Vibe Coding: La Nueva Era del Desarrollo de Software con Inteligencia Artificial

La irrupción de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) en el ámbito del desarrollo de software ha generado un cambio paradigmático que va más allá de la automatización de tareas puntuales. En febrero de 2025, el investigador Andrej Karpathy popularizó el término vibe coding para describir una modalidad de programación en la que el desarrollador delega la escritura del código a un sistema de inteligencia artificial y asume el rol de director creativo: define la visión, revisa los resultados e itera en lenguaje natural hasta obtener el comportamiento deseado (Karpathy, 2025). A diferencia del desarrollo no-code tradicional —que oculta el código detrás de interfaces visuales— o del asistente de código clásico —que complementa la escritura manual con sugerencias—, el vibe coding sitúa al lenguaje natural como interfaz primaria, manteniendo al mismo tiempo el acceso al código fuente.

La relevancia del fenómeno es concreta y medible. GitHub (2024) reporta que los desarrolladores que usan asistentes de IA completan tareas de programación hasta un 55 % más rápido; cuando la interacción es completamente conversacional, la compresión temporal se vuelve aún más significativa para perfiles no técnicos. Este artículo persigue tres objetivos: caracterizar el vibe coding como paradigma y examinar sus implicaciones; describir el ecosistema de competencias y herramientas que lo sustentan; y documentar el desarrollo de Cognify, una plataforma educativa de quizzes en tiempo real construida íntegramente mediante este enfoque, como demostración práctica de su alcance y sus límites.

1. Qué es el Vibe Coding y Por qué es Importante

El vibe coding puede definirse como el proceso de construir software mediante conversaciones en lenguaje natural con sistemas de inteligencia artificial generativa, donde el practicante especifica intenciones en lugar de instrucciones formales. Esta definición captura dos elementos esenciales: la centralidad del lenguaje natural como medio de comunicación y el desplazamiento del foco desde la implementación técnica hacia la arquitectura de intenciones. El vibe coding hereda la filosofía de abstracción progresiva que ha guiado la evolución del software —del ensamblador a los lenguajes de alto nivel, de estos a los entornos visuales—, pero representó la discontinuidad más radical de esa cadena, al eliminar el requisito de aprender una sintaxis formal como condición de acceso.

Su relevancia se manifiesta en tres planos. A escala individual, reduce drásticamente el tiempo entre la concepción de una idea y su materialización como software funcional. Para las organizaciones, permite que equipos sin desarrolladores construyan herramientas internas que antes requerían semanas de desarrollo profesional. Socialmente, amplía el universo de creadores de software más allá de los límites de la formación técnica formal, con implicaciones para la innovación, el emprendimiento y la educación tecnológica (Bommasani et al., 2021).

2. Ventajas y Desventajas

Ventajas

Las ventajas del vibe coding se articulan alrededor de tres ejes. El primero es la velocidad: tareas que en el flujo tradicional consumen días —configuración de entornos, integración de APIs— se reducen a minutos cuando el desarrollador formula instrucciones precisas (Chen et al., 2021). El segundo es la accesibilidad: diseñadores, gestores de producto y emprendedores sin formación técnica pueden construir aplicaciones funcionales, lo que democratiza la creación de software de un modo que las plataformas no-code anteriores no lograron completamente. El tercero es la transformación de competencias: el vibe coding no elimina la necesidad de habilidades cognitivas avanzadas, sino que las reorienta hacia la especificación, la crítica y la toma de decisiones de alto nivel.

Desventajas

Las desventajas son igualmente significativas. La más frecuente es la acumulación de deuda técnica: los LLM generan código funcional en casos habituales pero que puede carecer de la estructura necesaria para escalar, lo que compromete la mantenibilidad a largo plazo (Hendrycks et al., 2021). El segundo riesgo es la seguridad: los modelos pueden producir código con vulnerabilidades clásicas —inyección SQL, exposición de credenciales, validaciones insuficientes— sin emitir advertencias (Pearce et al., 2022). El tercer desafío son las alucinaciones: el modelo puede generar código que parece válido pero produce resultados incorrectos en casos borde, lo que exige del practicante una capacidad de observación crítica que no es trivial. Por último, la dependencia de plataformas de terceros introduce riesgos de lock-in tecnológico y de discontinuidad de servicio.

3. Competencias del Vibe Coding

El vibe coding exige un perfil híbrido articulado en tres dominios. El técnico comprende la comprensión arquitectónica del software, la capacidad de leer código generado y el manejo básico de Git. El comunicativo gira en torno al prompt engineering: instrucciones claras, contextualizadas y descompuestas en pasos concretos. El gestional destaca por el pensamiento de producto, el juicio crítico sobre los outputs de la IA y la orquestación de herramientas. El resultado no es un programador clásico ni un usuario no técnico, sino una figura cuyo valor reside en la precisión comunicativa y el criterio estratégico.

4. Herramientas y Técnicas del Ecosistema

El ecosistema de vibe coding puede clasificarse en tres niveles de abstracción. El más próximo al código son los IDE potenciados por IA: Cursor integra modelos de lenguaje directamente en el entorno de desarrollo y permite trabajar con proyectos de múltiples archivos manteniendo contexto a lo largo de la sesión (Cursor, 2024). Un escalón más arriba se encuentran las plataformas de generación desde el navegador —Bolt.new, Replit AI, Lovable—, que producen aplicaciones web completas a partir de un prompt sin requerir configuración local; son especialmente útiles para prototipos rápidos y herramientas internas. A nivel de componentes, v0 de Vercel genera interfaces React con calidad de diseño profesional desde descripciones en lenguaje natural.

La técnica más efectiva en cualquiera de estos entornos es el prompting estructurado: organizar la instrucción en secciones explícitas que incluyan el contexto del proyecto, el stack tecnológico, los requisitos funcionales, las restricciones no funcionales y el formato esperado del output. Esta estructura reduce la ambigüedad y disminuye el número de ciclos necesarios para obtener un resultado utilizable. Complementan esta técnica la iteración incremental —construir módulo a módulo en lugar de solicitar la aplicación completa de una vez— y el context loading, que consiste en proporcionar al modelo el código existente y el esquema de datos antes de cada sesión de modificación, para garantizar coherencia arquitectónica.

5 ¿Cómo crear una app o web desde 0 sin saber código?

Describes lo que quieres en palabras normales y la inteligencia artificial lo construye por ti. No necesitas saber programación ni contratar a nadie. 

Eso fue exactamente lo que hicimos con Cognify. En ningún momento escribí una línea de código. Fui respondiendo preguntas sobre qué quería, para quién era y cómo debía verse, y la IA fue construyendo la app paso a paso. Cada vez que algo no me gustaba, lo describía en palabras y se cambiaba al instante. 

5.1 Crear herramientas internas que optimicen procesos

Las herramientas internas son aplicaciones diseñadas para resolver un problema específico dentro de un equipo o institución, sin necesidad de ser un producto para el público general. 

En nuestro caso desarrollamos Cognify, una plataforma educativa dirigida a jóvenes estudiantes, profesores e instituciones educativas que necesitaban hacer seguimiento del aprendizaje de forma organizada y sin procesos manuales. 

Antes de tener esta herramienta, el seguimiento del avance de los estudiantes dependía de hojas de cálculo, formularios o simplemente de la memoria del profesor. No había una forma clara de saber quién iba bien, quién necesitaba apoyo y qué temas representaban mayor dificultad para el grupo. 

Con Cognify ese problema desapareció. Los estudiantes entran a la plataforma, realizan sus quizzes y ven su resultado de inmediato. El profesor o coordinador tiene acceso al dashboard donde puede ver en tiempo real la tasa de aprobación del grupo, el ranking de participantes y el progreso por módulo. Las instituciones educativas por su parte cuentan con una visión global del desempeño de sus equipos sin necesidad de consolidar información manualmente. 

Todo esto se construyó sin escribir una sola línea de código, describiendo la necesidad en lenguaje natural y dejando que la inteligencia artificial lo materializara. En una sola sesión pasamos de la idea a una app funcional, con diseño profesional, métricas reales y lista para ser usada por cualquier institución educativa. 

5.2 Caso Práctico: Desarrollo de Cognify

Cognify es una plataforma educativa de quizzes en tiempo real diseñada para equipos de hasta 40 usuarios. Incluye autenticación por correo electrónico y contraseña, un sistema de puntuación, un dashboard de métricas del equipo con actualización en tiempo real, un ranking por puntaje acumulado y un historial personal.

6. El Prompt Fundacional y el Proceso Iterativo 

PROMT INICIAL: 

Crea una app web llamada Cognify con dark mode. Es una plataforma educativa de ciencias y matemáticas para un equipo de hasta 40 personas. Debe tener 4 secciones: Dashboard con tasa de aprobación del equipo y progreso por módulo, Quizzes donde los participantes responden preguntas y ven su resultado, Mi progreso con historial personal, y Equipo con ranking de participantes.  

PROMT FINAL: 

Crea una aplicación web llamada Cognify, una plataforma educativa enfocada en ciencias y matemáticas para equipos de hasta 40 usuarios. 

Diseño 

• Modo oscuro obligatorio 

• Fondo principal: #0f1117 

• Sidebar: #0a0c12 

• Color de acento: #6d8ef7 

• Diseño moderno, minimalista y responsive 

Autenticación 

• Registro e inicio de sesión con email y contraseña 

• Cada usuario debe tener: 

• Nombre 

• Correo electrónico 

Funcionalidades principales 

• Sistema de quizzes 

• Preguntas de ciencias y matemáticas 

• Mostrar puntaje al finalizar 

• Guardar resultados automáticamente en la base de datos 

• Dashboard en tiempo real 

• Mostrar métricas del equipo: 

• Promedio de puntajes 

• Número de quizzes completados 

• Mejor puntaje del equipo 

• Actualización en tiempo real 

• Ranking del equipo 

• Tabla de clasificación con: 

• Nombre del usuario 

• Puntaje total acumulado 

• Orden descendente (mayor puntaje primero) 

• Actualización automática 

Backend  

• Base de datos relacional simple 

• Autenticación con Supabase Auth 

• Uso de suscripciones en tiempo real para actualizar dashboard y ranking 

Requisitos técnicos 

• Código limpio y modular 

• Uso de API de Supabase para: 

• Registro de usuarios 

• Guardado de resultados 

• Consultas en tiempo real 

Objetivo 

Crear una app funcional donde un equipo pueda competir resolviendo quizzes y ver su progreso en tiempo real. 

7. Soporte y Mantenimiento 

El mantenimiento de Cognify se gestiona principalmente desde las mismas herramientas utilizadas en su desarrollo. Cualquier corrección o mejora se realiza a través de Lovable, describiendo en lenguaje natural el cambio deseado con precisión suficiente para evitar regresiones en funcionalidades ya operativas.

Para el monitoreo del backend, Supabase proporciona un panel de administración que permite revisar el estado de la base de datos, los logs de autenticación y el comportamiento de las suscripciones en tiempo real sin herramientas adicionales. Desde allí también se gestionan las políticas de seguridad por filas (Row Level Security), garantizando que cada usuario acceda únicamente a su propia información.

El principal riesgo de mantenimiento en aplicaciones generadas por vibe coding es la acumulación de deuda técnica. Para mitigarlo, se recomienda documentar los prompts clave utilizados durante el desarrollo, de modo que cualquier sesión futura con la IA pueda retomar el contexto arquitectónico del proyecto sin generar inconsistencias. Como estudiantes de ingeniería de sistemas, la formación en estructuras de software y bases de datos aporta el criterio necesario para identificar cuándo el código generado requiere refactorización, aunque la implementación continúe apoyándose en la IA.

Conclusiones

El vibe coding constituye una transformación genuina en la relación entre los seres humanos y el software. No se trata de una tendencia pasajera sino de una evolución estructural en la abstracción del desarrollo, impulsada por la madurez de los LLM. El caso de Cognify demuestra que es posible construir una plataforma web con autenticación, tiempo real, base de datos relacional y diseño moderno en cuestión de horas sin escribir código manualmente; pero también evidencia que esa posibilidad exige competencias no triviales de especificación, iteración y juicio crítico.

La democratización que el vibe coding promete es real pero condicionada: quienes más provecho obtienen de él son quienes combinan claridad comunicativa, comprensión arquitectónica básica y disposición a revisar críticamente los outputs de la IA. Para las organizaciones e individuos que lo adopten de forma estratégica —reconociendo tanto su potencial como sus límites—, el vibe coding representa una ventaja competitiva concreta en un entorno donde la velocidad de experimentación es cada vez más determinante. La pregunta relevante para los próximos años no es si el vibe coding reemplazará a los ingenieros de software, sino cómo la combinación de inteligencia humana e inteligencia artificial puede redefinir el techo de lo que es construible por una sola persona o un equipo pequeño.

Créditos

Autor: Jhon Anderson Forero Díaz – Juan José Rodríguez Motta

Editor: Magister ingeniero Carlos Pinzón Romero

Código:  UCIA – 9

Universidad: Universidad Central

Referencias

https://arnaudunjo.com/es/2025/06/22/vibe-coding-el-futuro-immediato-del-desarrollo-de-aplicaciones/

https://www.clarifai.com/blog/vibe-coding-explained

https://abvijaykumar.medium.com/vibe-coding-agentic-coding-my-experiences-26135ce2c2f3

https://www.techlyynx.com/the-ai-tools-that-make-vibe-coding-feel/

https://youtu.be/5OWurmg41tI?si=GlfDF58bVF8xMbPp