Vibe Coding No Es Suficiente: Así Será el Nuevo Perfil del Ingeniero de Software con IA

El hallazgo detrás del término vibe coding no es tanto una nueva tecnología como un espejo: revela la confusión actual sobre cómo se construye software con modelos de IA. La idea se popularizó en torno a la mirada de Andrej Karpathy, que describe un mecanismo simple: dialogar con la IA, pedir código, ejecutarlo, ver qué falla y repetir en ciclos rápidos.

En paralelo, el ecosistema que lo rodea también aparece temprano en la conversación: open source (software de código abierto), plataformas de NVIDIA y comunidades como Hugging Face empujan una cultura de comparación y trazabilidad. Y ahí está la pieza clave: la IA no borra el desarrollo tradicional. Lo mueve a una capa más alta.

Según Karpathy, la IA no es solo una herramienta nueva, sino una nueva capa de abstracción que redefine qué significa programar.

Ahora bien: el vibe coding promete velocidad. Baja la barrera de entrada. Permite prototipos casi instantáneos y exploración creativa en equipos pequeños o incluso en solitario. Pero también trae su propio cableado oculto.

Porque cuando el ciclo prompt (instrucción en texto) → código → prueba → corrección se hace “a ojo”, suele dejar un resultado desordenado, difícil de auditar y complejo de mantener. Y si nadie revisa con criterio, aparecen riesgos de seguridad y una dependencia silenciosa del “criterio implícito” del modelo.

¿Cuál es el “interruptor” que separa explorar de diseñar?

Una buena analogía doméstica lo vuelve evidente. El vibe coding se parece a arreglar una casa cambiando cosas “por sensación”: movés un interruptor, la luz prende, y seguís adelante sin mirar el tablero eléctrico. Funciona… hasta que salta la térmica.

El desarrollo tradicional, en cambio, obliga a identificar circuitos, cargas y protecciones. No porque sea romántico, sino porque alguien después tiene que vivir ahí. La diferencia no está en si enciende, sino en si el sistema queda entendible y reproducible.

El no-code también entra en esta cocina, pero con otra lógica. Es como comprar muebles modulares: simple, estable y rápido para resolver necesidades estándar (formularios, automatizaciones, micro-SaaS). El precio es la flexibilidad. Cuando necesitás integrar sistemas complejos u optimizar rendimiento, el mueble modular se queda corto.

Por eso, vibe coding maximiza creatividad a costa de estructura. No-code maximiza accesibilidad y orden a costa de control fino. Y ninguno reemplaza al software “de verdad” cuando el objetivo es robustez, escalabilidad y mantenimiento.

Open source, GPUs y el paso de “si funciona” a “por qué funciona”

Durante años, trabajar con datos complejos —como video— estuvo dominado por fricciones: dependencias frágiles, librerías que cambiaban y entornos que se rompían. El open source redujo ese desgaste porque convierte el aprendizaje en algo acumulativo: se comparten herramientas, se corrigen errores y aparecen patrones replicables.

Cuando existen patrones replicables hay ingeniería. Cuando solo hay “sensación”, hay vibe coding.

Ahí entra otra clave: NVIDIA ya no empuja solo GPUs (chips para acelerar cálculos), sino plataformas integrales con optimización, despliegue y reproducibilidad. Ese engranaje reduce el “prueba y error” infinito y mueve el foco de “si corre” a “por qué corre”.

Hugging Face, por su parte, democratiza modelos, datasets y evaluaciones. Instala una cultura de comparación: medir, validar y mejorar. En ese contexto, usar un modelo sin entender límites deja de ser un detalle. Se vuelve un riesgo de inestabilidad.

En la práctica, el consejo es menos glamoroso pero más útil: si se usa vibe coding, que sea con rigor. Revisar salidas, definir pruebas, usar control de versiones (Git, el “historial” del proyecto) y consolidar el resultado en un artefacto coherente. El objetivo es pasar del prompt aislado al diseño de sistemas completos.

La oportunidad no es programar menos. Es programar con más sentido, como quien aprende por fin dónde está el tablero eléctrico antes de que vuelva a saltar la térmica.