Las migraciones se están poniendo feas — y la IA lo está empeorando

Un post nuevo de Dan Luu advierte que la IA está erosionando silenciosamente la práctica de escribir migraciones. El problema central es que los modelos generan SQL funcional en el primer intento, pero no entienden realmente la tabla, las restricciones, ni lo que pasa a las 2 a.m. cuando el schema cambia mientras el tráfico sigue fluyendo. El resultado es un montón creciente de migraciones que se ven bien hasta que alguien intenta correrlas en producción.

El artículo rastrea un patrón real: los equipos empiezan a usar la IA para escribir DDL, sentencias ALTER y datos de seed, y es rápido — demasiado rápido. Los modelos no señalan cosas como foreign keys que se caen, índices que desaparecen, o la diferencia entre una migración que se puede backfill y una que va a lockear una tabla grande por horas. Lo que obtienes es una falsa sensación de confianza. El código compila. Los tests pasan en un sandbox. Luego se rompe en la base real, y nadie en el equipo lo atrapó porque la IA no sabía qué buscar.

El consejo práctico es directo: tratá las migraciones generadas por IA como cualquier otro código generado. Pasalas por el linter, hacé diff del output a mano, revisá el execution plan, y que una segunda persona reviewee el SQL antes de que toque producción. Si estás corriendo PostgreSQL, asegurate de que tu herramienta de migraciones soporte cambios seguros y reversibles. No dejes que la velocidad de generación reemplace la disciplina de la revisión. Los modelos son buenos en sintaxis; son malos en consecuencias.

Por qué nos importa: muchos de nosotros somos fundadores solitarios, dueños de negocios chicos, o freelancers corriendo nuestros propios stacks — si las migraciones de IA se filtran a producción sin revisión, el downtime nos afecta directamente.