En el vertiginoso mundo del desarrollo de software, un nuevo término ha surgido en las conversaciones de desarrolladores y en las redes sociales: el «Vibe Coding». Acuñado por Andrej Karpathy, exdirector de IA en Tesla y cofundador de OpenAI, este concepto está redefiniendo la forma en que interactuamos con el código y las máquinas. Pero, ¿qué es exactamente el vibe coding y qué significa para el futuro de la programación?
¿Qué es el Vibe Coding?
El vibe coding es una técnica de programación dependiente de IA en la que una persona describe un problema o una intención en unas pocas oraciones en lenguaje natural (conocidos como «prompts») para que un modelo de lenguaje extenso (LLM) adaptado a la codificación genere el software. En esencia, se trata de delegar la implementación a la IA, cambiando el rol del programador de la codificación manual a la guía, prueba y refinamiento del código fuente generado.
Karpathy describió su enfoque como conversacional, utilizando comandos de voz mientras la IA genera el código. Él mismo ha comentado que «no es realmente programación; solo veo cosas, digo cosas, ejecuto cosas, copio y pego cosas, y en general funciona». Este concepto se basa en su afirmación de 2023 de que «el nuevo lenguaje de programación más popular es el inglés».
Una distinción clave es que, en el vibe coding, el usuario acepta el código sin comprenderlo completamente. Esto lo diferencia del uso de la IA como un «copiloto», donde el desarrollador lidera y la IA solo sugiere; en el vibe coding, la IA lidera y el desarrollador ajusta lo que la máquina entrega. La frase que resume su espíritu es: «No se trata de saber programar, sino de saber pedir».
Esta tendencia está fuertemente influenciada por las culturas «no-code» y «low-code», que buscan democratizar el desarrollo de soluciones digitales, permitiendo construir directamente con lenguaje natural.
¿Cómo funciona y qué herramientas lo habilitan?
El flujo de trabajo del vibe coding es sencillo: se describe en lenguaje natural lo que se desea lograr, la IA genera una base de código funcional, y el usuario revisa, prueba y refina el resultado, guiando el comportamiento deseado con nuevos prompts o correcciones manuales, repitiendo el ciclo hasta alcanzar el objetivo.
Existen numerosas herramientas que facilitan el vibe coding, clasificadas en varias categorías:
- Aplicaciones Full Stack (visuales): Permiten generar y visualizar aplicaciones completas, incluyendo UI, backend, bases de datos y autenticación/pagos. Permiten la modificación de elementos específicos mediante IA.
- Tempo Labs: Ofrece controles para programadores low-code e intermedios, genera PRD (Product Requirements Document) y diagramas de flujo de usuario, y se integra con Stripe, Polar, Supabase y Convex. Recientemente añadió la función de crear apps desde repositorios de GitHub.
- Bolt.new / Bolt.diy: Permite construir apps full stack visualmente usando IA, importar diseños de Figma a código y abrir la base de código completa en un IDE de Visual Studio en el navegador. Se integra con Supabase, pero no se ha observado integración «out-of-box» con sistemas de pago.
- Lovable.dev: Muy fácil de usar para no-coders y low-coders, permite construir y desplegar apps con prompts de IA, seleccionar partes de la UI para cambios específicos, y se integra con Supabase y GitHub.
- Otras herramientas: Replit (permite construir y desplegar apps con agentes de IA) y Base44 (más para desarrolladores avanzados).
- VS Code Forks (entornos de desarrollo completos con IA): Ofrecen capacidades avanzadas de chat y autocompletado de código.
- Cursor: Uno de los pioneros, evolucionó para permitir a los agentes realizar cambios directos en el código. Puede ser complicado de usar en grandes bases de código debido a la necesidad de mantener archivos de reglas y contexto.
- Windsurf: Similar a Cursor, con una mejor experiencia de usuario y la capacidad de previsualizar la app directamente en el editor.
- Trae: Desarrollado por los creadores de TikTok, ofrece una buena experiencia de usuario y una capa gratuita generosa, pero carece de integración MCP para construcciones completas de aplicaciones o para bases de código grandes/equipos.
- Extensiones de VS Code (herramientas que se añaden al flujo de trabajo existente):
- Amp: Un agente de codificación autónomo, diseñado para equipos y desarrolladores perfeccionistas. Funciona con un modelo de pago por token, permitiendo un uso ilimitado y mejores resultados. También disponible como CLI.
- Augment: Indexa y analiza la base de código existente para responder preguntas y ofrecer autocompletado de código. En su nivel gratuito, utiliza el código del usuario para su propio entrenamiento.
- Continue: Similar a Cursor, con modo chat y agente, e integración con servidores MCP. Permite indexar la base de código, pero requiere que el usuario mencione archivos y carpetas para el contexto adecuado.
- Cline: Características similares a Cursor y Windsurf pero como extensión. Sus funciones agenticas se centran en la automatización de tareas y la «predicción de código», aunque puede ser costoso debido al alto consumo de tokens.
- Sourcegraph (con Cody): Considerada una de las mejores para desarrolladores profesionales en bases de código existentes y equipos grandes. Ofrece integración con múltiples sistemas de control de versiones, búsqueda entre repositorios y cambios masivos. Cody, su extensión de VS Code, permite chatear y completar código basado en sus potentes funciones de búsqueda y gestión de contexto.
- Otras extensiones: Fynix (destaca por el seguimiento de la evolución del código) y Pythagora (útil para nuevas apps basadas en Node, aunque con una UX confusa).
- Herramientas Standalone:
- Devin (Cognition Labs): Funciona como un desarrollador autónomo que puede planificar, implementar, depurar y probar código con mínima intervención humana. Se interfa a través de Slack.
- Aider: Una herramienta basada en terminal, actúa como un «programador en pareja» conversacional, enfocándose en cambios funcionales más que en el diseño de UI.
- Claude Code (Anthropic): Herramienta basada en terminal que «lee y comprende» la base de código para la sesión y persiste esta «memoria». Sus capacidades se centran en la automatización de tareas y asistencia, pero es la más cara de las herramientas mencionadas, consumiendo muchos tokens.
Ventajas del Vibe Coding
La adopción de esta metodología ofrece beneficios significativos, especialmente para startups y pymes:
- Prototipado ultrarrápido: Las ideas se pueden transformar en un MVP (Producto Mínimo Viable) funcional en cuestión de horas, acelerando la validación de mercado.
- Democratización de la programación: Permite a personas sin experiencia técnica profunda crear software, impulsando la innovación y la participación de perfiles no técnicos en el desarrollo digital.
- Eliminación de tareas repetitivas: La IA puede automatizar la configuración de frameworks o la creación de plantillas básicas, liberando a los desarrolladores para enfocarse en aspectos estratégicos.
- Aprendizaje interactivo: Facilita el aprendizaje para quienes se inician en la programación, ofreciendo ejemplos prácticos y resultados inmediatos.
- Proyectos personales sin fricción: Permite a entusiastas de la tecnología desarrollar sus propios proyectos, desde automatizaciones hasta pequeñas webs, sin la curva de aprendizaje habitual.
Desventajas y riesgos del Vibe Coding
A pesar de sus promesas, el vibe coding presenta desafíos importantes que requieren un uso crítico y responsable:
- Calidad variable del código: El código generado por IA no siempre es el más limpio, eficiente o seguro. Puede contener redundancias, errores o seguir malas prácticas.
- Dificultad para escalar: Un prototipo rápido puede complicarse al intentar escalarlo o integrarlo con sistemas complejos debido a una base técnica poco sólida.
- Depuración más lenta y «Vibe Debugging»: Localizar y corregir errores en código no escrito manualmente puede ser complejo, especialmente si no se comprende cómo la IA llegó a esa solución. Puede llevar a esperar que la IA solucione los problemas mágicamente.
- Dependencia de herramientas externas: La calidad del resultado está directamente ligada al modelo de IA utilizado, lo que introduce una dependencia tecnológica.
- Riesgos de seguridad: El código generado puede incluir vulnerabilidades si no se revisa adecuadamente. Un informe de Economic Times alertó que el 32% del código generado por IA contenía vulnerabilidades comunes.
- Desconexión técnica del usuario: Usar el vibe coding sin comprender el código subyacente puede llevar a una pérdida de habilidades de programación y a una falsa sensación de control. Simon Willison, investigador de IA, advierte que usar vibe coding para obtener una base de código de producción es arriesgado, ya que gran parte del trabajo de los ingenieros de software implica la evolución de sistemas existentes, donde la calidad y comprensibilidad del código son cruciales.
Líderes de la industria, como Thomas Dohmke, CEO de GitHub, han advertido: «El problema no es usar IA, es usarla sin entender cómo y por qué hace lo que hace. Eso es una receta para el caos».
Impacto en el rol del programador y la sostenibilidad del software
El vibe coding no elimina al programador, sino que redefine su rol. En lugar de ser un ejecutor de líneas de código, el programador se convierte en un diseñador de soluciones, un estratega con visión técnica y de producto, y un conductor de IA. La nueva habilidad no será memorizar un framework, sino saber comunicar una intención, evaluar los resultados y construir sistemas sostenibles con la IA como asistente.
Si bien el vibe coding es útil para el «Día 0» (construcción de nuevas aplicaciones), presenta desafíos para el «Día 1+» (mantenimiento, corrección de errores, adición de características en bases de código existentes). La IA carece de criterio propio y de una comprensión profunda del contexto de negocio o de las implicaciones técnicas complejas. Se prevé que la relación entre programadores e inteligencia artificial será de colaboración, donde las herramientas automatizadas incrementarán la productividad y la eficiencia, pero el conocimiento y la experiencia humana seguirán siendo esenciales.
Para evitar que el entusiasmo eclipse la sostenibilidad del software, las empresas deben:
- Documentar prompts y resultados para la trazabilidad.
- Establecer límites de uso para que la IA no genere código crítico sin verificación.
- Realizar auditorías regulares de calidad y seguridad del código.
- Educar a los equipos sobre cómo y por qué usar herramientas generativas.
- Integrar QA automatizado y revisión manual en los pipelines CI/CD (Integración Continua/Entrega Continua).
El desarrollo colaborativo de software, que enfatiza el trabajo en equipo, la responsabilidad compartida, la programación por parejas y las revisiones de código, es crucial para garantizar la calidad del código y la resolución de problemas, incluso con IA. Herramientas de gestión de proyectos como ClickUp, que centralizan la comunicación y se integran con sistemas de control de versiones, pueden ayudar a gestionar la carga de trabajo y fomentar la colaboración.
Empezar a programar en la era de la IA: ¿demasiado tarde a los 30?
La irrupción del vibe coding y las herramientas de IA ha generado preguntas sobre si aún vale la pena aprender a programar de forma tradicional. La comunidad de programadores, incluyendo a aquellos que comenzaron a los 30 o más tarde, ofrece una perspectiva valiosa.
Muchos comparten experiencias de éxito, obteniendo trabajos como desarrolladores en 2-3 años, incluso sin títulos universitarios específicos, enfocándose en la práctica constante y la construcción de proyectos. Sin embargo, la empleabilidad en roles junior puede ser más difícil actualmente debido a la alta competencia.
En cuanto a la IA, la opinión general es que es una herramienta increíble para acelerar el aprendizaje si se usa bien. El consejo clave es no pedirle a la IA que programe por ti, sino usarla para discutir ideas (como «rubber ducking»), hacer preguntas cuando te atasques, obtener retroalimentación ligera, o explicar mensajes de error. Es crucial recordar que la IA «puede equivocarse MUCHO, así que trátalo como a tu amigo algo engreído que tiene buenas intenciones pero que pretende saberlo todo todo el tiempo, incluso cuando no tiene ni idea de lo que está hablando».
La importancia de los fundamentos es un tema recurrente. Saber matemáticas, especialmente para el análisis de algoritmos, es fundamental para la informática y la programación «interesante». Además, es crucial aprender a leer y entender la documentación, familiarizarse con GIT, SQL básico, pipelines CI/CD y conceptos de contenedores o servicios en la nube.
Lo más importante es la persistencia, la disciplina y la pasión por la resolución de problemas. Construir proyectos personales de forma constante es el mejor consejo para aprender y ser empleable.
Conclusión
El vibe coding es una revolución silenciosa que transforma el cómo se construye el software, quién puede desarrollarlo y cómo se enseña a programar. No es un reemplazo completo para el conocimiento técnico profundo, especialmente en áreas críticas como la seguridad, el rendimiento o la arquitectura distribuida. Sin embargo, reemplazará muchas tareas repetitivas y de nivel medio.
El verdadero potencial del vibe coding reside en su uso estratégico y responsable. Las organizaciones que logren integrar conscientemente la inteligencia artificial en sus procesos de desarrollo, fomentando una cultura de comprensión en lugar de delegación ciega, obtendrán una ventaja competitiva. El desafío es construir mejor, no solo más rápido, lo que implica entender a fondo cada línea de código, incluso si ha sido escrita por una máquina.
En esta nueva era, los profesionales del software deben adaptarse: aprender a colaborar eficazmente con la IA, desarrollar un pensamiento crítico sobre el código generado y especializarse en tareas donde la inteligencia artificial aún no alcanza. El futuro de la programación no lo escribirás solo, lo escribirás con una IA… si sabes hablarle bien.
