Revisión de código IA — audita y publica código de sitios generado por IA con confianza

Revisar código de sitios generado por IA no es una sola comprobación, son cinco, y el generador puede aprobar una y fallar en las demás. Recórrelas en orden:

• Semántica — <header>, <nav>, <main> y <section> reales con una única jerarquía de encabezados ordenada, no una pila de <div>. Esto es lo que leen los lectores de pantalla y los rastreadores de búsqueda.
• Accesibilidad — cada imagen tiene un texto alternativo con sentido, los campos de formulario tienen etiquetas asociadas, los elementos interactivos son accesibles por teclado y el texto cumple el contraste WCAG AA.
• Adaptabilidad — flexbox y grid con puntos de quiebre, no anchos fijos en píxeles; las áreas táctiles siguen siendo usables a 375px de ancho.
• Rendimiento — sin CSS no utilizado, las imágenes llevan width, height y loading="lazy", y nada bloquea el renderizado por encima del pliegue.
• SEO y metadatos — un <title> real, una meta description, etiquetas Open Graph y un enlace canónico.

Una revisión que se detiene en «se ve bien en el navegador» pasa por alto por completo cuatro de esas cinco categorías.

La mayoría de las personas que publican sitios generados por IA son fundadores en solitario, marketers o desarrolladores junior, no ingenieros senior. Aun así puedes hacer una revisión creíble:

1. Pide a la IA que revise su propio resultado — pega el código de vuelta con «enumera todos los problemas de accesibilidad y semántica de este marcado». Es mucho mejor criticando código existente de lo que cabría esperar, y explica cada corrección en lenguaje sencillo.
2. Ejecuta las herramientas automáticas gratuitas — Lighthouse (integrado en Chrome DevTools), el verificador de accesibilidad WAVE y el validador HTML del W3C detectan cada uno una categoría de defectos gratis, sin necesidad de cuenta.
3. Lee el HTML exportado de principio a fin una vez — no necesitas entender cada línea, pero notarás un <h1> ausente, un muro de estilos en línea o una imagen sin atributo alt.

El objetivo no es la perfección, sino detectar el puñado de problemas que perjudican a los usuarios reales y al posicionamiento antes de publicar.

Los frontends generados fallan de formas predecibles. Conocer a los sospechosos habituales agiliza la revisión:

• Sopa de divs — un diseño construido enteramente con <div> anidados sin referencias, de modo que la tecnología de asistencia y los rastreadores ven un bloque indiferenciado.
• Huecos en los encabezados — saltar de <h1> a <h4>, o varios <h1> en una misma página, lo que rompe el esquema del documento y el SEO.
• Texto alternativo vacío o duplicado — imágenes decorativas y significativas tratadas por igual, o atributos alt dejados en blanco.
• Estilos en línea por todas partes — colores y anchos codificados en los elementos en lugar de CSS reutilizable, lo cual es inmantenible y a menudo no responsivo.
• Metadatos ausentes — sin meta description, sin etiquetas Open Graph, sin canónica, así que la página se comparte y se indexa mal.

Partir de un constructor que genera marcado semántico por defecto significa que la revisión confirma la calidad en lugar de poner orden en un caos. Cuando solo necesitas inspeccionar una sección, un editor HTML con IA te permite revisarla y corregirla de forma aislada.

Estos escenarios compuestos reflejan las formas más comunes de revisar código de sitios generado por IA — tómalos como planos de partida, no como testimonios de clientes:

• El fundador en solitario que publica un sitio de marketing. No tiene ningún ingeniero en quien apoyarse. Genera la página, exporta el código fuente, ejecuta Lighthouse y WAVE, y pega el código de vuelta a la IA para pedir una lista de accesibilidad — detectando texto alternativo ausente y un orden de encabezados roto antes del lanzamiento en lugar de después de la queja de un cliente.
• La agencia que revisa entregables de clientes. Necesita que cada entrega supere un nivel básico de calidad. Usa el export semántico como línea base, revisa el diff en Git y corrige en lenguaje sencillo los problemas señalados de contraste y metadatos — convirtiendo una auditoría manual completa en una verificación rápida por proyecto.
• El desarrollador junior que aprende el oficio. Quiere entender por qué el código es correcto, no solo que funciona. Lee el marcado semántico exportado, pide a la IA que explique cada referencia y corrección, y trata cada revisión como una lección — construyendo el hábito de comprobar a11y y SEO en cada página.

Para una opinión independiente y actual sobre la plataforma, consulta Trustpilot, Capterra y G2 — y ordena por fecha: las reseñas recientes del constructor con IA importan más que el promedio histórico.