Te explicamos cómo la inteligencia artificial puede ayudar a escribir código y si puede reemplazar completamente a un desarrollador.
¿Qué es el Vibe Coding?
El vibe coding es un enfoque en la programación donde, en lugar del desarrollador, agentes de IA escriben el código. El desarrollador le plantea tareas a la red neuronal: describe la idea y la mecánica.
El término “vibe coding” se mencionó por primera vez en la red social X (ex-Twitter) el 3 de febrero de 2025. Su autor fue Andrej Karpathy, científico en aprendizaje automático y exdirector de inteligencia artificial en Tesla.
Cómo funciona el Vibe Coding y por qué se ha vuelto popular
En su publicación, Karpathy describió el vibe coding como un proceso de escritura de código donde el desarrollador no lo escribe, sino que le pide a un asistente LLM que haga la tarea.
El prompt no se escribe, sino que se dicta usando herramientas especiales de reconocimiento de voz. El código generado no se verifica; si hay errores, se envían al LLM. Las iteraciones se repiten hasta que el código funciona.
La popularidad se explica porque los desarrolladores ven un modelo de trabajo ideal: solo explican la tarea y nada más.
Algunos opinan que, con vibe coding, una persona puede no saber programar y actuar solo como gestor de prompts. Esto no es del todo cierto: aún se necesita conocimiento del código para verificar resultados.
Karpathy indicó que el vibe coding “está bien para proyectos únicos de fin de semana, pero sigue siendo bastante divertido”. Esto significa que es más adecuado para proyectos experimentales o personales, no para producción.
Las redes neuronales aún no son perfectas: el código puede ser incorrecto, ineficiente o violar estilos de programación del equipo. Aún así, vibe coding puede ser útil.
Cómo utilizar el Vibe Coding para tus propios proyectos
Puedes aplicar el vibe coding en su concepto original. Te ayudará a crear rápidamente un prototipo de un proyecto personal o a comprender de qué son capaces actualmente los asistentes de IA. Para el trabajo y la escritura de código de producción, debes cumplir una serie de reglas:
- Lee atentamente el código que escribió la red neuronal.
- Utiliza asistentes de IA para escribir código, analizarlo, explicar partes complejas y diseñar la arquitectura.
- Corrige los errores inmediatamente. Puede ocurrir que el 90% del código escrito por la IA deba descartarse y escribirse de forma independiente. O el tiempo dedicado a crear el prompt adecuado puede ser mayor que el de escribir el código manualmente.
- Practica. Con el tiempo, comprenderás en qué casos debes recurrir a la IA y en cuáles es más sencillo hacerlo todo tú mismo.
Herramientas para el Vibe Coding
Existen muchas herramientas para el Vibe Coding. Te hablaremos de los mejores editores de código e IDE. Para tu comodidad, los hemos recopilado en una tabla.
| Herramienta | ¿Qué es? | ¿Qué puede hacer? |
| Cursor | Un fork del editor de código VSCode, diseñado para trabajar con IA. | Genera código a partir de descripciones, refactoriza, corrige errores y responde preguntas en el editor. Convierte comandos de voz o prompts cortos en código funcional. |
| Replit | Plataforma de desarrollo en la nube con soporte para agentes de redes neuronales. | Permite escribir, ejecutar y colaborar en código desde el navegador. Incluye asistentes de IA como Ghostwriter (generador de código), Code Explanation (explica el código) y Debugging Assistant (ayuda a depurar). |
| Devin | Un programador de IA autónomo que realiza tareas de desarrollo complejas, desde escribir código hasta el despliegue. | Analiza requisitos, escribe código, corrige errores y optimiza el rendimiento. Aprende de la documentación y la base de código del proyecto para adaptarse y mejorar. |
| Claude Code | Generador de código para la terminal. | Crea, analiza y mejora scripts (Bash, Python, JS) en la línea de comandos a partir de descripciones en texto. Modifica código existente y explica fragmentos complejos. |
| Cline | Agente programador de redes neuronales. | Genera código para varios lenguajes (Python, Bash, Go, Rust) directamente en la terminal. Corrige errores, optimiza scripts, sugiere soluciones y despliega infraestructura con comandos simples. |
| GigaStudio | Agente de IA. | Ofrece un modo de programación en pareja con IA (interfaz de voz/chat) y realiza revisiones de código automáticas, aprendiendo de tus reglas de estilo. |
| JetBrains AI | Conjunto de herramientas de IA integradas en los IDE de JetBrains (IntelliJ IDEA, PyCharm, etc.). | Ofrece sugerencias de código inteligentes basadas en la arquitectura del proyecto, entiende DSL personalizados, tiene un chat integrado, genera clases y métodos a partir de texto, predice errores y corrige vulnerabilidades de seguridad. |
Consejo de un experto
Actualmente, el campo de la IA se está desarrollando activamente, y puede surgir la sensación de FOMO (miedo a perderse algo importante). Esto se debe al progreso que pasa desapercibido: todos los colegas ya están escribiendo código con IA, y pronto me despedirán por mi baja productividad.
Aquí lo principal es no caer en extremos. Algunos ignoran completamente el bombo alrededor de la IA, mientras que otros siguen cada lanzamiento de los principales modelos LLM (OpenAI, Anthropic, etc.), leen artículos sobre el tema para estar al tanto.
Este interés es encomiable e incluso necesario para los especialistas que trabajan directamente en el campo de la IA y la ciencia de datos.
Sin embargo, si eres un desarrollador backend, móvil o frontend y simplemente quieres mantener tu productividad a la par de la de un especialista promedio, basta con elegir una o dos herramientas de IA e intentar aplicarlas en diferentes tareas de trabajo (comenzando con las pequeñas y luego con las más grandes). Puedes cambiarlas periódicamente.
Como demuestra la experiencia, de una amplia lista de startups iniciales que adaptan una nueva tecnología, solo un par de líderes sobreviven, de los que todo el mundo sabe y es difícil pasarlos por alto.
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