Vibe coding: qué es, cómo funciona y hasta dónde llega

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El vibe coding se ha colado en el vocabulario tecnológico como una manera distinta de crear software: describir con palabras lo que quieres y dejar que un asistente de inteligencia artificial escriba el código que lo hace realidad. Es rápido, resultón y, bien usado, puede reducir de forma drástica la distancia entre una idea y una app funcional.

El concepto aterrizó a principios de 2025 con el empuje de Andrej Karpathy y propone un cambio de chip: pasamos de teclear línea a línea a dirigir el trabajo de la IA con objetivos claros, validando y puliendo los resultados. Para algunos, es “programar sin programar”; para otros, un complemento potentísimo a la práctica profesional de siempre.

¿Qué es exactamente el Vibe Coding?

En pocas palabras, es un flujo de trabajo donde un modelo de lenguaje grande (LLM) genera código a partir de instrucciones en lenguaje natural. Tú dices lo que quieres, y el sistema construye funciones, componentes o servicios. El foco ya no está en la sintaxis, sino en expresar la intención técnica y de negocio.

La idea clave es que “el nuevo lenguaje de programación más popular es el inglés” (o el idioma en el que te comuniques). Esta premisa, popularizada por Karpathy años atrás, cristaliza en una práctica donde el humano guía y la IA traduce la intención en implementación. En algunos casos, incluso se habla con el asistente por voz y se “va viendo y corrigiendo sobre la marcha”.

Ahora bien, hay un matiz que lo define: en su versión más extrema, el usuario puede aceptar piezas de código sin comprenderlas por completo. Ahí está el punto polémico y el motivo por el que muchos expertos recomiendan una aproximación más responsable.

En la práctica, el vibe coding se manifiesta desde prototipos ligeros hasta pequeños productos personales, los llamados “software para uno”, donde el objetivo es resolver una necesidad concreta con la mínima fricción. Este terreno resulta ideal para experimentar a toda velocidad.

De eslogan a práctica: origen y sentido

El término “vibe coding” saltó a la conversación pública a comienzos de 2025. Karpathy lo describió como un proceso conversacional en el que “miras, dices, ejecutas y copias/pegas” mientras la IA escribe el grueso del código. Es una descripción coloquial que captura el cambio: el rol pasa de operar a orquestar.

El propio Karpathy reconoció limitaciones: hay fallos que los asistentes no ubican bien y obligan a probar variaciones hasta dar con la solución. Su veredicto fue claro: es “bastante divertido” y útil para proyectos improvisados de fin de semana, los típicos en los que la velocidad manda más que la perfección.

La prensa tecnológica se hizo eco muy rápido y medios empresariales lo etiquetaron como una palabra de moda en Silicon Valley. Al mismo tiempo, voces de la comunidad técnica apuntaron a la necesidad de prudencia y revisión humana si se pretende ir más allá del prototipo.

Dos formas de practicarlo: “puro” vs. asistido responsable

Podemos distinguir dos enfoques complementarios. Por un lado, el vibe coding “puro”: se confía en que la IA acierte y se avanza a toda pastilla, casi “olvidando que el código existe”. Es útil para idear, probar conceptos y tirar “proyectos desechables” en los que lo importante es validar la idea cuanto antes.

En el otro extremo está el desarrollo asistido por IA responsable. Aquí la IA actúa como un “pair programmer” que escribe borradores, sugiere alternativas y automatiza tareas repetitivas, mientras el equipo humano revisa, prueba, comprende y asume la autoría final. Es la versión compatible con entornos profesionales.

La diferencia no es menor. Como señaló el investigador Simon Willison, si la IA escribió cada línea pero tú revisaste, testaste y entendiste el conjunto, no estás “vibrando el código”; estás usando la IA como asistente de escritura técnica. Cambia la herramienta, no la responsabilidad.

Ambas aproximaciones tienen sitio. La clave está en elegir la adecuada según el contexto: para crear un prototipo, el atajo es válido; para un sistema crítico, necesitas control, trazabilidad y reglas de calidad.

Ventajas que seducen a cualquiera

Su mayor atractivo es la accesibilidad. De repente, alguien sin mucha experiencia puede materializar una idea, lanzar un prototipo y entender si va en la buena dirección. Esta democratización puede abrir la puerta a más innovación interna y a equipos multidisciplinares más autónomos.

La segunda ventaja es el tiempo. Si el grueso del boilerplate lo redacta la IA, los plazos se reducen, sobre todo en la fase de descubrimiento. Incluso si luego hay que rehacer o refactorizar, el atajo puede acelerar el aprendizaje y la validación.

También potencia la creatividad. No estar pendiente de la sintaxis ni de APIs y librerías como jQuery baja la fricción para probar enfoques, comparar alternativas y construir bocetos funcionales en cuestión de horas. Es un impulso evidente para MVPs.

Y aunque decidas codificar “de verdad”, siempre puedes emplear a la IA para generar esqueletos, migrar entre frameworks, crear tests o documentar. Bien encauzada, se convierte en un acelerador transversal del ciclo de desarrollo.

Limitaciones y riesgos que conviene tener en el radar

El gran talón de Aquiles es la calidad y la seguridad del código generado. Sin revisión manual y pruebas adecuadas, es fácil colar errores sutiles, dependencias inestables o prácticas cuestionables. Distintos actores del sector recomiendan auditar sistemáticamente lo que genera la IA antes de ponerlo en producción.

Otro riesgo es la “caja negra”. Si aceptas código que no entiendes, te costará depurarlo y mantenerlo. Cuando el sistema crezca y falle algo, la sensación será de “debug en la oscuridad”. Esa pérdida de comprensión acaba traducida en deuda técnica y costes futuros.

También está la degradación de habilidades. Depender demasiado de prompts sin escribir ni leer código real merma tu capacidad de análisis con el tiempo. El resultado es un equipo más rápido al principio pero menos autónomo y preciso ante problemas complejos.

Debes contemplar, además, gobierno y cumplimiento. Con decisiones tomadas por un modelo, necesitas mecanismos para asegurar que el resultado respeta normas internas y regulatorias. Sin estándares ni control de versiones, la trazabilidad se diluye y la auditoría se complica.

Por último, la IA no siempre sabe explicar por qué algo está mal. Puede proponer parches que alivian el síntoma, no la causa, y prolongar un bug fantasma. De ahí que el enfoque profesional se base en guiar a la IA, testear con rigor y tomar decisiones informadas.

Herramientas que facilitan el Vibe Coding hoy

Aunque el término sea reciente, el ecosistema ya ofrece varias opciones para llevarlo a la práctica, desde editores inteligentes a plataformas completas. Todas comparten una idea: acortar la distancia entre lo que piensas y el código que corre.

Replit

Replit permite desarrollar en la nube con funciones de IA integradas para autocompletar, explicar y generar bloques completos a partir de descripciones. Es ideal para prototipado rápido y colaboración, con un énfasis en iterar con poco setup y mucha inmediatez.

Cursor

Cursor se centra en una experiencia minimalista con IA muy pegada al contexto del repositorio. Sugerencias, refactors y generación de archivos completos conviven en un entorno donde prima la fluidez entre prompt, código y vista previa.

Claude

Claude destaca en conversaciones largas manteniendo contexto y estilo, útil para explicar diseños, revisar funciones o plantear migraciones. Su fortaleza está en razonar con el usuario sobre cambios y alternativas, más allá de escribir líneas sueltas.

GPT-4 aplicado al código

Con ChatGPT (GPT-4) se generan funciones, tests, documentación y scripts a demanda. Es flexible y accesible para perfiles técnicos y de negocio, siempre que exista una pauta clara de validación y control de resultados.

Google Firebase Studio

En la línea de acelerar la entrega, hay propuestas orientadas a desplegar componentes y backends con mínima fricción. La promesa es agilizar la creación de apps y servicios con herramientas integradas y prompts bien definidos.

Casos, voces y el debate que lo rodea

El periodista Kevin Roose experimentó con pequeñas apps generadas por IA para resolver tareas personales, lo que bautizó como “software para uno”. Un ejemplo simpático fue una herramienta que miraba el contenido de su nevera para sugerir almuerzos. El aprendizaje fue claro: el enfoque permite a no programadores construir cosas útiles, pero los resultados pueden ser limitados y propensos a errores.

Simon Willison puso el dedo en la llaga: si tú entiendes, testas y validas el código, entonces no estás haciendo vibe coding “puro”; estás usando la IA como copiloto. La diferencia es crucial para separar el prototipo juguetón del desarrollo responsable y mantenible.

En el frente empresarial, Business Insider recogió el término como la nueva palabra de moda en Silicon Valley, y aceleradoras como Y Combinator señalaron que alrededor de una cuarta parte de sus startups de invierno 2025 tenían bases de código con generación mayoritaria por IA. Es un síntoma de un cambio real en los flujos de trabajo.

También hay anécdotas que muestran las tensiones: un asistente se negó a “hacer el trabajo del programador” cuando le pidieron que generase una solución entera sin más. Más allá de la broma, resume el dilema: el valor del ingeniero no es teclear, sino pensar, decidir y hacerse responsable del resultado.

Impacto en negocio, marketing y equipos híbridos

Para responsables de marketing o producto, el vibe coding abre un atajo para pasar de una hipótesis a una demo funcional sin depender por completo de TI. Esto cambia la cadencia de pruebas de concepto y permite explorar más ideas con menos coste inicial.

La accesibilidad no implica prescindir de ingeniería: implica colaboración. Perfiles no técnicos pueden impulsar automatizaciones, dashboards o herramientas internas, mientras un equipo experto marca estándares, revisa el código y asegura la calidad.

Surge así un reparto de papeles sano: negocio define necesidades y valida valor, la IA produce borradores y el equipo técnico convierte eso en software robusto, seguro y mantenible. Ese es el punto medio que mejor funciona.

Buenas prácticas para usar la IA sin perder el control

Adoptar el vibe coding con cabeza exige reglas sencillas pero firmes. Son recomendaciones que muchas organizaciones ya están institucionalizando para obtener velocidad sin pagarla con deuda técnica o riesgos. La meta es mantener productividad con garantías.

• Define la intención con precisión: objetivos, restricciones, ejemplos y criterios de aceptación antes de pedir código.
• Usa entornos aislados y ramas específicas para lo generado por IA, con PRs y revisiones humanas obligatorias.
• Automatiza pruebas (unitarias, integración y seguridad) y exige que cualquier cambio pase la batería completa.
• Añade observabilidad: logs, métricas y trazas que permitan entender comportamientos y diagnosticar rápido.
• Documenta decisiones de arquitectura y dependencias; la trazabilidad es clave para auditar y cumplir normativas.
• Reserva el “vibe coding puro” para prototipos y pruebas internas; en producción, prioriza el enfoque asistido responsable.

Para formación y upskilling, conviene reforzar fundamentos de programación, testing, seguridad y arquitectura. La IA multiplica lo que ya sabes: si la base es sólida, serás mucho más eficaz. Invertir en aprendizaje estructurado y práctica real sigue siendo imprescindible.

¿Hace falta saber programar si la IA ya programa?

La respuesta corta: sí, y quizá más que nunca. La IA escribe líneas, pero no entiende por sí misma el contexto de negocio, los requisitos no funcionales o los compromisos entre rendimiento, coste y mantenimiento. Ahí es donde el criterio humano marca la diferencia y evita sorpresas.

Un buen desarrollador hoy guía a la IA con prompts precisos, elige tecnologías y arquitectura, como Python, valida seguridad y calidad, y planifica la evolución del sistema. Ya no es “picar código” sin más: es dirigir una flota de herramientas inteligentes con sentido técnico y responsabilidad.

De hecho, varias experiencias reales muestran que el modelo colaborativo (humano + IA) produce mejores resultados a medio plazo que delegar a ciegas. Ganas en velocidad, sí, pero también en control, comprensión y resiliencia.

¿Y las agencias y la formación especializada?

Muchas empresas prefieren apoyarse en equipos expertos que combinen estrategia digital, marketing y desarrollo asistido por IA para transformar ideas en productos. Este acompañamiento acelera tiempos y reduce riesgos porque se aplican métricas, estándares y procesos de garantía.

En paralelo, la formación orientada a fundamentos —desde patrones y arquitectura hasta pruebas y seguridad— permite aprovechar los asistentes de código sin perder pericia. Programas de referencia ayudan a convertir la IA en un multiplicador, no en una muleta, con prácticas reales y mentorización.

Con este enfoque, la IA no sustituye a los profesionales: multiplica su alcance. La colaboración bien llevada es lo que permite a una organización construir soluciones fiables y competitivas en menos tiempo.

La idea que late detrás del vibe coding es potente: pensar en grande y construir rápido, sin quedar atrapados en la mecánica de la sintaxis. Si entendemos sus límites, aplicamos revisión humana rigurosa y usamos herramientas como Replit, Cursor, Claude o GPT-4 con estándares claros, obtenemos lo mejor de ambos mundos: velocidad para prototipar y disciplina para llegar a producción. El futuro del desarrollo no consiste en dejar de programar, sino en dirigir con criterio a la IA para crear software que funcione, se mantenga y sea seguro.