Introducción

En los últimos años ha surgido un enfoque innovador para desarrollar software conocido como vibe coding (en español, programación por vibra o intuitiva). Este concepto describe la experiencia de crear aplicaciones sin necesidad de escribir código de forma tradicional, apoyándose en la inteligencia artificial (IA) para traducir ideas en programas funcionales. En esencia, el desarrollador solo necesita describir en lenguaje natural qué desea que haga el software, y un modelo de IA genera el código necesario, liberándolo de escribir y depurar cada línea manualmente. Se trata de una programación conversacional, donde “la herramienta principal es el inglés (u otro idioma humano) más que un lenguaje de programación formal”.

El término vibe coding fue introducido por Andrej Karpathy – ex director de IA en Tesla y cofundador de OpenAI – en febrero de 2025. Karpathy lo definió como una forma de codificar en la que uno “se entrega completamente a las vibras” y “olvida que el código incluso existe”. En sus palabras, “no es realmente programar – solo veo cosas, digo cosas, ejecuto cosas y pego cosas, y en su mayoría funciona”. Esta filosofía desafía la noción tradicional de que para crear software se requieren años de dominio de sintaxis y algoritmos; por el contrario, aprovecha modelos de lenguaje avanzados (LLMs) para que incluso aficionados puedan materializar sus ideas en código. A continuación, profundizamos en este concepto, sus herramientas, uso industrial, ventajas, desventajas, desafíos y las opiniones que genera en la comunidad tecnológica.

Definición y origen del término vibe coding

Vibe coding se refiere a una práctica de programación dependiente de IA en la cual el usuario proporciona una descripción del problema o funcionalidad en texto plano, y un modelo de lenguaje (por ejemplo, GPT-4 o similares) genera automáticamente el código correspondiente. A diferencia de la programación tradicional, aquí el rol del humano es más de guía o director, brindando instrucciones de alto nivel (los “vibes” o indicaciones basadas en su intuición y objetivos) mientras la máquina se encarga de la implementación detallada. Según Karpathy, este enfoque es posible porque los modelos de IA modernos son muy competentes en programación, al punto que uno puede “pedir las cosas más tontas como ‘reduce a la mitad el espaciado del sidebar’ por simple pereza de buscar en el código, aceptar todos los cambios sin revisar el diff, y cuando aparece un error, simplemente pegarlo en la IA para que lo corrija”.

La idea detrás del término se originó a finales de 2024 e inicios de 2025. Karpathy comentó públicamente que “el lenguaje de programación más candente es el inglés”, insinuando que una buena descripción en lenguaje natural podía reemplazar a escribir código manual. Poco después, en febrero de 2025, acuñó la expresión “vibe coding” en un post de la red X (Twitter), para describir este nuevo estilo de programación asistida por IA. En su demostración, usó comandos de voz (vía la herramienta Superwhisper) para dialogar con un asistente de código llamado Composer, pidiéndole crear funcionalidades en una aplicación web sin tocar casi el teclado. De este modo, vibe coding quedó definido como “una nueva forma de programar en la que te entregas a las vibras, abrazas los exponentiales (de la tecnología) y te olvidas de que el código siquiera existe”, confiando en que el sistema de IA generará una solución operativa.

Ejemplos de herramientas de IA que facilitan el vibe coding

El auge del vibe coding ha sido posibilitado por diversas herramientas de inteligencia artificial especializadas en generación de código. Entre las más destacadas se encuentran:

Modelos de Lenguaje (LLM) y asistentes de código: Herramientas como ChatGPT de OpenAI (basada en GPT-4) o GitHub Copilot (de OpenAI y GitHub) pueden interpretar instrucciones en lenguaje natural y producir código en múltiples lenguajes de programación. Por ejemplo, Copilot se integra en editores de código y sugiere/auto-completa funciones basándose en el contexto proporcionado. De forma similar, Replit Ghostwriter (o Replit AI) actúa dentro del entorno de desarrollo en línea Replit para escribir código a partir de comentarios o descripciones del usuario. Estos asistentes permiten generar desde pequeñas porciones de código hasta bloques funcionales completos con tan solo describir la intención.

Entornos de desarrollo con IA integrada: Un caso emblemático es Cursor (creado por la startup Cursor AI con apoyo de OpenAI). Cursor ofrece una herramienta llamada Composer, un asistente que ayuda a “explorar código, escribir nuevas funciones y modificar código existente” mediante IA. Karpathy ha mostrado cómo, usando Cursor Composer junto al modelo Sonnet de Anthropic, es posible construir una aplicación web desde cero dando indicaciones sucesivas de funcionalidades, sin programar manualmente cada detalle. Otro ejemplo es Visual Studio Code con ChatGPT (mediante extensiones), donde el desarrollador puede describir una tarea en lenguaje natural y la IA genera o refactoriza el código dentro del editor.

Plataformas no-code y de automatización potenciadas por IA: El movimiento no-code/low-code ha convergido con la IA para acercarse al vibe coding. Plataformas visuales como Bubble o Webflow ya permitían a no programadores construir aplicaciones con interfaces gráficas; ahora surgen herramientas como Bolt o Lovable que llevan esto más allá al generar aplicaciones completas a partir de descripciones textuales. Por su parte, Replit ofrece un entorno de desarrollo en línea con un agente de IA que asiste en la creación y prueba de código, permitiendo desarrollar y depurar aplicaciones mediante conversaciones con la IA. Muchas de estas plataformas brindan planes gratuitos (con funcionalidades limitadas) para experimentar, y planes de pago que desbloquean capacidades avanzadas de generación y optimización de código.

En síntesis, el ecosistema de vibe coding abarca desde complementos inteligentes en editores de texto hasta entornos completos de desarrollo guiado por IA. Todos comparten la meta de traducir ideas en código ejecutable de forma automática, reduciendo la intervención manual. Detrás de estas herramientas suelen estar grandes modelos de lenguaje (como GPT-4, Anthropic Claude o el futuro Google Gemini) entrenados en enormes cantidades de datos de programación, capaces de producir código sintácticamente correcto y contextualmente relevante en respuesta a indicaciones humanas.

Aplicación actual en la industria del desarrollo de software

Aunque el término vibe coding es reciente, la práctica subyacente de usar IA para generar código lleva unos años gestándose y ganando tracción en la industria tecnológica. Hoy vemos su impacto tanto a nivel de individuos aficionados como en startups e incluso discusiones en grandes empresas:

Desarrolladores aficionados y “software a la medida”: Una de las promesas del vibe coding es democratizar la creación de software. Personas sin experiencia profesional en programación ya han logrado construir pequeñas herramientas personalizadas simplemente describiendo sus ideas a una IA. Por ejemplo, se han creado utilidades para transcribir podcasts automáticamente, calcular si un mueble cabe en el maletero de un coche, o decidir el menú del almuerzo escolar analizando el contenido del frigorífico. Estos proyectos son soluciones caseras a necesidades muy específicas (a veces llamadas “software for one” por estar hechas a medida para un usuario) que tradicionalmente no habrían justificado formar un equipo de desarrollo, pero que gracias a la IA ahora pueden implementarse fácilmente. El periodista Kevin Roose relató cómo, sin ser programador, pudo crear varias aplicaciones sencillas con ayuda de ChatGPT, algo que le permitió resolver problemas cotidianos de forma rápida. No obstante, también notó que los resultados pueden ser limitados y propensos a errores – en un caso, el código generado llegó a fabricar reseñas falsas para un sitio de comercio electrónico – por lo que considera que el vibe coding es más apropiado para proyectos de hobby o prototipos que para software de misión crítica.

Startups y adopción temprana: En el mundo de las startups, el vibe coding está siendo acogido con entusiasmo como una forma de acelerar el desarrollo y ahorrar recursos. Un indicador claro lo dio la aceleradora Y Combinator: en marzo de 2025 reportó que 25% de las startups de su batch de invierno 2025 tenían bases de código compuestas en un 95% por código generado mediante IA. Este es un salto notable hacia la automatización de la programación a escala empresarial. Varios emprendimientos embrionarios se apoyan casi completamente en asistentes de código para construir sus productos mínimos viables. Por ejemplo, la startup Menlo Park Lab (creadora de aplicaciones de IA para consumidores) declaró estar “all in” con el vibe coding; su fundador Misbah Syed afirma que con este método “si tienes una idea, estás a solo unos cuantos prompts de un producto”, señalando que cuando la IA comete errores, basta con proporcionarle el feedback de esos fallos para que generalmente los corrija. Esto ilustra cómo en entornos ágiles una sola persona puede orquestar el desarrollo de un producto completo mediante IA, algo impensable hace pocos años.

Tendencia en plataformas y servicios de desarrollo: Empresas que proporcionan herramientas de programación también reportan un cambio en el comportamiento de los usuarios. Amjad Masad, CEO de Replit, reveló que “el vibe coding ya está aquí” señalando que 75% de sus usuarios nunca escriben ni una sola línea de código al crear proyectos en su plataforma. En lugar de programar, estos usuarios se apoyan en plantillas, asistentes de IA y ejemplos preexistentes, modificándolos mediante indicaciones en lenguaje natural. Esto demuestra que una gran parte de la comunidad de nuevos creadores prefiere interactuar con la máquina a alto nivel en vez de lidiar con sintaxis y depuración manual.

Interés de la gran industria y futuro: Figuras prominentes de la industria tech han tomado nota de esta tendencia. Sam Altman, CEO de OpenAI, declaró a inicios de 2025 su expectativa de que “la ingeniería de software será muy diferente para finales de 2025”, insinuando que herramientas como la generación de código por IA redefinirán los procesos de desarrollo. De forma similar, Mark Zuckerberg (Meta) comentó que la IA podría “pronto hacer el trabajo de los ingenieros [de software] de nivel medio” en su compañía. Si bien estas afirmaciones no se refieren exclusivamente al vibe coding, sí reflejan una percepción de que la automatización inteligente transformará los roles en el desarrollo de software en el corto plazo. Algunas grandes empresas ya exploran integrar más IA en sus flujos de trabajo de programación, aunque con precaución debido a consideraciones de calidad y seguridad (tema que abordaremos más adelante).

En resumen, el vibe coding ya se aplica en la actualidad para prototipado rápido, proyectos personales, desarrollo acelerado en startups e incluso como apoyo en equipos profesionales. Sus resultados en productividad son tangibles: proyectos que antes tomaban semanas ahora pueden armarse en días u horas. Sin embargo, también se ha constatado que no es una solución mágica universal – el éxito depende del contexto y de cómo se manejen sus limitaciones inherentes.

Ventajas de este enfoque

El paradigma de vibe coding ofrece múltiples beneficios que explican su creciente popularidad:

Barrera de entrada reducida: Al no requerir conocimientos profundos de lenguajes de programación, el vibe coding democratiza el desarrollo de software. Personas con poca o ninguna experiencia pueden crear aplicaciones funcionales describiendo lo que desean en lenguaje cotidiano. Esto abre la programación a un público más amplio de emprendedores, creadores de contenido e innovadores, que antes dependían de contratar desarrolladores para materializar sus ideas.

Mayor velocidad y productividad: La generación automática de código acelera drásticamente el ciclo de desarrollo. Es posible construir prototipos en horas o días, cuando tradicionalmente hubiese tomado semanas. Los modelos de IA pueden encargarse de tareas repetitivas o engorrosas (esqueleto de clases, configuración de bases de datos, boilerplate) en segundos. Esto permite a los equipos iterar rápidamente, probar ideas y reducir el time-to-market de nuevas funcionalidades.

Enfoque en creatividad y diseño: Al delegar a la IA los detalles de sintaxis y la implementación básica, los desarrolladores pueden centrarse en la lógica de alto nivel, la arquitectura del sistema y la experiencia de usuario. En lugar de atascarse en depurar un bug de sintaxis o en escribir código ceremonial, el humano dedica su energía mental a qué debe hacer el programa y por qué. Esto fomenta la innovación, ya que los programadores actúan más como arquitectos o directores creativos, explorando soluciones y refinando requerimientos con libertad.

Colaboración más fluida: El uso de lenguaje natural como interfaz puede mejorar la comunicación en equipos multidisciplinarios. Por ejemplo, en un equipo un diseñador o un analista de negocio podría describir directamente una funcionalidad a la IA, y luego el desarrollador refinarla, reduciendo la traducción de ideas entre roles. Las descripciones de alto nivel entendibles por todos facilitan que más partes interesadas participen en la construcción del software. Herramientas de vibe coding integradas pueden servir de puente entre la visión conceptual y el código ejecutable, lo que en conjunto hace el proceso de desarrollo más accesible y compartido.

Depuración y mejora asistida: Muchos asistentes de código no solo generan funcionalidades, sino que también ayudan a detectar y corregir errores. Pueden señalar posibles bugs, sugerir correcciones de sintaxis o incluso optimizaciones de rendimiento automáticamente. Esto actúa como una red de seguridad que agiliza la fase de prueba. Por ejemplo, ante un error en tiempo de ejecución, es posible simplemente pasarle el mensaje de error al modelo de IA y pedirle una solución, en lugar de tener que investigar línea por línea. Si bien no infalible, esta asistencia puede acortar la curva de depuración y educar al desarrollador mostrando cómo solucionar ciertos problemas.

Gracias a estas ventajas, algunos expertos ven el vibe coding como una evolución natural en la ingeniería de software. Se compara con la llegada de lenguajes de alto nivel o entornos visuales en décadas pasadas: una abstracción que libera al creador de detalles de bajo nivel, permitiéndole trabajar con mayor rapidez y enfoque estratégico. Sin embargo, este nuevo paradigma también conlleva compromisos y preocupaciones importantes, que revisaremos a continuación.

Desventajas del vibe coding

A pesar de su atractivo, el enfoque de vibe coding presenta varias desventajas y limitaciones que es crucial tener en cuenta:

Falta de comprensión profunda del código: Dado que la IA genera la mayor parte del código, el desarrollador podría quedar desconectado de la lógica interna de la aplicación. A diferencia de la programación tradicional – donde escribir código implica entender cada parte – aquí es posible aceptar soluciones que “funcionan” sin saber exactamente cómo. Esto se traduce en dificultades cuando algo falla: diagnosticar y arreglar un error es más difícil si uno no escribió (ni entendió) el código originalmente. Simon Willison advierte que si un desarrollador no revisa ni comprende el código producido por la IA, entonces realmente “no está programando, solo aceptando código ajeno”, lo que puede ser peligroso.

Calidad variable e inconsistencias: Las IAs son propensas a generar código que, si bien sintácticamente correcto, puede no seguir las mejores prácticas de diseño o ser subóptimo en rendimiento. También pueden ocurrir inconsistencias en estilo y estructura cuando se generan porciones en momentos distintos, ya que el modelo no siempre mantiene una visión coherente de toda la arquitectura del proyecto. Esto puede llevar a bases de código desorganizadas o difíciles de mantener a largo plazo. Un ingeniero de Microsoft señaló que los modelos grandes son buenos resolviendo tareas específicas, “pero no son buenos manteniendo o ampliando proyectos”, ya que “se pierden en los requisitos y generan mucho contenido sin sentido” cuando el sistema se vuelve complejo.

Dependencia y pérdida de habilidades: Apoyarse excesivamente en la IA puede causar dependencia tecnológica. Nuevos programadores que inicien directamente con estas herramientas podrían no adquirir sólidos fundamentos de algoritmia, estructuras de datos o depuración manual. Harry Law, investigador de Cambridge, comenta que la facilidad del vibe coding es “una espada de doble filo”: permite progresos rápidos, “pero podría impedir que los principiantes aprendan sobre arquitectura de sistemas o rendimiento”. A largo plazo, esto plantea una posible erosión de habilidades en la fuerza laboral de desarrolladores, que podría quedarse sin los conocimientos necesarios para resolver problemas sin ayuda de la IA.

Errores y alucinaciones de la IA: Aunque las IAs de programación suelen detectar rápidamente si su código falla al ejecutarse (lo que actúa como corrección de realidad), siguen existiendo riesgos de errores sutiles. La IA podría malinterpretar un requerimiento y generar una función lógica pero incorrecta para el propósito deseado. En casos documentados, modelos han insertado contenido inventado – por ejemplo, generar datos de prueba ficticios que parecían reales, como las reseñas falsas mencionadas – que podrían pasar desapercibidos inicialmente. Además, cuando la IA no logra resolver un bug, el desarrollador se ve obligado a intervenir mediante ensayo y error, a veces pidiendo tweaks aleatorios hasta dar con la solución, lo cual puede ser frustrante y poco sistemático. Andrew Chen, inversor y ex ingeniero, resumió su experiencia diciendo que con las herramientas actuales es “asombroso obtener el primer 75% [de una aplicación] sin esfuerzo, pero luego intentar hacer cambios e iterar resulta enormemente frustrante”.

Resistencia al cambio en equipos tradicionales: No todos los desarrolladores abrazan de inmediato esta metodología. Algunos programadores veteranos pueden mostrarse escépticos o reacios a ceder control a una IA. Acostumbrados a tener dominio total del código, confiar en “la vibra” puede percibirse como una amenaza a la calidad de su trabajo o simplemente choca con su forma acostumbrada de pensar. Este factor humano implica que la adopción de vibe coding en organizaciones establecidas requiera manejar un cambio cultural y de mentalidad, donde los roles y responsabilidades quizás deban redefinirse.

En conclusión, el vibe coding, si bien poderoso, no está exento de inconvenientes. El riesgo principal es caer en una actitud pasiva frente al código: aceptar lo que la máquina entregue sin el debido entendimiento y verificación. Esto puede comprometer la calidad del producto y generar obstáculos mayores a futuro. Por ello, muchos recomiendan usar estas herramientas como asistentes y no como substitutos completos del pensamiento crítico del desarrollador.

Riesgos y desafíos potenciales

Mirando más allá de lo inmediato, el enfoque de vibe coding plantea varios riesgos y desafíos a futuro que la industria del software deberá abordar:

Mantenibilidad y deuda técnica: Un proyecto desarrollado mayormente por IA puede resultar difícil de mantener en el tiempo. Si la base de código crece sin una arquitectura clara (cosa que las IAs actuales no garantizan), es probable que se acumule deuda técnica – es decir, compromisos tomados para lograr rapidez que luego requieren retrabajo significativo. Código potencialmente redundante, complejo o no optimizado podría esconderse en el producto final. Este lastre técnico podría entorpecer la evolución futura del software, haciendo costosas las nuevas funcionalidades o correcciones. Estandarizar estilos, refactorizar regularmente y hacer revisiones de código exhaustivas serán prácticas obligatorias si se adopta el vibe coding, para evitar que el proyecto se vuelva inmanejable.

Seguridad y confiabilidad del software: Delegar la generación de código a una IA conlleva incertidumbre sobre qué está haciendo realmente el programa en términos de seguridad. La IA podría introducir vulnerabilidades inadvertidamente – por ejemplo, usar algoritmos criptográficos inseguros, no sanitizar entradas del usuario, o abrir brechas de inyección SQL – especialmente si el usuario no indicó explícitamente consideraciones de seguridad. Esto representa un riesgo serio si aplicaciones críticas se construyen de este modo. Empresas como Forbes han señalado que, aunque el vibe coding acelera el desarrollo, “plantea desafíos para la fiabilidad del software a largo plazo”, y recomiendan que las compañías implementen procesos robustos de revisión de código y pruebas para garantizar calidad y seguridad en entornos de producción. Los errores sutiles pueden permanecer ocultos hasta que la aplicación falle en circunstancias reales, lo cual puede ser catastrófico dependiendo del dominio (pensemos en software médico, financiero, aeroespacial, etc.). Por tanto, uno de los mayores desafíos es cómo integrar la generación de código por IA manteniendo estándares de seguridad, pruebas y compliance comparables a los del desarrollo tradicional.

Responsabilidad y ética en el desarrollo: Con el vibe coding surge la pregunta de quién es responsable por el código generado. Si un bug en una función escrita por la IA causa un problema en producción, ¿debe culparse al desarrollador que aprobó ese código o al fabricante de la IA? Hoy por hoy, la responsabilidad recae en el equipo de desarrollo: los expertos enfatizan que adoptar vibe coding no exime al programador de entender y validar el resultado antes de desplegarlo. Sin embargo, a medida que estas prácticas se vuelvan comunes, podría haber presión para clarificar las obligaciones de cada parte. Además, existe el tema de la propiedad intelectual: las IAs de código entrenan con repositorios públicos y podrían llegar a regenerar fragmentos de código idénticos a los de terceros, creando potenciales conflictos de licencias o plagio inadvertido. Las empresas tendrán el desafío de establecer políticas sobre el uso aceptable de código generado por IA y verificar su originalidad.

Impacto en la fuerza laboral y roles profesionales: Un desafío socio-técnico importante es cómo el vibe coding afectará el mercado laboral de desarrolladores. Por un lado, podría generar una nueva categoría de creadores que, sin ser ingenieros de software formales, construyen soluciones mediante IA (a veces llamados “prompt engineers” o similares). Por otro lado, ciertos niveles de programadores podrían ver disminuida la demanda de sus habilidades tradicionales. Si la IA puede realizar el trabajo de un programador junior o de nivel medio más rápido y barato, las empresas podrían replantear sus estructuras de equipo. No obstante, históricamente la introducción de automatización tiende a transformar los roles más que eliminarlos: es probable que los desarrolladores se enfoquen más en tareas de alto nivel, supervisión de la IA, verificación de resultados y en resolver los problemas complejos que la IA no pueda. A corto plazo, algunos profesionales expresan preocupación; el desarrollador Woody Hayday comentó “Mi oficio es programar. La IA lo hará mejor, en muchos sentidos, en cuestión de meses”, anticipando que deberá reinventar su aportación cuando la IA supere su propio rendimiento en ciertas tareas. El desafío para la educación en computación será equilibrar el enseñar fundamentos sólidos con el entrenamiento en el uso eficaz de estas nuevas herramientas, de modo que los futuros ingenieros sean tanto competentes manualmente como expertos en colaboración con IA.

Aceptación y evolución cultural: Finalmente, está el reto de normalizar el vibe coding en entornos profesionales. Lograr que equipos completos confíen en un “colega IA” implicará cambios en procesos de trabajo, metodologías ágiles y mentalidad. Habrá que definir mejores prácticas para integrar las sugerencias de la IA, decidir cuándo es apropiado usarlas o cuándo es mejor codificar a mano, y cómo documentar código que en parte fue escrito por una máquina. La cultura de ingeniería tradicional valora entender a fondo el sistema; conciliar eso con “aceptar código que funciona sin entenderlo completamente” requerirá un cambio de enfoque en ciertos casos. Es posible que inicialmente el vibe coding se limite a prototipos, herramientas internas o componentes no críticos, y solo gradualmente – conforme mejoren la confianza en las IAs y surjan marcos de validación – se extienda a productos comerciales de mayor envergadura. La comunidad tendrá que resolver cuestiones como la revisión de código asistido por IA (quizá usando otra IA), la auditoría de algoritmos generados y la garantía de que el conocimiento no se pierda entre capas de automatización.

En suma, el vibe coding enfrenta desafíos técnicos, de seguridad, éticos y profesionales. Superarlos requerirá tanto avances en la propia tecnología (modelos más precisos, con noción de arquitectura y seguridad) como adaptaciones en la forma de trabajar de los equipos de desarrollo y en las reglas que gobiernan la producción de software.

Opiniones de expertos y desarrolladores sobre la tendencia

El surgimiento del vibe coding ha generado un debate vibrante en la comunidad tecnológica, con posturas que van desde el optimismo entusiasta hasta el escepticismo cauteloso. A continuación, recopilamos algunas opiniones destacadas de expertos y desarrolladores:

Andrej Karpathy (investigador de IA, acuñador del término): Karpathy ha promovido activamente este paradigma, compartiendo ejemplos de cómo construyó proyectos personales usando solo comandos de voz e IA. Él destaca la sensación de fluidez y rapidez que proporciona: “basta con ver algo que quieres cambiar, decírselo al asistente, ejecutar y pegar resultados, y mayormente funciona”. No obstante, reconoce sus límites, admitiendo que a veces “el modelo no puede arreglar un bug” y entonces él opta por “rodearlo o probar cambios aleatorios hasta que desaparece”, especialmente tratándose de proyectos de fin de semana o código desechable. Karpathy sugiere que, por ahora, el vibe coding es útil para prototipos o desarrollos no críticos, dado que mantener un proyecto grande solo con “vibras” puede volverse complicado.

Simon Willison (ingeniero y experto en IA): Willison ofrece una perspectiva de cautela responsable. Señala que utilizar asistentes de IA en sí no es problemático, siempre y cuando el desarrollador revise, entienda y pruebe todo el código generado. En su criterio, “si un LLM escribió cada línea de tu código, pero tú lo has revisado, testeado y comprendido, eso no es vibe coding – es usar un LLM como asistente de escritura”. En cambio, el verdadero vibe coding implica aceptar código sin entender del todo cómo funciona, algo que le preocupa. Willison enfatiza la importancia de que los desarrolladores “asuman la responsabilidad por el código que ponen bajo su nombre” y puedan explicarlo. Recomienda desatar la creatividad con estas herramientas en proyectos de baja importancia (“¡adelante, desátense en prototipos y proyectos divertidos!”), pero advierte del “riesgo muy real de que un prototipo ‘suficientemente bueno’ enfrente presión para ir a producción” sin el debido saneamiento. En resumen, su opinión valora el potencial del vibe coding pero pide disciplina para no sacrificar comprensión por velocidad.

Kevin Roose (periodista tecnológico en NYT): Como usuario no programador que experimentó con vibe coding, Roose aporta una visión pragmática. Él alabó la accesibilidad de la experiencia – “con solo tener una idea puede ser suficiente” para hacer software – y cómo permite a individuos resolver necesidades personales con código. Sin embargo, sus pruebas también revelaron flaquezas: descubrió que las herramientas actuales tienden a cometer errores, a veces de formas inesperadas (como inventar contenido). Roose calificó los resultados de sus mini-proyectos como “útiles pero limitados”, y opinó que el vibe coding “encaja mejor en proyectos de aficionado” o automatizaciones simples, mientras que para productos serios aún confiaría en ingenieros profesionales. Su postura refleja un entusiasmo moderado, reconociendo el avance que supone para quienes no saben programar, pero con reservas sobre su confiabilidad.

Amjad Masad (CEO de Replit): Como pionero en llevar la IA al desarrollo web masivo, Masad es uno de los defensores entusiastas del vibe coding. Públicamente declaró: “Vibe coding is already here”, citando datos de que tres cuartas partes de los usuarios de Replit ya no escriben código manualmente. Para Masad, esto indica que la demanda por herramientas de alto nivel es real y creciente. En su visión, la próxima generación de plataformas de codificación será casi totalmente conversacional e impulsada por IA. Su optimismo viene acompañado de acción: Replit está incorporando agentes de IA para guiar al usuario paso a paso en la creación de software, de modo que prácticamente cualquiera pueda desarrollar un programa con solo describir qué quiere lograr. La postura de Masad representa la creencia de que vibe coding democratizará la programación y será parte integral del futuro del software.

Expertos y desarrolladores escépticos: Junto a los promotores, existen voces críticas. Un ingeniero senior de Microsoft, que prefirió el anonimato, opinó que el concepto está “un poco sobrevalorado”. En su experiencia, las IAs actuales “son geniales para tareas puntuales, pero no buenas para mantener o extender proyectos a largo plazo”. Él subraya que la complejidad acumulada de un sistema grande tiende a confundir a los modelos, llevándolos a generar soluciones incoherentes cuando se les pide cambios mayores. Esta opinión refleja las preocupaciones de muchos ingenieros en empresas establecidas: valoran las ayudas de IA como Copilot para productividad diaria, pero dudan que reemplazar gran parte del ciclo de desarrollo sea viable sin perder calidad. Por otro lado, inversores de capital como Andrew Chen (socio en a16z) han expresado una mezcla de asombro y frustración: consideran “brillante” poder construir funcionalidades rápidamente con IA, pero han notado lo difícil que puede ser luego pulir o modificar ese código generado. En la comunidad de desarrolladores se pueden encontrar debates (incluso hilos de Reddit o Twitter) donde algunos catalogan al vibe coding como “hype exagerado” que no sustituirá la necesidad de comprender ciencia de la computación, mientras otros comparten anécdotas de cómo les ha permitido desarrollar proyectos que de otro modo no habrían intentado.

En general, las opiniones sobre el vibe coding están divididas pero convergen en un punto: todos reconocen que tiene un potencial transformador, aunque difieren en cuánto y cómo debería usarse. Los entusiastas lo ven como la puerta a una nueva era donde programar es tan fácil como hablar, y celebran los casos de uso exitosos que ya se observan. Los críticos, en cambio, advierten que no hay atajos para la calidad y la comprensión, y temen que confiar ciegamente en la IA pueda ser “una receta para el caos” en proyectos serios. Es posible que ambas visiones sean ciertas en parte: el vibe coding probablemente conviva con la programación tradicional, siendo muy útil en ciertos contextos (prototipos, educación, automatización personal) y menos apropiado en otros (sistemas de alta fiabilidad, código de producción a gran escala sin supervisión humana exhaustiva).

Conclusiones y resumen general

El vibe coding representa un cambio de paradigma en la forma de generar software, al combinar la creatividad humana con el poder de la IA. En lugar de escribir código línea por línea, el desarrollador del futuro podría centrarse en qué quiere lograr, describirlo en lenguaje natural, y dejar que modelos inteligentes se encarguen del cómo implementarlo. Este enfoque ya está reduciendo la barrera de entrada a la programación, permitiendo que más gente transforme sus ideas en aplicaciones funcionales. Asimismo, ofrece a los profesionales una herramienta formidable para acelerar el desarrollo, automatizar tareas tediosas y explorar soluciones en menos tiempo del que nunca antes fue posible.

Sin embargo, una conclusión clara de esta investigación es que el vibe coding no es una panacea. Si bien facilita y agiliza la codificación, no elimina la necesidad de la intervención y supervisión humana. La calidad final del software seguirá dependiendo de la pericia con que los desarrolladores guíen a la IA y verifiquen sus resultados. Entender el código sigue importando: quienes adopten vibe coding exitosamente serán aquellos que lo complementen con buenas prácticas de ingeniería (revisión, pruebas, refactorización) para mantener la confiabilidad y seguridad del producto.

En el estado actual, el vibe coding brilla en contextos de experimentación rápida y proyectos acotados, pero enfrenta desafíos en entornos de producción a gran escala y largo plazo, principalmente por temas de mantenibilidad y riesgos ocultos. La comunidad tecnológica se encuentra en un punto de exploración: probando los límites de hasta dónde se puede “entregar a las vibras” sin perder el control. Mientras los modelos de IA continúan mejorando en capacidad y coherencia, es de esperar que veamos una integración cada vez más estrecha entre programación tradicional y asistida.

En resumen, vibe coding es una tendencia emergente que combina la intuición humana con la automatización de la IA para escribir código. Su aparición ya está reescribiendo las reglas del desarrollo de software, con promesas de mayor accesibilidad, rapidez y creatividad, pero también con la advertencia de “manejar con cuidado”. Como con cualquier innovación disruptiva, el éxito residirá en equilibrar sus ventajas con una gestión inteligente de sus riesgos. Si se logra ese equilibrio, podríamos estar ante un futuro donde crear software sea más parecido a dar ideas y refinar iterativamente, que a teclear largas sentencias de código – un futuro en el que, en efecto, la programación se haga en buena medida por vibras y la colaboración hombre-máquina potencie lo mejor de ambos.

En definitiva, el vibe coding es un concepto que define la programación asistida por IA mediante descripciones de alto nivel. Surgió a inicios de 2025 de la mano de Andrej Karpathy y plantea una forma de desarrollar software “por vibra” o instinto, confiando en modelos de lenguaje para la generación de código. Actualmente se emplea en la creación rápida de prototipos y aplicaciones sencillas, apoyado por herramientas como ChatGPT, GitHub Copilot, Replit y Cursor. Sus ventajas incluyen la democratización de la programación, aumento de productividad y enfoque en la creatividad. No obstante, presenta desventajas como la posible falta de comprensión del código, calidad variable y dependencia excesiva de la IA. Existen riesgos en entornos profesionales relacionados con la mantenibilidad, seguridad y responsabilidad del código. Las opiniones de expertos varían: algunos lo ven como el futuro inevitable del desarrollo de software, mientras otros advierten que sin cautela podría generar más problemas que soluciones. En suma, el vibe coding abre un horizonte emocionante en el que tener una idea podría ser suficiente para crear software, pero su adopción exitosa requerirá combinar las “vibras” de la IA con la experiencia y buen juicio de los desarrolladores humanos.

Referencias

• es.wired.com – Artículos sobre la democratización del desarrollo de software mediante IA.
• en.wikipedia.org – Definición y origen del término vibe coding.
• businessinsider.com – Reportajes sobre la adopción de vibe coding en startups y opiniones de desarrolladores.
• blog.bitsrc.io – Análisis técnicos sobre ventajas, desventajas y riesgos del vibe coding.
• hackernoon.com – Opiniones de desarrolladores sobre el impacto del vibe coding en sus carreras.
• The New York Times – Experiencias de Kevin Roose con el desarrollo asistido por IA.
• Y Combinator – Datos sobre la adopción de IA en el desarrollo de software entre startups.
• Ars Technica – Análisis sobre la evolución de herramientas de desarrollo impulsadas por IA.