Saltar al contenido principal

¿Qué es la codificación Vibe? Definición, herramientas, pros y contras

Aprende sobre el vibe coding, sus ventajas e inconvenientes, su impacto en el desarrollo de software y las herramientas para empezar.
Actualizado 28 abr 2025  · 6 min de lectura

No hace muchos años, codificar significaba conocer los entresijos de los lenguajes de programación y escribir manualmente cada línea de código. Luego llegaron herramientas de autocompletado como GitHub Copilot y Amazon CodeWhisperer, que ofrecían un poco de ayuda en el camino.

Hoy, sin embargo, es posible construir software describiendo lo que quieres en lenguaje llano y dejando que la IA genere, pruebe y ajuste el código por ti. Un nombre para este nuevo enfoque es vibe coding, un término introducido por Andrej Karpathy a principios de 2025.

Pero aunque la codificación vibrante promete velocidad y creatividad, también conlleva nuevos riesgos, desde una calidad de código inestable y lagunas de seguridad hasta el peligro de depender excesivamente de la IA. En este blog, te explicaré cómo funciona el vibe coding, dónde brilla, dónde se queda corto y cómo puedes empezar a experimentar con él tú mismo.

Perfeccionamiento en IA para principiantes

Aprende los fundamentos de la IA y ChatGPT desde cero.
Aprende IA gratis

¿Qué es la codificación Vibe?

La codificación Vibe es una forma de crear software en la que le dices a una IA lo que quieres en lenguaje llano, y la IA escribe el código por ti. En lugar de sentarte y escribir cada línea a mano, describes la funcionalidad o el problema que intentas resolver, y la IA se encarga del aspecto técnico.

La codificación de Vibe se parece más a dar indicaciones-en palabras de Andrej Karpathy: "Sólo veo cosas, digo cosas, ejecuto cosas y copio y pego cosas, y casi siempre funciona".

Si algo va mal, no te pasas horas arreglándolo a mano. Copias el error, se lo envías a la IA y le pides que lo arregle.

codificación vibe

Aunque el vibe coding puede hacer que el desarrollo de software parezca más conversacional y creativo, también introduce riesgos en torno a la calidad del código, la seguridad y la fiabilidad a largo plazo. Por ahora, funciona mejor para prototipos rápidos, aplicaciones más pequeñas o como punto de partida para desarrolladores experimentados que saben cuándo intervenir y tomar el control.

Ejemplo de flujo de trabajo de codificación vibe

Digamos que estás planeando un evento y quieres un sitio web básico donde la gente pueda confirmar su asistencia. No sabes codificar, pero abres un asistente de codificación de IA y simplemente tecleas:

"Constrúyeme una sencilla página de eventos en la que los invitados puedan introducir su nombre y correo electrónico para confirmar su asistencia. Quiero que la página diga 'Gracias por tu RSVP' después de que la envíen".

La IA responde con:

"Aquí tienes el HTML y el JavaScript para tu página de RSVP. Incluye un formulario con campos de nombre y correo electrónico, y un mensaje de agradecimiento que aparece cuando alguien envía el formulario".

Lo pruebas, pero cuando haces clic en el botón RSVP, no pasa nada. En su lugar, aparece un mensaje de error:

"TypeError: No se puede leer la propiedad 'valor' de null".

No estoy seguro de lo que esto significa, copias el mensaje de error y lo vuelves a pegar en el chat de la IA:

"Recibo este error cuando hago clic en el botón RSVP: Error de tipo: No se puede leer la propiedad 'valor' de null.' ¿Puedes arreglarlo?"

Responde la IA:

"Parece que el código intentaba coger las entradas del formulario antes de que estuvieran completamente cargadas en la página. He actualizado el script para que se ejecute después de que la página termine de cargarse. Prueba esta versión en su lugar".

Pegas el nuevo código, actualizas la página y ahora el formulario de confirmación de asistencia funciona tal y como pediste. Este tipo de idas y venidas capta la esencia de la codificación vibrátil.

Codificación Vibe Vs. Métodos tradicionales de codificación

Vibe coding reduce la barrera de entrada y puede acelerar el proceso de dar vida a las ideas, especialmente para quienes no tienen una formación tradicional en programación.

Sin embargo, como la IA maneja gran parte del código entre bastidores, es posible que no entiendas del todo cómo funciona el sistema bajo el capó. La depuración puede resultar más difícil si no puedes seguir fácilmente la lógica o detectar problemas más profundos. La velocidad y la comodidad de la codificación vibrante a menudo van en detrimento de la flexibilidad y la capacidad de mantenimiento a largo plazo, especialmente en proyectos complejos o a gran escala en los que es importante un control preciso de cada parte del sistema.

Aquí tienes una visión más detallada de cómo se compara la codificación vibe con la codificación tradicional:

Aspecto

Codificación Vibe

Codificación tradicional

Interacción

Conversación natural con IA

Redacción de manuales en lenguajes de programación

Experiencia necesaria

Se necesitan pocos conocimientos de codificación

Se requiere una sólida formación en programación

Velocidad de desarrollo

Creación e iteración rápidas

Más lento y metódico

Enfoque

Ideas y lo que quieres conseguir

Detalles de bajo nivel, sintaxis y estructura

Accesibilidad

Abierto a mucha gente, incluso a no codificadores

Principalmente para desarrolladores formados

Control y flexibilidad

Limitado a lo que la IA puede manejar

Control total de cada línea

Depurando

La IA ayuda a corregir errores, pero puede ser menos clara

Comprendes perfectamente los problemas y los solucionas

Ventajas de la codificación Vibe

Hablemos ahora de las ventajas de la codificación vibrátil.

Ventajas de la codificación Vibe

Accesibilidad

La codificación Vibe facilita mucho la creación de software a las personas sin formación técnica. Cuando describes lo que necesitas en un lenguaje sencillo, la codificación se hace accesible a mucha gente: empresarios, diseñadores y expertos de muchos campos.

Prototipado rápido

Uno de los mayores puntos fuertes del vibe coding es la velocidad a la que puedes crear versiones iniciales de las aplicaciones, también llamadas prototipos o MVP (Productos Mínimos Viables). En lugar de tardar días o semanas, puedes pasar de una idea a una demo funcional en sólo unas horas. Esto es especialmente útil para startups y creadores que quieren probar ideas rápidamente y obtener opiniones antes de invertir demasiado tiempo o dinero.

Eficacia

Vibe coding ayuda ocupándose de muchas partes aburridas y repetitivas de la programación, como configurar archivos básicos, manejar tareas de datos sencillas y escribir patrones de código estándar. Con la IA encargándose de estos trabajos, puedes dedicar más tiempo a pensar en el diseño, resolver problemas reales y mejorar la experiencia del usuario.

Innovación

Puedes experimentar con más libertad, ya que no tienes que preocuparte tanto por los detalles técnicos de la codificación vibe. Es mucho más fácil probar nuevas ideas, probar funciones y crear soluciones creativas sin gastar mucho tiempo ni dinero. La respuesta instantánea de la IA mantiene el impulso creativo.

Desventajas de la codificación Vibe

Aunque el vibe coding aporta mucha velocidad y creatividad al desarrollo de software, también introduce nuevos riesgos y retos que es importante comprender.

Desventajas de Vibe Coding

Problemas de calidad del código

El código generado por IA suele funcionar al principio, pero puede tener problemas ocultos. Puede ser ineficaz, difícil de entender o complicado de actualizar más adelante, sobre todo si no tienes conocimientos de programación.

Esto puede hacer que las aplicaciones se desordenen con el tiempo y provocar problemas mayores cuando el proyecto crece o se necesitan cambios.

Riesgos de seguridad

La seguridad es otra gran preocupación. Las herramientas de IA a veces omiten pasos de seguridad importantes, como comprobar las entradas del usuario o gestionar los errores adecuadamente. Si los usuarios confían en el trabajo de la IA sin comprobarlo dos veces, se arriesgan a lanzar aplicaciones vulnerables a hackeos, fugas de datos o problemas legales. Sin una revisión cuidadosa del código, estos riesgos pueden colarse fácilmente en los sistemas vivos.

ejemplo de riesgo para la seguridad de la codificación vibe

Ejemplo de riesgos de seguridad en la codificación vibe

Para aprender las mejores prácticas de codificación vibrante, consulta este seminario web gratuito: No te limites a codificarlo; compréndelo.

Exceso de confianza en la IA

Otro reto es que los usuarios pueden confiar demasiado en la IA y no desarrollar por sí mismos sólidas habilidades de codificación. Si algo se rompe, pueden tener dificultades para arreglarlo porque no entienden del todo cómo funciona el código. Esto puede convertirse en un verdadero problema, especialmente en entornos profesionales en los que conocer el sistema por dentro y por fuera es esencial para el éxito a largo plazo.

Personalización limitada

Aunque la IA es estupenda para manejar tareas comunes, a menudo tiene dificultades con necesidades muy específicas o complejas. Si un proyecto requiere algo inusual o muy detallado, la IA podría producir un código básico o incompleto, o pasar por alto partes clave. A medida que los proyectos se hacen más grandes y complicados, los usuarios a menudo tienen que intervenir manualmente para que las cosas funcionen correctamente.

Por ahora, la codificación vibrátil es más adecuada para crear aplicaciones más pequeñas o prototipos rápidos que para ejecutar sistemas grandes y críticos.

Impacto en el desarrollo de software

Vibe coding no sólo está cambiando cómo se construye el software, sino también las funciones de los desarrolladores, la forma en que crecen las startups y cómo se enseñan las nuevas habilidades en todo el sector.

Redefinir las funciones de los desarrolladores

En lugar de pasar horas escribiendo cada línea a mano, los desarrolladores se centran ahora más en crear buenas indicaciones, revisar el código generado por la IA y reunir diferentes resultados de la IA en sistemas que funcionen. Habilidades como la redacción rápida, el diseño de sistemas y la revisión de código se están volviendo tan importantes como la programación tradicional.

Están surgiendo algunas nuevas especialidades en torno al desarrollo asistido por IA, como ingeniería rápida y ética de la IA aunque suelen formar parte de funciones más amplias de ingeniería o política, en lugar de ser puestos de trabajo totalmente independientes.

Dinámica de inicio

Para las startups, la codificación de vibraciones es una gran oportunidad. Ahora los equipos pequeños pueden crear productos a una velocidad que antes requería grupos de ingeniería mucho más grandes. Las startups pueden pasar de la idea al lanzamiento más rápido que nunca, a veces en sólo días o incluso horas. Así es más fácil probar ideas, pivotar rápidamente y mantener la flexibilidad. También significa que los fundadores y los miembros no técnicos del equipo pueden implicarse más en la creación de software sin necesidad de equipos grandes y caros.

Educación y desarrollo de habilidades

La codificación Vibe también está empezando a influir en cómo se enseña a programar. Aunque comprender los fundamentos de la codificación sigue siendo importante, cada vez se presta más atención a cómo trabajar con herramientas de IA, por ejemplo, aprendiendo a escribir instrucciones claras, a revisar el código generado por la IA para detectar errores o problemas de seguridad, y a integrar ese código en proyectos más amplios.

Este cambio podría hacer que el desarrollo de software resultara más accesible para las personas que no tienen una formación tradicional en informática. Pero, al mismo tiempo, pone de manifiesto una tensión: cuanto más fácil resulta generar código, más importante es saber lo suficiente para detectar cuándo algo no funciona como debería.

En lugar de sustituir la necesidad de conocimientos técnicos, la codificación vibrátil añade una nueva capa de colaboración entre humanos y ordenadores. Saber navegar bien por esa colaboración se está convirtiendo rápidamente en parte del conjunto de habilidades.

Herramientas de codificación Vibe

Cada vez hay más herramientas que facilitan empezar a construir con vibe coding. Veamos algunas de ellas.

Cursor

Cursor es un editor de código inteligente construido sobre Visual Studio Code. Utiliza potentes modelos de IA como GPT-4o y Claude 3.7 Sonnet para comprender tu código base y ayudarte a escribir, mejorar o corregir código utilizando un lenguaje sencillo.

Para aprender Cursor, consulta este tutorial con diez ejemplos prácticos: Cursor AI: Una guía con 10 ejemplos prácticos.

Cursor

Replit

Replit es una plataforma de codificación basada en la nube que admite más de 50 lenguajes de programación. Viene con un asistente de IA incorporado que te ayuda a escribir, depurar y limpiar código mientras trabajas. Puedes describir lo que necesitas en lenguaje normal, y la IA de Replit generará o corregirá el código por ti. También ofrece despliegue instantáneo, control de versiones y colaboración en directo, todo ello accesible directamente desde tu navegador web: ideal para prototipos rápidos, proyectos de grupo o entornos de aprendizaje.

Una de las mejores formas de aprender esta herramienta es mediante ejemplos prácticos con Replit.

Replit

Adorable

Lovable es una herramienta sin código/con poco código que te permite crear aplicaciones simplemente describiendo lo que quieres. Lee tus indicaciones y crea el código y la estructura para aplicaciones web y móviles, aunque no tengas experiencia en programación.

Más información en proyecto de demostración Lovable.

Adorable

Perno

Bolt está diseñado para crear rápidamente prototipos de aplicaciones con ayuda de la IA. Puedes describir las características o el flujo de tu aplicación en inglés sencillo, y Bolt generará el backend, el frontend e incluso la configuración de despliegue por ti. Es una buena opción para startups y equipos de producto que quieran probar ideas y moverse con rapidez.

Perno

Windsurf

Navega por el viento es una plataforma de desarrollo integral impulsada por IA. Ofrece herramientas como Supercomplete, que adivina tu intención y genera código en consecuencia, y Cascade, que construye flujos de trabajo interactivos de IA. Con Windsurf, puedes editar código, refactorizarlo e incluso convertir capturas de pantalla en código funcional. Es especialmente útil para los desarrolladores que trabajan en proyectos más grandes y complejos y que quieren un soporte de IA sólido tanto en el frontend como en el backend.

Aprende más en este tutorial sobre Windsurf.

Windsurf

Comparación de herramientas

Si estás empezando o quieres algo sencillo, Lovable es una gran opción para convertir rápidamente ideas en aplicaciones sin necesidad de codificar. Si buscas un entorno de codificación completo con ayuda de IA, pero quieres flexibilidad, Replit es fácil de usar y estupendo para proyectos rápidos.

Para los usuarios más avanzados que quieran permanecer dentro de un editor de código familiar, Cursor ofrece mucha potencia sin cambiar tu forma habitual de trabajar. Bolt es ideal si necesitas crear y probar ideas de aplicaciones rápidamente con muy poca configuración manual.

Y si trabajas en proyectos más grandes y detallados, Windsurf ofrece un profundo soporte de IA tanto en el frontend como en el backend, ayudándote a gestionar construcciones complejas con facilidad.

Herramientas de comparación

Conclusión

La codificación Vibe está empezando a remodelar la forma en que se construye el software, facilitando la conversión de ideas en productos funcionales mediante la descripción de lo que quieres en un lenguaje sencillo. Ya está ayudando a algunos equipos a avanzar más rápidamente en la creación de prototipos y a reducir la barrera de entrada para las personas que no tienen una formación tradicional en programación.

Pero este cambio también conlleva contrapartidas reales. La calidad del código, la seguridad y la mantenibilidad a largo plazo pueden resentirse si se confía en la salida de la IA sin revisión. Los proyectos más complejos siguen exigiendo criterio humano, un diseño claro del sistema y una sólida comprensión de cómo funciona el código subyacente. En lugar de eliminar la necesidad de conocimientos técnicos, la codificación vibrante cambia el lugar en el que esos conocimientos entran en juego.

A medida que herramientas como Cursor, Replit, Lovable, Bolt y Windsurf sigan mejorando, el vibe coding puede convertirse en una parte más importante de la forma en que los equipos y las personas abordan el desarrollo de software. Por ahora, sin embargo, sus puntos fuertes residen en los proyectos pequeños, la experimentación y la iteración rápida, con la supervisión humana como clave para mantener la fiabilidad de las cosas.


Dr Ana Rojo-Echeburúa's photo
Author
Dr Ana Rojo-Echeburúa
LinkedIn
Twitter

Ana Rojo Echeburúa es especialista en IA y datos y doctora en Matemáticas Aplicadas. Le encanta convertir los datos en información práctica y tiene una amplia experiencia dirigiendo equipos técnicos. A Ana le gusta trabajar en estrecha colaboración con los clientes para resolver sus problemas empresariales y crear soluciones innovadoras de IA. Conocida por su capacidad para resolver problemas y su claridad de comunicación, es una apasionada de la IA, especialmente de la IA generativa. Ana se dedica al aprendizaje continuo y al desarrollo ético de la IA, así como a simplificar problemas complejos y explicar la tecnología de forma accesible.

Temas

Aprende IA con estos cursos

Programa

Liderazgo en Inteligencia Artificial (IA)

0 min
Domina el liderazgo de la IA con este tema: monetiza la IA, genera confianza con una IA responsable y explicable, y asegura tus innovaciones. ¡Dirige con confianza!
Ver detallesRight Arrow
Comienza el curso
Ver másRight Arrow
Relacionado

blog

La IA en la educación: Ventajas, retos y consideraciones éticas

La IA generativa está revolucionando la educación. En este artículo, analizamos las ventajas de utilizar herramientas de IA generativa en el aula y sus posibles retos y consideraciones éticas.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

14 min

blog

¿Qué es un modelo generativo?

Los modelos generativos utilizan el machine learning para descubrir patrones en los datos y generar datos nuevos. Conoce su importancia y sus aplicaciones en la IA.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

11 min

An AI juggles tasks

blog

Cinco proyectos que puedes crear con modelos de IA generativa (con ejemplos)

Aprende a utilizar modelos de IA generativa para crear un editor de imágenes, un chatbot similar a ChatGPT con pocos recursos y una aplicación clasificadora de aprobación de préstamos y a automatizar interacciones PDF y un asistente de voz con GPT.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

10 min

Tutorial

Autocodificadores variacionales: Cómo funcionan y por qué son importantes

Aprende los principios fundamentales, las aplicaciones y las ventajas prácticas de los autocodificadores variacionales y sigue una implementación paso a paso con PyTorch.
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

14 min

Tutorial

Tutorial de DeepSeek-Coder-V2: Ejemplos, instalación, puntos de referencia

DeepSeek-Coder-V2 es un modelo de lenguaje de código de código abierto que rivaliza con el rendimiento de GPT-4, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus, Llama 3 70B o Codestral.
Dimitri Didmanidze's photo

Dimitri Didmanidze

8 min

ChatGPT Code Interpreter

Tutorial

Cómo utilizar ChatGPT Code Interpreter

Todo lo que necesitas saber sobre ChatGPT Code Interpreter de OpenAI
Adel Nehme's photo

Adel Nehme

9 min

Ver másVer más