Orientación para los colaboradores de GSoC que usan herramientas de IA en GSoC 2026

Es fundamental que leas la documentación de la organización del GSoC y prestes mucha atención a sus indicaciones sobre si se permiten herramientas de IA en su comunidad. Les pedimos a las organizaciones que dejen muy en claro cuáles son sus expectativas para los participantes del GSoC.

Cada organización tiene su propia opinión sobre cuándo y si es apropiado usar herramientas de IA.

Algunas organizaciones no permiten el uso de herramientas de IA, incluso para escribir propuestas. Otros no permitirán ningún código generado por LLMs en su base de código.

A continuación, se incluyen algunas de las cosas que debes tener en cuenta cuando usas herramientas de IA en general. Una vez más, esta guía no es exhaustiva para cada organización. Debes leer la guía de GSoC de cada organización para comprender qué aceptarán y qué no.

Consejos de mentores sobre cuándo usar herramientas de IA

1. Siempre valida y comprende por completo el código

Este es el consejo más importante y que se repite con mayor frecuencia. El colaborador humano conserva el 100% de la responsabilidad del trabajo, lo que requiere una comprensión y verificación completas.

  • Siempre valida lo que genera la IA y, si no lo entiendes o no tienes certeza, no lo uses hasta que puedas comprenderlo.

2. Usa la IA para la investigación y el aprendizaje, no para la lógica principal

El mejor caso de uso se considera una herramienta de aprendizaje rápido o recuperación de información, en lugar de un generador de código para las partes más importantes del proyecto.

  • Usar herramientas de IA principalmente para la investigación y menos para la generación de código
  • Usa herramientas de IA para comprender y explorar áreas nuevas.

3. Descarga el trabajo tedioso o "duro" (plantillas, pruebas, depuración)

Se recomienda usar la IA para tareas repetitivas, que consumen mucho tiempo o que se relacionan con la corrección de problemas existentes, lo que permite que el colaborador dedique su tiempo a desafíos intelectuales.

  • Se usa para escribir el código estándar y refactorizar.
  • Solo se usa para tareas rutinarias, como agregar todos los nombres de archivos o cambiar algunas importaciones.
  • Ayudar a automatizar algunas de las partes más tediosas de su proyecto, codificar algunas pruebas o depurar
  • El usuario debe definir el alcance de la prueba para luego usar las herramientas de IA.

4. Inquietudes sobre las licencias

Siempre asegúrate de verificar directamente con tu organización si permite el código generado por IA en su base de código. Se debate mucho sobre este tema, y cada organización tendrá su propio punto de vista. Los posibles colaboradores de GSoC deberán seguir las instrucciones específicas de su organización.

Preocupaciones de los mentores y las organizaciones del GSoC sobre las herramientas de IA

1. Obstáculos para el aprendizaje y el desarrollo de habilidades

Esta es la preocupación más frecuente. Los mentores se preocupan de que el uso de la IA para generar soluciones impida que los estudiantes desarrollen habilidades fundamentales en programación, resolución de problemas y pensamiento adecuado.

2. Confianza ciega y falta de comprensión o verificación

A menudo, los colaboradores aceptan ciegamente el resultado generado por IA (código y texto) sin verificar su corrección, lógica o aplicabilidad. Cuando los desarrolladores usan herramientas de IA a ciegas para generar código, a menudo no comprenden lo que se generó.

3. Calidad de código o resultados bajos

El código generado por IA suele ser de mala calidad, no sigue los lineamientos, incluye errores, es difícil de mantener o genera trabajo adicional para los mentores.

  • Calidad del código generalmente baja (lo que genera una mayor carga de trabajo para el mantenedor)
  • Generar prosa sin sentido y redundante

Las implicaciones legales del código generado por IA son una preocupación seria para las organizaciones y los mentores.

  • Algunas pautas de confirmación de la organización prohíben confirmar código generado a través de un modelo de lenguaje grande porque posiblemente puede infringir licencias de OSS.
  • Problemas de derechos de autor

5. Incapacidad para usar la IA de manera eficaz

Algunas preocupaciones no se relacionaban con la IA en sí, sino con la falta de habilidad del colaborador para aprovecharla, en especial en contextos de proyectos complejos o novedosos.

  • Usar la IA de manera eficaz para la programación requiere habilidad y experiencia
  • A veces, los colaboradores no comprenden el tema del proyecto y, por lo tanto, no saben qué pedirle a la IA para obtener la información correcta.

6. Impacto ambiental

La enorme cantidad de consumo de energía que se usa para los modelos de IA grandes

7. Limitaciones de la IA en tareas específicas o complejas

Los mentores observaron que las herramientas de IA suelen fallar cuando el problema es complejo, único o se relaciona con tecnología nueva, lo que es común en un entorno de aprendizaje como GSoC.

  • Las herramientas son buenas para resolver problemas que ya se resolvieron muchas veces. Nuestra misión es enseñar a los estudiantes a resolver problemas complejos que no se hayan resuelto antes.
  • La IA es terrible para escribir cualquier cosa que no sea código simple en un contexto limitado.
  • Los proyectos pueden usar tecnología que la IA no conoce.