El 97% de los programadores ya han probado la IA para escribir código. Pero, ¿dónde está la línea entre la ayuda productiva y la pérdida de control sobre el producto? ¿Simplifica el vibe coding la vida de los juniors o dificulta su desarrollo? Y lo más importante: ¿cómo ven este enfoque los profesionales de IT y sus empleadores?
Este artículo intenta explicar qué es el vibe coding, cuáles son sus pros y sus contras, y por qué hay tanto revuelo a su alrededor.
¿Qué es el Vibe Coding?
Vibe coding es un enfoque de desarrollo en el que se formula la tarea con palabras sencillas, en lenguaje natural (por ejemplo, se da un prompt: “Crea un botón que al hacer clic envíe el formulario”), y una red neuronal, como ChatGPT o Copilot, lo convierte en código funcional.
El término “vibe coding” fue introducido por Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI y exlíder de IA en Tesla, en febrero de 2025.
Karpathy describió su enfoque como “conversacional”, donde el programador interactúa con la IA utilizando comandos de voz o texto, y la IA genera el código real. Karpathy afirmó: “No es realmente programación; solo veo cosas, digo cosas, ejecuto cosas, copio y pego cosas, y en general funciona”
¿Por qué el Vibe Coding se ha vuelto popular entre los desarrolladores?
…y por qué cada vez más personas comparten su filosofía.
Entre 2023 y 2025, el mercado de IT se llenó de herramientas de redes neuronales: GitHub Copilot, Cursor, Devin, Claude, GPT-4.5, Grok y muchos otros. Y son populares en el entorno de IT. Por ejemplo, según datos de GitHub, su producto (GitHub Copilot) tiene 1,3 millones de usuarios.
Más tarde, la empresa realizó una investigación y resultó que el 97% de los programadores al menos una vez le pidieron a la IA que escribiera código por ellos.
Pero, ¿por qué ha sucedido esto?
Primero: bajos requisitos de conocimientos de programación (prácticamente ninguno). De hecho, cualquier persona puede hacer vibe coding, incluso alguien muy alejado de la programación.
Aquí lo más importante es saber formular la tarea de forma clara y concisa, ya que el desarrollador interactúa con la IA como con un asistente: “Dibuja un formulario de inicio de sesión con validación”, “Crea un analizador CSV en Python”, “Agrega una animación de desplazamiento”.
Segundo: “prueba” rápida de ideas. Sí, por supuesto, el código escrito por la IA no se puede usar directamente en producción. Es crudo. Pero para probar una idea, sirve. Por lo tanto, por ejemplo, el vibe coding es adecuado para la creación de prototipos, la creación de MVP, experimentos, proyectos personales y la formación.
En general, con el vibe coding, los desarrolladores han obtenido algo que les faltaba desde hacía tiempo: espacio para la creatividad, tiempo libre para experimentos y, sobre todo, una rápida implementación de ideas.
Es más, para muchos profesionales de IT, el vibe coding se ha convertido en una forma de recuperar el interés por la profesión, de recordar por qué entraron en IT y, lo que es importante, de reducir el riesgo de agotamiento (o minimizar sus manifestaciones).
Desventajas del Vibe Coding
Disminución de los procesos cognitivos
Hay un estudio (aunque por ahora realizado en escolares y estudiantes) que muestra que el uso regular de herramientas de IA reduce significativamente las capacidades cognitivas de una persona: la acostumbra a respuestas instantáneas y forma un pensamiento fragmentado, lo que lleva a la incapacidad de concentrarse en tareas complejas (por ejemplo, que requieren una solución paso a paso).
Aumento de la deuda técnica
y propagación de código “generado por máquina” de baja calidad debido a la comprensión superficial de la IA.
Un estudio de Uplevel, publicado en otoño de 2024, lo confirma: la implementación de asistentes de IA no aumentó la productividad general, pero el código empezó a contener más errores críticos.
Por ejemplo, el autor de un artículo describió una situación en la que, después del lanzamiento de una nueva función, resultó que los usuarios tenían acceso a la funcionalidad de administrador porque el código generado por IA no incluyó la verificación de autorización, ya que nadie realizó una revisión. Como resultado, el equipo tuvo que corregir errores lógicos, ordenar los nombres de las variables y escribir pruebas.
Disminución de la coherencia del equipo
Como señalan algunos desarrolladores en Reddit, si se confía en la IA sin una comprensión profunda de la pila, “uno mismo se crea problemas”: en proyectos a gran escala, el conocimiento de los detalles es inevitable, y el asistente de máquina tiene muy poco “contexto”.
Al mismo tiempo, la responsabilidad del resultado recae en la persona. Entonces, ¿qué tenemos? Plazos de corrección más largos, disminución de la confianza de la gerencia y, lo más importante, conflictos en el equipo. Se crea una atmósfera poco productiva.
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Opiniones de los profesionales de TI
En la comunidad de TI, las opiniones sobre el vibe coding son muy diferentes:
Algunos programadores son escépticos. Un usuario de Reddit llamó al vibe coding una “trampa” y, en esencia, un camino directo a la degradación.
Otros, por el contrario, disfrutan trabajando con agentes de redes neuronales y creen que ahora sus posibilidades como desarrolladores son ilimitadas. Pero con una pequeña salvedad: hay que saber usar las herramientas de IA. En particular, hay que establecer el contexto correcto y dominar el prompt engineering (lo que también requiere aprendizaje).
Algunos ven en el vibe coding simplemente una ampliación de las prácticas habituales. Por ejemplo, un autor en Habr compartió:
“Resulta que la forma en que he estado creando mis aplicaciones durante los últimos dos años, con un mínimo de código manual y un máximo de automatización con redes neuronales, ahora tiene un nombre de moda”.
En general, los desarrolladores tienden a ver el vibe coding de forma pragmática: reconocen que los agentes de redes neuronales aceleran y simplifican el trabajo rutinario (por ejemplo, con la creación de prototipos), pero carecen de sentido sin conocimientos fundamentales en la creación de productos técnicos complejos.
Opiniones de los empleadores, jefes de equipo y RRHH
Entre los empleadores, todavía no hay una opinión unificada sobre cómo abordar el vibe coding y hasta qué punto se puede aplicar de forma masiva en la práctica, en el segmento corporativo. Muchos destacan que el vibe coding funciona bien en la fase de creación de prototipos y para la creación de proyectos personales, pero para productos complejos se necesitan procesos más estrictos.
Por ejemplo, el jefe del departamento de IA de un banco cree que los agentes de redes neuronales “aceleran significativamente el desarrollo, pero requieren habilidades de programación, pruebas y revisión de código”; sin ellos, “se pueden agregar muchos errores graves, incluidos problemas de seguridad o rendimiento”.
De manera similar, el autor de la publicación ITWeek (CTO de AutonomyAI) señala que, aunque el vibe coding “divierte hasta cierto punto” y es eficaz para las demostraciones, al trasladarlo a producción crea una “deuda técnica costosa”. Según él, el código escrito por agentes de redes neuronales requiere una revisión mucho más cuidadosa.
Los empleadores destacan que el uso del vibe coding requiere medidas adicionales, como la organización de una revisión estricta, la escritura de pruebas y el fortalecimiento de la arquitectura; de lo contrario, el proyecto puede verse afectado en el lanzamiento.
En general, algunos lo ven como una herramienta para aumentar la motivación y reducir el agotamiento, mientras que otros lo ven como un peligro potencial.
