Me llamó la atención una publicación de LinkedIn que compartía la oferta de empleo "Vibe Coder Frontend Developer" de CO/AI, y es una señal de que el desarrollo de software está cambiando rápidamente. Esta práctica emergente de "vibe coding" está transformando el desarrollo, pasando de escribir sintaxis a conversar con IA, y está sucediendo más rápido de lo que muchos creen.
En febrero de 2025, Andrej Karpathy, exdirector sénior de IA en Tesla y reconocido informático, acuñó el término "codificación de vibraciones" para describir un enfoque fundamentalmente diferente en la creación de software. En lugar de escribir la sintaxis metódicamente, los desarrolladores ahora describen lo que desean en lenguaje natural y dejan que modelos de IA especializados generen la implementación.
"Simplemente veo cosas, digo cosas, ejecuto cosas y copio y pego cosas, y en general funciona".
Esta descripción informal de Karpathy esconde un cambio profundo que ya está modificando quién puede desarrollar software y cómo lo desarrolla.
La belleza de la programación de vibraciones reside en su simplicidad. En lugar de escribir código línea por línea, los desarrolladores:
"Es como tener un desarrollador júnior que nunca se cansa y que ha leído todo el código fuente jamás escrito", me dijo el director de tecnología de una startup. "Les guías con lenguaje sencillo en lugar de sintaxis".
El ecosistema de herramientas ha evolucionado rápidamente para respaldar este flujo de trabajo, con GitHub Copilot, Cursor, Replit, V0, Claude, Codeium, Lovable, Bolt y muchos otros que ahora permiten este enfoque conversacional para el desarrollo.
Las cifras son convincentes. Una cuarta parte del lote de invierno de 2025 de Y Combinator creó productos con bases de código generadas en un 95 % por IA. El impacto va más allá de la productividad individual. El director ejecutivo de Y Combinator, Garry Tan, declaró recientemente a Business Insider que la "codificación dinámica" está permitiendo a las startups optimizar sus procesos, ya que 10 ingenieros ahora pueden realizar el trabajo que antes requería equipos de 50 a 100 personas.
Los primeros usuarios informan importantes mejoras de productividad y algunos equipos completan en semanas lo que tradicionalmente llevaría meses.
El éxito en este nuevo paradigma requiere un conjunto de habilidades diferente al del desarrollo tradicional. Los profesionales más eficaces combinan:
He descubierto en mi propia experiencia como ingeniero senior quién ha adoptado este enfoque.
"El conocimiento técnico sigue siendo importante, pero se trata más de saber cómo se ve un buen código que de ser capaz de escribir cada línea uno mismo".
No todos los proyectos son adecuados para la codificación de vibraciones. Este enfoque funciona de maravilla para:
Pero surgen desafíos cuando se trata de:
Recientemente hablé con un arquitecto de la nube que compartió una experiencia reveladora con la programación de vibraciones: ayudaba a un cliente a crear un conjunto de escalado de máquinas virtuales en Azure mediante código de infraestructura generado por IA. Todo parecía perfecto y se implementó correctamente, pero la IA había pasado por alto configuraciones cruciales de los certificados de seguridad. El descuido no se detectó hasta que el equipo de seguridad realizó comprobaciones estándar, momento en el que ya habían pasado a producción. Lo que habría sido inmediatamente obvio para un desarrollador experimentado se pasó por alto por completo en el código generado por IA.
Esto pone de relieve un desafío crítico: la IA puede generar código funcional que supere las pruebas iniciales, pero que aún presente problemas fundamentales de seguridad o cumplimiento normativo que solo los expertos en la materia reconocerían. Es fundamental contar con protocolos de revisión adecuados.
"Usamos codificación de vibración para aproximadamente el 60% de nuestro código base", me comentó un desarrollador sénior durante una reunión reciente. " Normalmente usamos IA para generar el código inicial y luego trabajamos sobre él. Para las partes más críticas, seguimos dependiendo del desarrollo tradicional. Se trata de usar el enfoque adecuado para cada componente".
Si eres un desarrollador que se pregunta cómo adaptarse a este cambio, tu enfoque debe variar según tu nivel de experiencia:
Para desarrolladores junior:
Para desarrolladores de nivel medio:
Para desarrolladores sénior y líderes técnicos:
La clave para todos es el equilibrio . Como me dijo un desarrollador que recientemente consiguió un nuevo trabajo en una startup tecnológica:
Nuestro equipo aún escribe código tradicional cuando es necesario, pero ahora podemos construir cinco veces más rápido al saber cuándo y cómo aprovechar la IA.
Al mirar hacia el futuro, es evidente que la codificación de vibraciones no es solo una moda pasajera. Empresas como CO/AI apuestan por ella con su estrategia técnica, y las ganancias de productividad son demasiado significativas como para ignorarlas.
La pregunta no es si la IA transformará la programación; ya está sucediendo. La verdadera pregunta es...
Cómo adaptaremos nuestras habilidades, equipos y procesos de desarrollo a esta nueva realidad donde escribir código se está convirtiendo en una conversación.
Los desarrolladores que dominen esta combinación de conversación y código no solo se adaptarán al futuro, sino que lo definirán. A medida que la línea entre la creatividad humana y la de la IA se difumina, quienes dominen ambos idiomas construirán la próxima generación de tecnología que moldeará nuestro mundo.
¿Cuál es tu experiencia con la programación de vibraciones? ¿Has probado alguna de las herramientas mencionadas? ¡Comparte tu opinión en los comentarios!
Si este artículo te resultó útil, consulta mi artículo viral anterior sobre NLC , que obtuvo aproximadamente 13 000 lecturas, y mi artículo reciente sobre el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), una tendencia en el sector. El panorama de la IA está evolucionando rápidamente: mantente informado para estar a la vanguardia.
Sobre el autor: Soy Jay Thakur, ingeniero de software sénior en Microsoft y exploro el potencial transformador de los agentes de IA. Con más de 8 años de experiencia en la creación y escalado de soluciones de IA en Amazon, Accenture Labs y ahora en Microsoft, sumado a mis estudios en Stanford GSB, aporto una perspectiva única a la intersección entre tecnología y negocios. Me dedico a hacer que la IA sea accesible para todos, desde principiantes hasta expertos, con un enfoque en la creación de productos de alto impacto. Como orador y aspirante a asesor de startups, comparto conocimientos sobre agentes de IA, GenAI, LLMs, SMLs, IA responsable y el panorama cambiante de la IA. Conéctate conmigo en Linkedin y sígueme en X.