La idea de que cualquiera puede describir lo que quiere y obtener una aplicación funcional sin escribir una sola línea de código ha dejado de ser una fantasía de laboratorio para convertirse en tendencia con nombre propio: vibe coding. El término, popularizado a comienzos de este año por Andrej Karpathy, ha saltado ya a la cultura popular e incluso ha sido elegido palabra del año por Collins, y se refiere a un supuesto cambio de paradigma: delegar en modelos generativos la mayor parte de la programación, quedándonos los humanos con la intención y el criterio.
Cada vez me encuentro con más estudiantes en mis clases de MBA en IE Business School que, sin formación técnica previa, se lanzan a crear software funcional utilizando herramientas como Lovable u otras plataformas de vibe coding. Lo hacen con la misma naturalidad con la que antes habrían diseñado una presentación o una hoja de cálculo: describen lo que quieren, pulen unas cuantas instrucciones, y en cuestión de minutos tienen una aplicación lista para usar. Uno de ellos, por ejemplo, desarrolló en apenas una hora una app que permite a los propios alumnos evaluar las presentaciones en grupo con las que abrimos mis clases, algo que antes habría requerido semanas de trabajo o la intervención de un desarrollador. Es un cambio de escala fascinante: el código deja de ser un muro para convertirse en un lenguaje cotidiano. ¿Son aplicaciones sólidas, razonablemente seguras o con un mínimo de calidad? En muchos casos no, en absoluto. Pero… ¿lo necesitan?
Que esto ha dejado de ser nicho lo demuestra que medios generalistas de tecnología lo traten como tal y que productos de inteligencia artificial de propósito general, desde Anthropic hasta Google, lo incorporen cada vez más como flujo natural de trabajo. Véase, por ejemplo, la nota de The Verge sobre el reconocimiento del término por Collins o la cobertura de Ars Technica sobre cómo Google lleva «vibes» al terminal con Gemini CLI.
Si queremos un emblema empresarial de este fenómeno, hoy es Lovable. La compañía, nacida en Estocolmo en 2023, ha servido de catalizador para un discurso que combina accesibilidad con ambición desmedida. TechCrunch ha documentado su explosión: desde la ronda de ciento cincuenta millones de dólares que la situó en dos mil millones de valoración en verano, hasta el objetivo, proclamado en agosto, de alcanzar mil millones de ingresos anuales recurrentes en los próximos doce meses. Esta misma semana, apuntan que roza los ocho millones de usuarios y que «cada día se construyen 100,000 productos» en su plataforma. No son cifras menores: describen una demanda latente enorme por «software sin fricción» y un apetito inversor que Financial Times ha leído como parte de una burbuja selectiva alrededor de las herramientas de inteligencia artificial para programar, con Cursor y otras plataformas también disparadas en sus valoraciones.
Pero el entusiasmo convive con numerosas advertencias importantes: estos asistentes pueden «perseguir fantasmas» y causar estragos en datos de usuarios por errores acumulativos, y su uso es tan absorbente, que un apagón de un proveedor puede dejar a equipos completos «programando como cavernícolas» durante media hora. A la vez, su revisión de encuestas refleja la paradoja de 2025: uso en máximos, pero confianza a la baja. El caso es ilustrativo: vibe coding reduce el coste de intentar cosas, pero ese mismo abaratamiento invita a desplegar código insuficientemente verificado en contextos donde la ingeniería, desde la especificación a las pruebas, la revisión o la observabilidad, pueden no ser en absoluto opcionales.
Si revisamos la investigación académica, la idea del vibe coding empieza a salir del anecdotario para empezar a proponer marcos y evidencia. Sarkar y Drosos (2025) formalizan vibe coding como un paradigma conversacional donde el desarrollador «orquesta» intenciones y el modelo compone y re-compone artefactos. Pimenova et al. (2025) describen, a partir de entrevistas y literatura, un «trade-off de velocidad y calidad» que los practicantes asumen conscientemente. Otros trabajos miden degradación de seguridad en ciclos iterativos de «mejoras» automáticas, mientras que estudios recientes sobre mantenibilidad encuentran, con matices, menos bugs y menor esfuerzo de corrección en código generado por LLMs frente a código humano en ciertos conjuntos de tareas. El resultado no es concluyente, pero sí clarificador: vibe coding no es magia: es una reorganización del trabajo en torno a agentes estadísticos, con propiedades y riesgos cuantificables.
Este paisaje se complica con señales encontradas por algunos analistas: Wired ha publicado piezas con dos tonos complementarios: la promesa de democratización, o esa sensación de «boceto funcional» que permite pasar de idea a producto en horas, y el recordatorio de que la transparencia y la trazabilidad del código generado por inteligencia artificial no se parecen a las del software abierto, algo que añade claros vectores de riesgo y responsabilidades cada vez más difusas. En paralelo, se enmarca el movimiento dentro de una reconfiguración mayor del ecosistema de herramientas: de Copilot a entornos integrados de desarrollo de tipo «vibe-first», pasando por asistentes capaces de refactorizar durante horas. La moraleja es que el sector se mueve deprisa, pero no necesariamente en la dirección de más robustez por defecto.
El dinero, de momento, está empujando. Hay toda una avalancha de capital riesgo hacia empresas de programación con inteligencia artificial, desde Cursor hasta apuestas más agénticas, mientras TechCrunch narra cómo asoman «unicornios exprés» cuyo facturación crece, según sus fundadores, a ritmos de ocho millones mensuales. La pregunta obvia, desde la economía de la innovación, es cuánto de esa curva es adopción sostenible y cuánto es experimentación especulativa que puede evaporarse con la misma rapidez con la que llegó. Si la historia nos enseña algo, es que los cambios reales de paradigma se consolidan cuando el ciclo completo, no solo la generación, se industrializa: pruebas, seguridad, compliance, observabilidad, mantenimiento y, sobre todo, responsabilidad.
Mi interpretación personal del tema es que vibe coding no elimina la ingeniería: la desplaza. Cambia dónde ponemos el esfuerzo cognitivo y el control. En lugar de escribir bucles, documentamos intenciones, en vez de optimizar a mano, inspeccionamos y acotamos agentes, y pasamos de la artesanía de la línea al gobierno del sistema. Eso abre la puerta a más gente construyendo más cosas, lo cual es, en general, bueno para la economía de la creatividad, pero también plantea una obligación: elevar el listón de la verificación y la rendición de cuentas. Cuando un asistente «alucina» y borra datos en producción, no es solo «mala suerte»: es un fallo de diseño organizativo que alguien debería haber anticipado. Y cuando una startup proclama crecimientos de seis cifras por día, conviene preguntarse cuántos sobreviven a la primera auditoría de seguridad o al primer bug real.
La buena noticia es que ya empiezan a asomar prácticas y herramientas para hacer el fenómeno menos temerario: desde pipelines que intercalan análisis estático y pruebas guiadas por inteligencia artificial para cerrar vulnerabilidades, hasta estudios controlados que revelan dónde el uso de estos asistentes acelera de verdad y dónde ralentiza. Es la diferencia entre «escribir código por vibes» y sistemas gobernados por métricas adecuadas: si sabemos qué riesgos queremos minimizar y qué garantías exigimos antes del despliegue, la conversación pasa de la magia a la ingeniería. Si no lo hacemos, el vibe coding será el nuevo no-code a tope de anfetaminas: útil para prototipar, peligroso para operar.
Estamos ante un desplazamiento real en cómo se construye software, con impactos inevitables en formación, empleo y estructura competitiva de la industria. Que el término haya llegado a los diccionarios y al radar de medios de referencia es señal de madurez cultural, que la literatura científica empiece a medir sus límites y a proponer arquitecturas y salvaguardas es señal de que es posible una adopción responsable. Entre ambos extremos, la obligación de quienes diseñan y financian estos sistemas es convertir el simple vibe en algo metodológica y razonablemente más sólido. Si lo conseguimos, habremos democratizado la creación de software sin trivializar la ingeniería. Si no, nos tocará limpiar después los escombros de nuestra propia fascinación.
This article is also available in English on Medium, «Fast, easy and unverified: the risks behind the vibe coding explosion»
Joder, me he quedado como estaba (al principio)… pero me quedo con una línea, aparte de anotar «vibe» en la RAM por si acaso.
Es la que habla «a tope de anfetaminas», porque me recuerda tanto compañero caído en la noche anfetamínica, que podía chapar como un descosido, pero luego rentabilizar muy poco de lo «estudiado». De hecho alguno pasó a mejor vida, una vez desembarcado en la profesionalidad disparada y el coqueteo cocainómano…
Como decía la holandesa
Vibe Espanya!
Yo estoy en domingo sobremesa… y me he autolimitado… a cuando el pachi… deje de actuar.
Lua: Tu tema la IA, la programación y los punteros !!!!
PS: A punto de ver el partido. Hala Madrid. ¿Cual de los dos de la NFL juega como local?…
(Que mal te sientan los vermuts de domingo… XDDD)
Quedarme en modo lurker era lo apropiado para echarme unas risas. No iba a intervenir, porque para tonterías ya están los “otros”. En fin… ya que me has invocado…
Sobre los punteros: aquí hay mucho desarrollador. Todos ellos dicen usar la IA. Ninguno ha dado respuesta (tampoco tú, que de IA sabes más que yo, y eso es palpable) … y quizás sea, porque la pregunta es una trampa en si misma. O porque era una broma entre unos cuantos que le hacíamos a los novatos (si, también a mi me la hicieron), o quizás porque al no estar documentada en ningún sitio de internet, la IA, tan IA ella, no sabe resolverla. (spoiler: no sabe, comprobado). Hoy día, no tiene sentido la cosa de punteros (o quizás sí). Sobredimensionado de hardware, IDE’s y compiladores que lo hacen todo por ti, etc… pero, en esos tiempos, cada bit contaba. Pero si de verdad, eras “tan buen programador”, no ha de costar mucho dar con la clave.
Sobre el tema del articulo:
Si le das un kit de lego a unos estudiantes y les dices: “con esto podéis hacer una casa”, seguro que la harán. Seguro también, que seguirán sin tener ni puta idea de cargas estructurales, de voladizos o de muros de contención, por ejemplo. Pero alguien les dirá (o ellos mismos creerán): “ya sois arquitectos” (como en Matrix…)…
—«Demuestralo»
Es lo que tiene dejar las cosas en manos de la IA, que —aparentas— saber mucho con sus respuestas… Todo dicho.
Lo que hay en programación actual ( es mucha nenaza…)
En el curso de C de CS50 (al menos el de 2023, el del patito, recuerdo que prefieren darle vueltas para no meterse muy a fondo con punteros, o los punteros a punteros. Hay mucha demonización con ellos, y le tienen un miedo atroz al malloc() y de olvidarse de free(). Y lo entiendo son un coñazo, es lo bueno que tiene python, al ser de tipado dinámico, te lo envuelve todo, y lo hace bien, no como java y su garbage collector, que te voy a contar, los problemas de los clásicos…
Pero en fin yo no soy programador. Pero si la IA sabe menos que yo, aunque lo que hace lo hace muy rápido… ¿de que me sirve?
Lo que si es verdad que los que torean de oido con la IA, y la ensalzan en programación, es que no la han tocado ni con un palo para programar, o programan el «hello world»…
El extraño caso de las IAs que no sabían representar relojes:
https://www.microsiervos.com/archivo/ia/ias-no-saben-representar-relojes.html
Lo probé y efectivamente, fallan como escopeta de feria.
La idea de que cualquiera puede describir lo que quiere…
Pues ya está todo dicho. Casi cuarenta años de experiencia laboral me permiten afirmar que ni en sus más húmedos sueños, que ni de casualidad está cualquiera en condiciones de describir exactamente qué quiere y cómo lo quiere.
En mi modesta opinión, el vive coding no es más que el tradicional pseudo-código creado por un programador para que luego una IA haga el trabajo duro.
https://es.wikipedia.org/wiki/Pseudoc%C3%B3digo?wprov=sfti1
No. Ni tan siquiera es tradicional pseudo-código.
Porque para eso, necesitas tener una base de programación por mínima que sea.
Que sueltes un prompt, mas o menos acertado, y que te hagan una App, no es nada del otro mundo, por mas que lo disfracen de IA. Ya hace muchos años que existen desarrollos que te hacen lo mismo, por ejemplo WinDev que podrá ser o no mas o menos efectivo (yo ahí no me voy a meter).
He mirado por encima la web de Lovable, y sinceramente, no veo un avance significativo, a menos que no sea entregar ese “kit de Lego” al que me refería antes.
Bueno, el enlace se ha ido por peteneras.. es este: WinDev
(y no, no tengo acciones) XDD
¡ Que envidia de tiempos actuales, con lo duro que era programar!
con todo el problema sigue siendo el mismo, el q1ue indica ALQUIMISTA, «ni de casualidad está cualquiera en condiciones de describir exactamente qué quiere y cómo lo quiere.»
Para escoger la mejor solución vibe coding, el propio chat gpt te puede ayudar a analizar los pros y contras.
Soluciones basadas en bbdd estables como supabase (postgresql) te pueden ayudar a acelerar un futuro desarrollo estable para producción. Reseñar Bolt, base44 o bubble.