27/03/2026
El vibe coding se ha convertido en una práctica habitual entre desarrolladores de todo el mundo. La posibilidad de escribir unas pocas instrucciones y obtener funcionalidades completas en cuestión de minutos parece propia de la ciencia ficción. Sin embargo, no todo es inmediatez, así como se llega rápido a una solución, también se llega rápido a un proceso de depuración que puede alargarse tanto que el tiempo ganado al inicio termina invertido en corregir lo que la IA generó.
El vibe coding no sustituye al análisis, solo sustituye el trabajo repetitivo de teclear pero que con frecuencia omite aspectos como la seguridad, la integridad de los datos, el manejo de memoria u otras cuestiones “no visibles” se dan por sentado al construir una funcionalidad. Sin embargo, la IA suele centrarse únicamente en resolver el problema expresado en el prompt, sin contemplar estas capas implícitas. Y está bien ya que cumple su propósito inmediato.
El problema aparece cuando desconocemos cómo se construyó esa solución, si no se revisa, alguien terminará teniendo que analizar línea por línea lo que la IA escribió, perdiendo tiempo en comprender su lógica y corrigiendo los puntos donde no se respetaron las buenas prácticas implícitas al programar. El resultado es que la diferencia entre desarrollar con IA y sin ella se diluye, y en el peor de los casos los plazos incluso se alargan.
Imaginemos que un programador verifica que una parte del sistema funciona aparentemente bien, se aprueba, se despliega a producción y más adelante se necesita agregar un nuevo proceso, entonces se le asigna la tarea al mismo profesional porque, en teoría, conoce el sistema. Ahí descubre una verdad incómoda, el sistema no es escalable, como nunca falló de forma evidente, tampoco se validó si seguía buenas prácticas como la modularidad, no escribir código inseguro, no utilizar bibliotecas o paquetes vulnerables y que se puedan conectar nuevas herramientas o construir andamios para ampliar sus funciones y alcance.
Al volver a usar vibe coding para incorporar la nueva funcionalidad, la IA introduce errores donde no los había, cambia la estructura o altera la nomenclatura, así se genera una deuda técnica silenciosa que termina pagándose cara.
En Nerdy Trust no estamos en contra del uso de la inteligencia artificial, todo lo contrario, creemos que es una herramienta de valor incalculable, y de momento recomendamos que se utilice con criterio y supervisión humana, tal como lo hacemos ya en muchos de nuestros proyectos.
Recomendamos usar IA cuando
Se requiere crear prototipos rápidos.
Se necesita automatizar tareas repetitivas.
Se debe traducir código entre lenguajes.
Se genere documentación técnica.
No la recomendamos cuando:
Se analicen o construyan sistemas críticos.
Se trabaja con lógica de negocio compleja sin una validación previa estructurada.
También queremos compartir algunas claves para que el uso de inteligencia artificial contribuya a sistemas robustos y sostenibles, en lugar de multiplicar los problemas futuros.
Revisión manual obligatoria, nunca des nada por sentado, revisa línea por línea todo el código generado por IA.
Prompts específicos y acotados, evita mezclar muchas funciones en un mismo prompt, la abstracción previa del sistema es clave, divide las tareas, define requisitos, estructura y nomenclatura antes de pedirle a la IA que genere algo.
Validación con casos extremos, diseña tanto casos de uso normal como escenarios límite, incluso puedes pedirle a otra IA que intente encontrar puntos ciegos en la solución que has construido.
Documentación clara desde el inicio, solicita explícitamente que la IA incluya comentarios y documentación que expliquen la lógica y el propósito de cada bloque de código, esto acelera la revisión manual y facilita el mantenimiento futuro.
El vibe coding no es bueno ni malo en sí mismo: es una herramienta más. La verdadera diferencia la marca el verify: la revisión consciente, el criterio técnico y el conocimiento profundo de quien la utiliza.
Si alguien sin una base sólida en arquitectura de software o en el funcionamiento interno de los sistemas usa estas herramientas, lo único que conseguirá es transformar errores invisibles en problemas estructurales.
