El desarrollo de software está experimentando un cambio radical. Gracias a los avances en inteligencia artificial (IA), programar ya no implica teclear línea por línea de código, sino tener una conversación con una IA que escribe el código por nosotros. A esta nueva forma de desarrollar aplicaciones se la conoce como “Vibe Coding”, una tendencia emergente en 2025 que muchos consideran el futuro de la programación.
En esencia, el vibe coding consiste en confiar plenamente en las sugerencias de una IA —“dejándose llevar por las vibras” en palabras de sus entusiastas— y construir software indicando en lenguaje natural lo que se desea lograr, sin preocuparse inicialmente por los detalles del código. – lovable.dev
Este enfoque promete acelerar la creación de aplicaciones y democratizar la programación, aunque también plantea preguntas sobre la calidad del código generado y el rol del programador humano
Origen y evolución del término
El término “Vibe Coding” fue acuñado a principios de 2025 por el destacado investigador de IA Andrej Karpathy, exdirector de IA en Tesla y cofundador de OpenAI
Karpathy utilizó esta expresión de forma casi jocosa para describir una nueva experiencia al programar con modelos de lenguaje:
“Hay un nuevo tipo de programación que llamo ‘vibe coding’, donde te entregas por completo a las vibras, abrazas lo exponencial y te olvidas de que el código siquiera existe”
Lo que empezó como un comentario anecdótico rápidamente cobró fuerza cuando otros líderes de la industria respaldaron la idea de que la programación estaba en vísperas de una transformación. El CEO de OpenAI, Sam Altman, predijo a inicios de 2025 que el desarrollo de software sería “muy diferente para finales de 2025”, insinuando el enorme impacto de la IA en esta área
Incluso Mark Zuckerberg comentó públicamente que la IA pronto realizará tareas de ingeniería de nivel medio en Meta (businessinsider.com), reflejando que gigantes tecnológicos vislumbran cambios sustanciales en cómo se construye software.
Tras el tuit de Karpathy, la comunidad tecnológica se hizo eco del concepto. Foros de programadores discutieron intensamente esta idea, y el término vibe coding comenzó a aparecer en artículos especializados y redes sociales. No era un concepto totalmente salido de la nada: encajaba en una tendencia histórica de aumentar el nivel de abstracción en programación. Durante décadas se han creado herramientas para evitar lidiar con detalles de bajo nivel – desde la migración de código máquina a lenguajes de alto nivel en los 60, pasando por frameworks modernos, hasta las plataformas low-code/no-code de los 2010s
El vibe coding puede verse como la siguiente etapa en esa evolución: abstraer por completo la implementación dejando que una IA escriba el código, mientras el humano se concentra en la idea y el diseño. zbrain.ai
A diferencia de los antiguos generadores de código o editores visuales, la diferencia en 2025 es que los modelos de IA son lo suficientemente potentes para generar código funcional y complejo a partir de simples descripciones en lenguaje natural. En pocos meses, esta práctica pasó de ser un experimento curioso a una tendencia generalizada en startups y comunidades de desarrollo, señalando un cambio de paradigma en la ingeniería de software
¿Cómo se practica el Vibe Coding?
El vibe coding propone una dinámica de trabajo muy distinta a la programación tradicional. En lugar de escribir el código manualmente, el desarrollador colabora con una IA de forma conversacional. La metodología típica se puede describir así
- Describir el objetivo: El proceso inicia explicando en lenguaje natural qué se quiere lograr. Por ejemplo, “crear una aplicación web con un formulario de login y modo oscuro” – zbrain.ai. Esta descripción puede darse por escrito o incluso por voz, como veremos más adelante.
- Generación de código por la IA: La herramienta de IA toma la petición y genera el código necesario. En segundos, propone una estructura o una solución inicial.
- Refinamiento mediante diálogo: A continuación, el programador evalúa el resultado y conversa con la IA para ajustarlo. Puede pedir cambios adicionales (“haz que los campos del formulario tengan bordes redondeados y añade una animación al enviar”) – zbrain.ai o corregir comportamientos. Si aparecen errores, a menudo basta con pasarle el mensaje de error a la IA para que ésta depure el código automáticamente.
- Iteración y mejora: El ciclo de pedir-ajustar-probar se repite hasta obtener el resultado deseado. La IA puede sugerir optimizaciones e incluso escribir pruebas unitarias o datos de ejemplo a petición del usuario.
- Aceptar y desplegar: Una vez satisfecho, el desarrollador integra los cambios finales y puede desplegar el producto. En muchos casos, prácticamente no ha tenido que escribir código a mano, más allá de afinar indicaciones en lenguaje natural.
Esta dinámica convierte la programación en una experiencia más fluida y natural. Algunos lo comparan con hacer un brainstorming o bocetar ideas, donde la IA se encarga de los detalles técnicos. Karpathy relata que con las herramientas actuales “apenas toca el teclado” cuando programa de este modo.
De hecho, él llega al extremo de aceptar por defecto todas las sugerencias de código de la IA (mediante un comando de “Accept All”), interviniendo solo para describir nuevas funcionalidades o señalar fallos. Si el código compilado lanza un error, simplemente copia el stack trace de error en la conversación sin ningún comentario extra, y la IA típicamente “lo soluciona” en la siguiente iteración.
El resultado es que el proyecto avanza rapidísimo, con la IA escribiendo la mayor parte del código mientras el humano orquesta el desarrollo a alto nivel. Muchos desarrolladores describen la sensación como “entrar en flujo”: se enfocan en qué quieren lograr, dialogan con el asistente, ven resultados inmediatos y así sucesivamente, casi como si estuvieran escribiendo código con la mente en lugar de con sus manos.
Herramientas y tecnologías clave
El auge del vibe coding ha sido posible gracias a un ecosistema de herramientas de IA cada vez más maduras. Entre las principales tecnologías y plataformas que habilitan esta metodología en 2025 destacan:
- Modelos de lenguaje avanzados (LLMs) entrenados en código: Son el motor central del vibe coding. Estos modelos, entrenados con enormes cantidades de código fuente, pueden generar funciones completas o incluso proyectos enteros a partir de una descripción en lenguaje natural. Son accesibles vía API o integrados en otras herramientas.
- Asistentes de código integrados en editores (e.g. GitHub Copilot): Copilot, lanzado en 2021, fue pionero en llevar la IA directamente al editor de código. Funciona como una extensión para VS Code, IntelliJ, etc., y sugiere automáticamente completaciones de código o soluciones a partir de comentarios del desarrollador. Por ejemplo, si el programador escribe un comentario “// ordenar una lista de cadenas alfabéticamente”, Copilot genera al instante la función correspondiente. Esta herramienta (basada en OpenAI Codex) allanó el camino hacia el vibe coding al demostrar la viabilidad de “programar por descripciones”. Para 2023, Copilot ya gozaba de enorme adopción – en una encuesta de Stack Overflow fue la herramienta de IA para desarrolladores más admirada, superando por mucho a otras. GitHub continuó evolucionando el producto hacia Copilot X, que añade un modo de chat dentro del IDE para pedir funcionalidades mayores o hacer preguntas sobre el código, acercándose más a la experiencia conversacional del vibe coding.
- Chats conversacionales de propósito general (ChatGPT, Claude, Grok): El uso creativo de chatbots como ChatGPT de OpenAI ha popularizado masivamente esta forma de programar. Aunque no fueron diseñados exclusivamente para código, modelos como GPT-4 en ChatGPT pueden entender instrucciones complejas y mantener el contexto en una conversación larga, lo que resulta muy poderoso para generar y refinar código. Muchos desarrolladores comenzaron pidiendo a ChatGPT cosas como “crea una aplicación To-Do list sencilla en HTML/JS” o “escribe un script en Python que analice un archivo CSV de ventas”, obteniendo en segundos código utilizable. Luego podían iterar: “ahora haz que use una base de datos en lugar de una lista en memoria” y el modelo ajusta el código acorde. Incluso personas sin experiencia alguna en programación probaron a construir programas simplemente describiendo lo que necesitaban, descubriendo que podían obtener resultados funcionales..
- Entornos de desarrollo con IA integrada (Cursor, Replit, etc.): En 2025 han surgido IDEs y plataformas “AI-first” diseñadas especialmente para esta metodología. Un ejemplo es Cursor, una herramienta respaldada por OpenAI y a16z, que ofrece un espacio de trabajo llamado Composer. Composer permite “chatear” con el proyecto de código: uno puede pedir “crea un nuevo módulo para manejar pagos” y la IA genera el archivo y su contenido dentro del proyecto, o seleccionar código y pedir “refactoriza esta función”. Karpathy ha utilizado Cursor junto al modelo de Anthropic (llamado Sonnet) para construir aplicaciones rápidamente. Otra iniciativa es Replit Ghostwriter/Agent: Replit (un IDE online) integró un chat de IA que no solo genera código sino que puede ejecutarlo y desplegarlo. En 2025 lanzaron un agente capaz de crear aplicaciones móviles: el usuario literalmente envía un mensaje de texto o voz con su idea y la IA monta el proyecto, escribe el código, configura la base de datos y hasta publica la app, todo conversando para refinar requisitos. El CEO de Replit destacó que un «75% de sus usuarios que usan la IA no escriben ni una sola línea de código ellos mismos» – businessinsider.com, lo que demuestra el poder de estas integraciones. Grandes IDEs también se han sumado: Visual Studio Code, por ejemplo, incorpora chat con Copilot y Amazon lanzó CodeWhisperer para asistirte dentro de AWS Cloud9. Esta tendencia indica que el vibe coding se está incrustando en las herramientas cotidianas de los desarrolladores, no ocurre aislado en una cajita de chat aparte.
- Programación por voz: Un aspecto particularmente novedoso es la posibilidad de programar “manos libres”, dictando código por voz. Karpathy en sus experimentos conectó el reconocimiento de voz SuperWhisper (basado en la IA Whisper de OpenAI) a la consola de Cursor, de modo que literalmente hablaba con la computadora para programar. Siguiendo este camino, la empresa de reconocimiento de voz Deepgram creó Vibe Coder, una extensión open-source para VS Code que permite escribir código mediante dictado de voz combinado con un modelo de generación de código. Aunque estas soluciones de voz están en fases iniciales, demuestran el potencial de hacer la programación aún más natural. Podemos imaginar que en el futuro un desarrollador podría esbozar la interfaz de una aplicación con un dibujo a mano alzada o con comandos hablados, y que la IA genere automáticamente el código HTML/CSS correspondiente. Todas estas herramientas persiguen que programar sea menos escribir sintaxis y más comunicar ideas a una IA.
- Verificación y ejecución automatizada: Junto con la generación de código, aparecen herramientas para probar y validar ese código de forma automática. Un ejemplo es el Code Interpreter de OpenAI (integrado en ChatGPT), que puede ejecutar el código Python que el modelo genera y mostrar resultados o identificar errores en tiempo real. Esto cierra el ciclo de feedback: la IA no solo escribe código sino que lo corre y comprueba su funcionamiento, corrigiendo sobre la marcha. Adicionalmente, frameworks como LangChain permiten encadenar múltiples llamadas de modelo y gestión de estado, lo cual ayuda a manejar proyectos más complejos dividiendo la generación en pasos lógicos. Si bien estas herramientas no son vibe coding en sí mismas, complementan la metodología al asegurar que el código generado cumple su objetivo y facilitando la construcción de sistemas más elaborados con IA.
En conjunto, este stack tecnológico hace posible que prácticamente cualquiera pueda crear software con solo describir lo que necesita. Un aspecto importante es que muchas de estas herramientas se están combinando: por ejemplo, un desarrollador podría usar la interfaz de chat de Cursor (que a su vez usa GPT-4 o Claude por detrás), dictándole instrucciones con voz vía Whisper, y luego validar partes del código con un intérprete automático. Todo ello sin escribir manualmente el código fuente. Este escenario, impensable hace unos años, ya es una realidad en 2025 gracias a la conjunción de IA conversacional, entornos integrados y automatización de pruebas.
Beneficios del Vibe Coding: productividad, creatividad y bienestar
El vibe coding ofrece varias ventajas notables frente a los métodos de programación tradicionales. Entre los beneficios más destacados que señalan sus practicantes y estudiosos están:
- Mayor velocidad y productividad: Al delegar a la IA las tareas más pesadas y repetitivas de escribir código, los desarrolladores pueden crear funcionalidad en una fracción del tiempo habitual. Generar en segundos ese boilerplate o código de rutina acelera drásticamente el ciclo de desarrollo. Se ha llegado a hablar de ganancias exponenciales de productividad: un inversor de Silicon Valley observó que con estas herramientas se obtiene “el primer 75% de una funcionalidad de forma trivial, y es asombroso” – businessinsider.com. Un prototipo que antes podía requerir semanas de codificación manual ahora puede estar listo en horas o días. Por ejemplo, un programador hobbista reportó haber creado una app traductora de menús de restaurante en una sola noche gracias a iterar con una IA, cuando desarrollarla a mano le habría llevado mucho más tiempo. Esta aceleración no solo permite llegar antes al mercado con un producto, sino también probar más ideas en menos tiempo. En contextos de startups o hackatones, vibecodear un proyecto puede dar una ventaja competitiva enorme al convertir rápidamente una idea en un demo funcional.
- Más espacio para la creatividad y la innovación: Al reducir la carga mental de lidiar con detalles de sintaxis, errores tontos o configuración tediosa, el vibe coding permite a los creadores enfocarse en los aspectos creativos y de diseño de sus aplicaciones. Los desarrolladores pueden dedicar más tiempo a pensar qué construir en vez de estar atascados en cómo solucionarlo en código a bajo nivel. Como señalan comentaristas, ya no se pierden horas arreglando un punto y coma faltante o depurando un error de tipos; esas minucias las resuelve la IA. En su lugar, el programador se centra en la “esencia creativa” del desarrollo: imaginando funcionalidades, experimentando con diferentes enfoques y refinando la experiencia de usuario. El flujo de trabajo se vuelve más parecido a esbozar o pintar: pruebas una idea pidiendo a la IA que la implemente, ves el resultado y lo ajustas, en un ciclo muy exploratorio y lúdico. Este carácter playful no solo hace el proceso más agradable, sino que puede despertar la innovación: es más fácil atreverse a probar ideas audaces cuando convertirlas en código es tan sencillo como describirlas. Algunos desarrolladores hablan de entrar en estado de flujo creativo al vibecodear, lo que potencia la generación de nuevas soluciones.
- Bienestar y satisfacción del desarrollador: Varios entusiastas sostienen que el vibe coding promete un futuro de programación “sin dolores de cabeza”. La reducción de la frustración típica (por errores crípticos, entornos de compilación, etc.) impacta positivamente en el ánimo del programador. De hecho, para muchos principiantes resulta increíblemente gratificante construir algo que funciona en el lapso de una hora con ayuda de la IA. Esa gratificación inmediata puede aumentar la motivación y confianza de quienes se inician en código. Incluso programadores veteranos encuentran renovado entusiasmo al poder materializar proyectos personales rápidamente, sintiendo el disfrute de crear más que el peso del trabajo rutinario. Un artículo resume que vibe coding lleva el “programar en flujo” al siguiente nivel, abrazando la IA para crear software mejor y más rápido mientras se disfruta el proceso. Por otra parte, al permitir delegar lo más engorroso, esta práctica podría contribuir a prevenir el burnout: los desarrolladores pueden equilibrar mejor su carga de trabajo y enfocarse en tareas de mayor valor intelectual o en aprender nuevas habilidades en lugar de quemarse con tareas mecánicas. En resumen, al hacer la programación más amena, accesible y efectiva, el vibe coding puede mejorar tanto la productividad como el bienestar mental de quienes escriben software.
Cabe destacar que, si bien estos beneficios son reales, los expertos también advierten sobre ciertos riesgos y límites.
Desventajas y riesgos del Vibe Coding
A pesar de sus innegables beneficios, el vibe coding también presenta ciertos desafíos y limitaciones que deben considerarse:
- Dependencia excesiva en la IA: Una de las principales preocupaciones es que los desarrolladores puedan volverse demasiado dependientes de la IA para la generación de código. Esto puede llevar a una pérdida gradual de habilidades fundamentales en programación y resolución de problemas, ya que se confía en el sistema para realizar gran parte del trabajo técnico.
- Calidad y deuda técnica: Aunque la IA puede producir código funcional rápidamente, no siempre garantiza la misma calidad y robustez que un proceso manual riguroso. La generación automática puede conducir a la acumulación de deuda técnica si no se revisa cuidadosamente el código. Por ejemplo, el código generado podría carecer de una arquitectura adecuada o incluir soluciones subóptimas que resulten difíciles de mantener a largo plazo.
- Vulnerabilidades y seguridad: El código creado por la IA puede incluir vulnerabilidades inadvertidas. Dado que los modelos no siempre comprenden el contexto completo, existe el riesgo de que se generen soluciones con brechas de seguridad, lo cual es especialmente problemático en aplicaciones críticas o que manejan datos sensibles.
- Dificultades en la depuración y el mantenimiento: La abstracción del proceso de generación de código puede dificultar la tarea de depuración. Cuando surgen errores, es posible que el desarrollador no entienda completamente la lógica subyacente, lo que complica la identificación y corrección de problemas. Además, la documentación generada puede ser insuficiente, haciendo que el mantenimiento futuro del software sea más complejo.
- Impacto en la formación y el empleo: La facilidad para obtener código funcional mediante simples indicaciones podría desincentivar el aprendizaje profundo de conceptos fundamentales de programación. Esto puede repercutir en la calidad de la formación de nuevos desarrolladores y, a mediano plazo, afectar el mercado laboral al disminuir la demanda de habilidades técnicas tradicionales.
- Sesgos en los modelos de IA: Los modelos de lenguaje se entrenan con enormes cantidades de datos, lo que implica el riesgo de reproducir sesgos o errores presentes en dichos conjuntos de datos. Esto puede traducirse en soluciones que, aunque funcionales, no sean las más éticas o eficientes para determinados contextos críticos.
Para mitigar estos riesgos, la comunidad está trabajando incorporando revisiones de código asistidas por IA, pruebas automatizadas y buenas prácticas, para que la ganancia en productividad no venga a costa de calidad o seguridad
Con este panorama, veamos quiénes están adoptando con éxito el vibe coding en el mundo real.
Ejemplos de adopción exitosa
Numerosas empresas y desarrolladores ya están aplicando el vibe coding en proyectos concretos durante 2025, lo que valida su efectividad más allá de la teoría. A continuación se destacan algunos ejemplos reales de adopción:
- Menlo Park Lab (startup de IA): Esta startup californiana, enfocada en aplicaciones de IA generativa, ha adoptado totalmente el vibe coding en su desarrollo diario. Su fundador, Misbah Syed, señala que lo usa para construir las funcionalidades de sus productos simplemente indicándole a la IA lo que quiere e iterando sobre los errores. Uno de sus proyectos estrella es Brainy Docs, una herramienta que convierte documentos PDF en videos explicativos con diapositivas. Syed explica que gracias a esta metodología, “si tienes una idea, estás a solo unos cuantos prompts de tener un producto”, ya que incluso cuando la IA comete errores, él le reintroduce los mensajes de error y “normalmente los soluciona”. Esta forma de trabajar les permite a equipos pequeños lanzar prototipos funcionales en tiempo récord, algo crucial para startups que buscan validar ideas rápidamente.
- Replit y su comunidad de usuarios: Replit, un popular entorno de desarrollo online, ha incorporado IA de apoyo al código y observó una adopción masiva del estilo vibe coding entre sus usuarios. Según su CEO Amjad Masad, un 75% de los proyectos creados con la ayuda de la IA en Replit se desarrollan sin que el usuario escriba ni una sola línea de código manualmente. En otras palabras, la gran mayoría de estos desarrolladores novatos están dejando que la IA genere todo el código, limitándose a guiarla con descripciones. “El vibe coding ya está aquí”, proclamó Masad, enfatizando cómo su plataforma busca integrar la IA para que cualquiera pueda “empezar a construir aplicaciones con simples prompts” – businessinsider.com. La experiencia de Replit muestra un ecosistema comunitario donde personas con poca experiencia están creando programas y juegos completos mediante diálogo con IA, algo que antes hubiera requerido conocimiento especializado.
- Desarrolladores independientes y proyectos hobby: Fuera del ámbito empresarial, comunidades de creadores individuales también han abrazado el vibe coding. En foros y redes se comparten relatos de proyectos levantados en tiempo récord. Por ejemplo, un entusiasta describió cómo construyó una aplicación web traductora de menús de restaurante en una sola noche usando la herramienta Cursor con IA: iba describiendo cada característica y refinando el resultado en conversación hasta lograr un prototipo funcional. Otro caso difundido es el de un desarrollador que afirma haber “vibe-codeado” más de 160.000 líneas de código al crear una plataforma de trading algorítmico de código abierto prácticamente dictando especificaciones a la IA en lugar de programar a mano» – reddit.com. Asimismo, en eventos como hackatones o el AI Engineering Summit 2025, se ha visto a participantes utilizar estas técnicas para generar rápidamente juegos sencillos, sitios web o bots, impresionando a la audiencia con la velocidad de desarrollo. Estos ejemplos comunitarios demuestran que el vibe coding no es solo una moda pasajera, sino una herramienta práctica que apasiona tanto a aficionados como a profesionales, permitiéndoles materializar ideas personales con mínimos obstáculos técnicos.
Equilibrio entre velocidad y calidad
El vibe coding se ha posicionado en 2025 como una tendencia de vanguardia en el desarrollo de software, representando un cambio de enfoque: de escribir código a conversar código. Su origen, impulsado por la visión de expertos como Karpathy, encarna décadas de avances en abstracción y herramientas de programación asistida. Hoy vemos cómo esta metodología se materializa gracias a potentes modelos de IA y entornos integrados que permiten a cualquiera crear aplicaciones describiendo lo que imagina. Los beneficios en productividad y creatividad son palpables –desde startups que lanzan productos en días hasta aficionados que construyen proyectos por pura diversión–, y sugieren que estamos ante un nuevo paradigma donde la colaboración humano-IA es el núcleo de la construcción de software.
Por supuesto, todavía queda camino por recorrer. La industria está aprendiendo a equilibrar la velocidad con la calidad, asegurando que esa facilidad para generar código no sacrifique buenas prácticas de ingeniería. Sin embargo, la dirección es clara: el vibe coding ha llegado para quedarse. A medida que las IAs sean más capaces y las herramientas se refinen, es probable que programar mediante “buenas vibras” –conversando con un asistente inteligente que entiende nuestras intenciones– se convierta en algo común. Tal vez en unos años miremos atrás al código escrito completamente a mano como hoy vemos a la programación en ensamblador: una tarea necesaria en su momento, pero superada por métodos más eficientes. Por ahora, 2025 nos deja la estampa de desarrolladores que, con auriculares y micrófono, crean software hablando y fluyendo con la IA. Y, según muchos pioneros, nunca habían disfrutado tanto del arte de programar.
