible.
- Errores de lógica que solo aparecen en determinados escenarios.
La velocidad con la que se genera el código puede hacer que estos problemas también se incorporen más rápidamente al desarrollo.
Por eso, el objetivo no debería ser simplemente generar más código, sino desarrollar la capacidad de validarlo a la misma velocidad.
La seguridad debe acompañar al desarrollo
La respuesta no está en confiar únicamente en la IA para detectar o corregir sus propios errores.
El desarrollo asistido por IA necesita controles independientes que permitan analizar y validar el resultado.
El uso de herramientas de análisis de seguridad, como SAST y SCA, puede ayudar a identificar vulnerabilidades, dependencias riesgosas y otros problemas durante el ciclo de desarrollo.
Pero las herramientas por sí solas tampoco son suficientes.
Es necesario establecer políticas claras sobre el uso de IA, definir qué herramientas están autorizadas, qué información puede compartirse y qué controles deben aplicarse antes de incorporar código generado automáticamente.
También es importante mantener la revisión humana.
La IA puede generar una solución. El equipo de desarrollo debe evaluar si esa solución es correcta, segura y adecuada para la organización.
Del código generado al código confiable
La adopción de IA está acelerando el desarrollo de software. La seguridad debe evolucionar al mismo ritmo.
Esto implica pasar de un modelo basado únicamente en revisar el código al final del proceso hacia un enfoque de validación continua, donde la seguridad acompañe cada etapa del desarrollo. La IA ya no es una herramienta que se está probando: forma parte del flujo diario de desarrollo. Y, como cualquier componente crítico del proceso, necesita los mismos controles —o incluso mayores— para garantizar que la velocidad no comprometa la seguridad.
Antes de aprobar código generado o modificado por IA, los equipos deberían preguntarse:
¿Se validaron correctamente las entradas?
¿La autenticación y autorización son adecuadas?
¿Existen secretos expuestos?
¿Las dependencias son seguras y están aprobadas?
¿El código cumple con las políticas de la organización?
¿Fue analizado y validado antes de llegar a producción?
Estas preguntas no son nuevas. Lo que cambia es la velocidad y la escala con la que ahora se genera código.
La Inteligencia Artificial puede convertirse en un gran aliado para los equipos de desarrollo, pero su adopción debe estar acompañada por controles, políticas y procesos que permitan gestionar los riesgos.
Porque el verdadero desafío no es desarrollar más rápido.
Es desarrollar más rápido sin acelerar también la incorporación de vulnerabilidades.
En Xelere ayudamos a las organizaciones a enfrentar los desafíos que plantea la IA en el desarrollo de software, fortaleciendo la seguridad de las aplicaciones con un enfoque de validación continua que acompaña todo el ciclo de desarrollo.