Descubre cómo funciona esta nueva forma de programar con IA, y por qué está revolucionando el desarrollo de software. ¡Conoce sus ventajas y cómo empezar!
Imagina que puedes describir en palabras lo que quieres que haga tu software, y que una inteligencia artificial lo convierta en código funcional en segundos. Eso es vibe coding, una nueva forma de desarrollar software donde la persona programadora da instrucciones, corrige, ajusta, pero no necesariamente escribe cada línea de código. El término fue popularizado por Andrej Karpathy, exdirector de IA en Tesla y cofundador de OpenAI, y desde entonces no para de aparecer en foros, redes y artículos especializados.
Aunque pueda sonar a ciencia ficción, ya es una realidad. Herramientas como GitHub Copilot, Cursor, Replit AI, entre otras, permiten que describas lo que quieres hacer y generes código directamente desde tu idea. ¿El resultado? Menos tiempo escribiendo sintaxis y más tiempo pensando en soluciones. Pero eso no significa que todo se reduzca a “hablarle a la máquina”. Requiere conocimientos técnicos, criterio y mucha capacidad de revisión.
Uno de los grandes beneficios del vibe coding es la velocidad. Equipos pequeños pueden crear prototipos funcionales en cuestión de horas. Esto permite validar ideas, construir MVPs o probar nuevas funcionalidades sin necesidad de grandes equipos o inversiones. Según Business Insider, Garry Tan, presidente de Y Combinator, aseguró que con esta metodología, 10 programadores pueden hacer lo que antes requería un equipo de 50.
También democratiza el acceso al desarrollo. Personas sin conocimientos profundos de programación, pero con ideas claras y visión de producto, ya están creando herramientas reales simplemente describiendo lo que necesitan. Esto abre la puerta a perfiles de producto, diseño o incluso marketing para involucrarse en la creación de software sin depender completamente de un equipo técnico (The Times).
El ciclo de trabajo con vibe coding suele ser así: describes en lenguaje natural lo que quieres hacer (por ejemplo, "crear una app que permita registrar gastos mensuales y visualizarlos en un gráfico"), la herramienta de IA genera el código, lo ejecutas, observas qué funciona y qué no, y luego haces ajustes, ya sea escribiéndolos tú o pidiéndole nuevas instrucciones a la IA. El proceso es más iterativo y se parece mucho a una conversación técnica entre humano y máquina.
En lugar de escribir desde cero, ahora el desafío es saber pedir lo que necesitas, entender el código generado y tener criterio para mejorarlo o corregirlo. Según un estudio publicado en arXiv, implementar un servidor HTTP fue un 55,8 % más rápido usando IA generativa que haciéndolo a mano, lo cual muestra el impacto concreto en tareas comunes de desarrollo.
Como toda tecnología emergente, el vibe coding tiene ventajas importantes… pero también limitaciones. La principal ventaja es el ahorro de tiempo en tareas repetitivas. La IA puede encargarse de escribir formularios, validaciones, estructuras básicas o incluso hacer debugging. Además, permite experimentar de forma más ágil y creativa, lo cual es ideal en etapas tempranas de producto.
Sin embargo, hay desafíos. El código generado puede no estar optimizado, ser inseguro o difícil de mantener si no se revisa bien. Por eso, el conocimiento técnico sigue siendo indispensable. La IA no reemplaza a quienes programan: les potencia. También existe el riesgo de depender demasiado de la IA y perder comprensión del código, algo que puede complicar mucho la evolución de un proyecto o su mantenimiento a largo plazo.
Greg Brockman, cofundador de OpenAI, advirtió que esta forma de programar puede hacer que algunos ingenieros sientan que perdieron la parte “divertida” de su trabajo: resolver problemas complejos desde cero. La clave está en encontrar un equilibrio: usar estas herramientas como atajo productivo, sin abandonar el pensamiento crítico y la creatividad técnica.
Lo que hoy parece revolucionario, en pocos años será la norma. Aprender a trabajar con IA no es una opción: es parte del nuevo perfil que buscan las empresas tech. Ya hay ofertas laborales que exigen experiencia con GitHub Copilot, ChatGPT o herramientas similares. En poco tiempo, saber “pedirle” bien a una IA será tan importante como saber programar en JavaScript o Python.
Comienza por probar estas herramientas. Crea proyectos simples y anímate a experimentar. Evalúa cómo trabaja la IA, qué hace bien y qué necesita mejorar. Y sobre todo, no dejes de aprender: con nuestro curso de IA para programadores podrás mejorar tus habilidades en programación con IA, aprendiendo a usar coding assistants y APIs en entornos reales, junto a expertos de la industria.
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