Una nueva forma de programar está ganando terreno en empresas de tecnología y proyectos personales: el vibe coding. La expresión, que podría traducirse como “codificar según la intuición”, describe un uso intensivo de herramientas de inteligencia artificial para generar estructuras de código, bocetos funcionales o componentes repetitivos. Es programar menos desde el teclado y más desde la idea.
La promesa es tentadora, producir más, iterar rápido, saltarse lo tedioso. Pero a medida que la práctica se asienta, también aparecen grietas. Porque el código generado por IA no siempre funciona, no siempre se entiende, y casi nunca se queda quieto.
IA en el teclado, senior en la trinchera
Según una encuesta realizada por Fastly a más de 800 desarrolladores, el 95 % dedica tiempo extra a revisar o corregir código generado por IA. Y ese trabajo recae, casi siempre, sobre los perfiles más experimentados. De hecho, el estudio revela que los desarrolladores senior son los que más código generado por IA integran en producción, en parte porque también son quienes tienen más herramientas para validar, revisar y corregir esos fragmentos. Lo que antes era una tarea de escritura se ha transformado en una labor de vigilancia. Supervisar que las sugerencias automáticas no abran puertas traseras, no dupliquen esfuerzos, no rompan lo que ya funcionaba.
Atajos que cuestan caro
En muchos casos, lo que se gana en velocidad se pierde en control de calidad. No por errores visibles, sino por fallos silenciosos como funciones duplicadas, variables que se solapan, decisiones que nadie recuerda haber tomado.
Los errores no son siempre graves, pero se acumulan. Algunos son imaginativos, como cuando la IA inventa paquetes que no existen. Otros son invisibles, como la ausencia de validaciones o comentarios. La promesa de eficiencia se convierte entonces en una hipoteca técnica.
Datos que no cuadran, lógica que se diluye
El vibe coding no tiene una sola forma. Algunos lo usan como bloc de notas, otros como generador de andamios. Pero en todos los casos, la IA trabaja con datos que no siempre tienen contexto. No distingue entre un experimento y una función crítica. No advierte si el código ya existe con otro nombre. Y sobre todo, no pregunta.
La supervisión humana se vuelve indispensable. Revisar cada función, comprobar cada importación, asegurar que el conjunto sigue siendo legible. Es un trabajo que no brilla en GitHub pero sostiene todo lo demás.
La paradoja del control
En muchos equipos, el código generado por IA solo se sube a producción si ha pasado por varias capas de control manual. Revisiones en pareja, escáneres de seguridad, testeo intensivo. La confianza se combina con desconfianza. Se adopta la herramienta, pero se vigila su alcance.
El esfuerzo cambia de lugar. Pasa de escribir línea por línea a decidir qué se conserva, qué se modifica, qué se descarta. Una coreografía técnica que requiere experiencia y atención, aunque no siempre deje rastro.
Una nueva arquitectura del trabajo
Lo que emerge no es solo una nueva herramienta, sino una nueva forma de trabajar. Menos teclear, más decidir. Menos repetir, más revisar. **Para algunos, es una liberación. Para otros, una carga invisible. **El vibe coding permite llegar más lejos más rápido, pero exige dejar huellas claras, revisar cada atajo y aceptar que, a veces, avanzar significa limpiar primero lo que la IA ha dejado a medias.
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