Alexandr Wang, Jefe de IA en Meta, Aconseja a los Niños Practicar Vibe Coding Desde Ya

Alexandr Wang, director de IA en Meta y fundador de Scale AI, recomienda a niños y adolescentes practicar vibe coding, una forma de programar basada en intuición y experimentación con inteligencia artificial generativa (IA que produce texto o código). Su consejo es tajante: si alguien tiene 13 años, “debería dedicar prácticamente todo su tiempo” a esa práctica.

Según Wang, esta es la pieza clave del momento actual: ya no hace falta dominar un lenguaje de programación desde el primer día. En el vibe coding, el usuario habla en lenguaje natural con asistentes como ChatGPT, Claude o Cursor, y esas herramientas traducen la intención a código funcional.

Para Wang, la clave está en “tocar las herramientas hasta entender sus límites”.

Ahora bien, ¿qué mecanismo se está moviendo por debajo? Imaginemos la programación como el cableado de una casa. Antes, para encender una luz había que saber qué cable va a cada interruptor, cómo evitar un corto y cómo distribuir la carga. Con el vibe coding, en cambio, es como si pudieras decir: “quiero una luz cálida en el living y una fría en la cocina”, y un electricista automático hiciera el trabajo.

Por eso Wang insiste en la experimentación. Y subraya una ventaja doméstica que muchos adultos olvidan: los chicos suelen tener más tiempo, más curiosidad y menos miedo a equivocarse. Ese combo funciona como un motor de práctica constante.

La analogía del “interruptor” que cambia quién puede crear

En la visión de Wang, el vibe coding democratiza la creación tecnológica. Si programar se vuelve más fácil gracias a la IA, más personas deberían aprender a hacerlo. Y eso no es un detalle: abre una oportunidad para que adolescentes construyan soluciones digitales sin esperar años de formación técnica.

Además, Wang proyecta que en pocos años la mayor parte del código será generado por sistemas de inteligencia artificial. La idea no es que el humano desaparezca, sino que cambie de rol: de escribir cada línea a diseñar, testear y dirigir. Como pasar de serruchar una tabla a coordinar una obra con herramientas eléctricas.

En ese marco, el directivo pone un número sobre la mesa: 10.000 horas de práctica profunda con IA. Para él, quien acumule ese tiempo tendrá una ventaja considerable en la próxima década. Incluso lo compara con la ventana histórica de los primeros ordenadores personales, cuando jóvenes como Bill Gates o Mark Zuckerberg sacaron distancia por experimentar temprano.

Entre el entusiasmo y la discusión interna en Meta

Pero no todo es aplauso. Yann LeCun, pionero del aprendizaje profundo (técnicas que permiten a la IA aprender patrones) y exresponsable de IA en Meta, cuestionó el liderazgo de Wang para investigación avanzada. En una entrevista con el Financial Times, lo describió como alguien que “aprende rápido”, pero remarcó que “no tiene experiencia en investigación ni en cómo se practica”.

La tensión también es cultural: LeCun advierte que Wang no comprende del todo las motivaciones internas de los equipos científicos, y recordó que a un investigador no se le puede decir qué debe hacer. Es un choque entre gestión y autonomía, en plena carrera por escalar la IA.

Mientras tanto, Wang lidera desde 2025 en Meta la división de superinteligencia y equipos que impulsan productos como las Meta Smart Glasses. Su apuesta es clara: que el acceso intuitivo a programar se convierta en un nuevo punto de entrada para el trabajo y la educación.

Para las familias, la traducción práctica es simple: si la IA es el nuevo “cableado”, el aprendizaje empieza con encender luces pequeñas y seguras, probar, mirar qué pasa y ajustar. Porque, en esta etapa, la ventaja no la da saberlo todo, sino animarse a tocar el interruptor correcto.