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   está transformando el desarrollo, pasando de escribir sintaxis a conversar con IA, y está sucediendo más rápido de lo que muchos creen.  "vibe coding"  El auge del programador impulsado por indicaciones  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.   De escribir a hablar: cómo funciona la codificación Vibe  La belleza de la programación de vibraciones reside en su simplicidad. En lugar de escribir código línea por línea, los desarrolladores:    en un lenguaje sencillo, como se lo explicarías a un colega. Describe lo que quieren    , a menudo múltiples opciones de implementación Revise lo que genera la IA    sobre lo que funciona y lo que no. Proporcionar comentarios    hasta que el código haga exactamente lo que se necesita Refinar a través de la conversación    me dijo el director de tecnología de una startup. "Les guías con lenguaje sencillo en lugar de sintaxis". "Es como tener un desarrollador júnior que nunca se cansa y que ha leído todo el código fuente jamás escrito",  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.  ¿Por qué las empresas apuestan por la codificación Vibe?  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.  ¿Qué hace a un Vibe Coder excelente?  El éxito en este nuevo paradigma requiere un conjunto de habilidades diferente al del desarrollo tradicional. Los profesionales más eficaces combinan:    : la capacidad de articular con precisión los requisitos técnicos Comunicación clara    : detección rápida de cuándo es necesario refinar el código generado Reconocimiento de patrones    : comprender cómo deben interactuar los componentes a un alto nivel Pensamiento sistémico    : priorizar la sensación que los usuarios tienen con el producto final Intuición UX  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".  Dónde destaca Vibe Coding (y dónde no)  No todos los proyectos son adecuados para la codificación de vibraciones. Este enfoque funciona de maravilla para:    : creación de MVP y prueba de conceptos rápidamente Prototipado rápido    : creación de frontends modernos y responsivos Interfaces de usuario    : implementación de funciones comunes como autenticación o procesamiento de pagos Funcionalidad estándar    : permiten a los desarrolladores individuales crear lo que normalmente requeriría equipos Proyectos individuales  Pero surgen desafíos cuando se trata de:    : donde la precisión matemática importa. Algoritmos complejos    : sistemas de atención médica o financieros donde los errores podrían tener consecuencias graves y es esencial comprender por completo cada línea. Sistemas de misión crítica    : sistemas de autenticación o protección de datos donde la IA podría introducir vulnerabilidades inadvertidamente. Componentes sensibles a la seguridad    : trabajar con código antiguo mal documentado donde la IA carece de contexto sobre comportamientos no documentados o soluciones alternativas Integración de sistemas heredados  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".  Lo que esto significa para tu carrera  Si eres un desarrollador que se pregunta cómo adaptarse a este cambio, tu enfoque debe variar según tu nivel de experiencia:   Para desarrolladores junior:  Comience a utilizar GitHub Copilot (gratis para todos) para mejorar su proceso de aprendizaje  Concéntrese en comprender el código que genera la IA en lugar de simplemente usarlo  Crea proyectos paralelos usando codificación de vibración para desarrollar tus habilidades de ingeniería rápida  Únase a las comunidades de desarrolladores de IA (puede encontrar muchas en Discord, LinkedIn, Reddit, etc.) donde otros discuten las mejores prácticas.   Para desarrolladores de nivel medio:  Integre herramientas de IA en su flujo de trabajo existente sin abandonar las habilidades tradicionales  Centrarse en el desarrollo de experiencia en la evaluación y el perfeccionamiento del código generado por IA.  Cree un portafolio que demuestre tanto las habilidades de codificación tradicionales como la colaboración en IA.  Experimente con el uso de IA para las partes de codificación que le resulten tediosas, liberando tiempo para la creatividad.   Para desarrolladores sénior y líderes técnicos:  Desarrollar estrategias para incorporar de forma segura la codificación de vibraciones en los flujos de trabajo del equipo.  Cree procesos de revisión diseñados específicamente para el código generado por IA  Centrarse en las habilidades de arquitectura y diseño de sistemas con las que la IA aún tiene dificultades  Capacite a su equipo en ingeniería rápida y eficaz y en colaboración con IA.  La clave para todos es   . Como me dijo un desarrollador que recientemente consiguió un nuevo trabajo en una startup tecnológica: el equilibrio  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.  El camino por delante  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!  Referencias   TechCrunch. (2025). «Una cuarta parte de las startups de la cohorte actual de YC tienen bases de código generadas casi en su totalidad por IA».   Business Insider. (17 de marzo de 2023). «La programación Vibe permite que 10 ingenieros realicen el trabajo de un equipo de 50 a 100 personas, afirma el director ejecutivo de una incubadora de Silicon Valley».       Si este artículo te resultó útil, consulta mi   , que obtuvo aproximadamente 13 000 lecturas, y mi artículo reciente sobre artículo viral anterior sobre NLC el Protocolo de Contexto de Modelo  una tendencia en el sector. El panorama de la IA está evolucionando rápidamente: mantente informado para estar a la vanguardia. (MCP),   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   y sígueme en  Linkedin X.

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