¿Qué es vibe coding?

En ingeniería de software, el desarrollo está evolucionando desde la programación estricta y manual hasta volverse más flexible, asistida por IA e impulsada por IA mediante la IA generativa y la programación asistida por IA. El vibe coding está a la vanguardia de este cambio. El “vibe coding” representa un cambio hacia el desarrollo de software basado en la intención, donde los sistemas de IA ayudan a los desarrolladores generando código a partir de instrucciones de lenguaje natural.

El “vibe coding” fue introducido por el renombrado científico informático Andrej Karpathy en febrero de 2025. Según Andrej Karpathy, es una estrategia de programación que implica una programación humana mínima porque los programadores y codificadores utilizan códigos de IA en sus tareas de programación, pero se concentran más en cómo sale el resultado, haciendo pruebas y ajustes. También enfatizó la importancia de las herramientas de IA, las herramientas de programación y los asistentes de programación de IA en el desarrollo de software. 

El campo del vibe coding pasó de las instrucciones básicas para código a una comprensión más profunda de cómo funciona la programación cuando se centra en el contexto, la intención y la orquestación. A medida que la implementación de la IA pase a tareas reales, la distinción ya no será entre lenguajes de programación específicos y sintaxis, sino especificando intenciones y contextos.

• Creación rápida de prototipos: a medida que el vibe coding continúa ganando terreno en el ecosistema, la creación rápida de prototipos se está convirtiendo en un factor clave para que los equipos pasen de las ideas de conceptos en fase inicial a prototipos funcionales y a escala. Esta capacidad es valiosa para probar ideas en el mercado y ver si realmente resolverán un problema o si la estrategia debe cambiar por completo.
• Enfoque que prioriza el problema: pasar de un código de construcción con un estilo de programación rígido a una estructura dinámica permite una innovación rápida, ya que el acto de resolver el problema se convierte en la piedra angular para los desarrolladores sobre la pila tecnológica.
• Reducir el riesgo, maximizar el impacto: el vibe coding permitirá a las empresas avanzar rápidamente con un producto mínimo viable (MVP), experimentar con ideas de forma económica y adoptar y adaptar según el feedback. Esta velocidad reduce los costos irrecuperables, aumenta la propagación del riesgo y permite la rotación porque los recursos solo se comprometen con conceptos validados.
• Conmutador multimodal: el vibe coding está evolucionando hacia la programación multimodal con programación basada en voz, visual y de texto para mejorar la productividad. Algunas de las tendencias más fascinantes incluyen la programación impulsada por voz, las interfaces de programación visual, la generación de código habilitada por IA y los entornos de desarrollo híbridos. Estas tendencias mejoran la usabilidad, flexibilidad e intuición de la programación, transformando el escenario del desarrollo de software.

Para implementar vibe coding en la práctica, el usuario debe seguir los siguientes pasos:

Paso 1: Seleccionar la plataforma de programación de IA

Empiece por elegir una plataforma de codificación de IA y herramientas de vibe coding que se adapten a sus necesidades. Las plataformas actuales de programación de IA como Replit, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf y bolt.new proporcionan más que solo características de autocompletado. Pueden realizar generación de código en tiempo real, razonamiento de varios archivos, depuración, ejecución de comandos, ayuda de despliegue y memoria de espacio de trabajo dentro del IDE, el entorno de desarrollo o el editor de código.

Paso 2: Describir la intención y el contexto

El vibe coding no depende mucho de las instrucciones específicas proporcionadas, sino que se centra en el contexto proporcionado. Antes de desarrollar el código, es importante establecer el objetivo y los requisitos de la aplicación junto con las restricciones, la pila de tecnología preferida y el estilo de diseño. 

Tomemos un ejemplo para entender.

Cree una aplicación web para una nueva startup que se utilizará para el seguimiento de hábitos. Los usuarios deben poder crear hábitos y realizar un seguimiento de su tasa de finalización cada día. Cree gráficos que ilustren el rendimiento del usuario y proporcione una interfaz minimalista en modo oscuro. Use React para el front end y Node.js o Python para el desarrollo back end. La incorporación de los requisitos junto con el contexto adecuado facilita que los ayudantes de IA de proveedores como Anthropic produzcan resultados más correctos y se adhieran a la arquitectura correcta. La instrucción es claramente específica, relevante para el contexto y orientada a objetivos.

Paso 3: Generar el código de aplicación inicial

Con la entrada de la intención y el contexto proporcionados, la IA produce el primer borrador de la aplicación. El resultado podría variar desde la arquitectura de la aplicación, el código front end, el código back end, la API, el diseño de la base de datos y la documentación relevante. Lo que se produce no es más que el punto de partida para construir la aplicación.

Paso 4: Refinar iterativamente el software generado

El proceso de desarrollo de la producción de código de IA es iterativo, requiriendo iteración constante. Después de revisar lo que se creó inicialmente, los desarrolladores trabajarán en refinar la aplicación y agregar nuevas características. Pueden ajustar los requisitos, cambiar la funcionalidad, mejorar el rendimiento y la usabilidad, realizar la refactorización de código, rediseñar la arquitectura de la aplicación o cualquier otra cosa. Esto significa que los desarrolladores siguen este ciclo: Intención → Generar → Revisar → Refinar → Generar

Paso 5: Validación, seguridad y despliegue

Al igual que el código de software escrito tradicionalmente, el software generado aún necesita esfuerzos de ingeniería para ponerse en producción. Requiere revisión de código, pruebas, verificación de dependencias, evaluación de seguridad para posibles vulnerabilidades, verificación de cumplimiento y otros aspectos para garantizar una alta calidad del código. Significa que los desarrolladores tienen como objetivo crear software seguro, confiable, escalable, mantenible y de calidad de producción.

El motivo del fracaso de cualquier modelo de IA nunca es una mala instrucción. Los modelos de IA fallan debido a la ausencia de cualquier contexto. Los avances futuros en modelos de lenguaje grandes, o LLM, provendrán del área del contexto en lugar de las instrucciones. Para que un modelo de IA como Gemini produzca un resultado confiable, deben darse contextos como:

• Contexto del negocio: ¿qué problema estamos tratando de resolver?
• Contexto arquitectónico: ¿cómo se integra nuestro sistema en la arquitectura existente?
• Contexto del repositorio: ¿qué convenciones, patrones y dependencias ya existen en la base de código?
• Contexto de seguridad: ¿qué políticas, cumplimientos y restricciones debemos seguir?
• Contexto operativo: ¿qué preocupaciones de rendimiento y escalabilidad tenemos que satisfacer?

Si un modelo de IA no tiene en cuenta ninguno de estos problemas al generar resultados, entonces podría crear un código técnicamente correcto, pero incorrecto en un ecosistema operativo del mundo real. Por lo tanto, la ingeniería de contexto se convertirá en una competencia central en la IA empresarial para generar resultados conscientes del contexto.

El vibe coding fue un gran avance que demostró que la IA podía generar código a partir de instrucciones de lenguaje natural, lo que hacía que la creación de prototipos de software fuera más rápida y eficiente. Sin embargo, la generación de código no llega hasta la ingeniería de software. El desarrollo de software de producción requiere planificación, diseño de arquitectura, generación de código, pruebas, revisiones de seguridad, despliegue y gobernanza. Aquí es donde el vibe coding comienza a mostrar sus defectos.

Ahora estamos viendo que la industria pasa del cambio de la instrucción al código y de la intención del agente de IA al software. Con este enfoque, el énfasis no está en la generación de código basada en instrucciones, sino en todo el proceso de ingeniería de software. De este modo, el desarrollo de software moderno ya no se enfrenta al reto de generar código, ya que cubre la automatización y la orquestación de diferentes tareas de ingeniería de software en cada etapa del desarrollo.

El vibe coding es, sin duda, muy eficaz. Sin embargo, presenta algunos desafíos técnicos y prácticos. A continuación, se indican algunos de los principales desafíos:

1. Complejidad técnica: el vibe coding puede manejar infraestructuras estándar básicas, pero para aplicaciones reales donde los requisitos técnicos pueden ser novedosos o complejos, el vibe coding se vuelve un reto.³
2. Problemas de calidad y rendimiento del código: el vibe coding es útil para probar aplicaciones y crear prototipos, pero aún requiere optimización y refinamiento para asegurarse de que se mantenga la calidad del código. El vibe coding no es una opción ideal para aplicaciones distribuidas porque requiere una arquitectura de nivel estructurado y estrategias de optimización sofisticadas.
3. Desafíos de depuración: el código generado por IA es difícil de depurar porque es dinámico y carece de estructura arquitectónica.
4. Mantenimiento y actualizaciones: muchas veces, si la aplicación de software no se actualiza de manera oportuna, esta se vuelve obsoleta, razón por la cual requiere mantenimiento regular así como actualizaciones. Las aplicaciones creadas mediante código generado por IA enfrentan desafíos de mantenimiento y actualización si la estructura del código no se mantiene adecuadamente. Este problema puede hacer que los desarrolladores tengan dificultades para comprender la lógica subyacente cuando intentan mantenerla actualizada y optimizada.
5. Preocupaciones de seguridad: esta limitación es la más crítica, ya que puede llevar a varios riesgos y vulnerabilidades extremas. El código generado mediante IA suele quedar excluido de las revisiones de código y comprobaciones de seguridad, lo que deriva en vulnerabilidades invisibles que pueden pasar desapercibidas y ser explotadas.

El vibe coding provocó un nuevo tipo de deuda técnica llamada deuda de seguridad. Cuanto más adopten los desarrolladores la programación de IA sin validación, más vulnerabilidades es probable que surjan y se solucionen en algún momento en el futuro.

Algunos ejemplos de estas vulnerabilidades incluyen claves de API y contraseñas codificadas en la aplicación, vulnerabilidades a inyecciones SQL, API no seguras, aplicaciones con privilegios excesivos, autenticación inadecuada y bibliotecas de terceros con vulnerabilidades.

En cuanto a los entornos de nivel empresarial, las apuestas son mayores porque el prototipo vulnerable inicial creado mediante el uso de vibe coding podría convertirse más tarde en una aplicación real lista para la producción. Esa aplicación gestiona la información de los clientes, los detalles financieros, la información médica, los derechos de propiedad intelectual y otros procesos de la empresa. Lo que inicialmente es un prototipo rápido podría convertirse en una aplicación empresarial crucial sin pasar por el análisis de seguridad necesario. Los problemas cambian de “podemos crear esto” a “¿podemos confiar en esto?”.

La ingeniería de software está experimentando cambios en sus modelos económicos debido al vibe coding. Tradicionalmente, la producción de software se ha visto limitada por la experiencia y los esfuerzos de programación requeridos, especialmente entre los principiantes.

Con la aparición de la inteligencia artificial, el cuello de botella pasa de la programación en sí a las ideas y decisiones porque la programación estará disponible en abundancia. Durante mucho tiempo ha habido una controversia sobre si la IA se puede utilizar para escribir software. Sin embargo, la pregunta más relevante que surge en el mundo actual es si la IA se puede aprovechar adecuadamente para acelerar la innovación y llevar productos al mercado.