Vibe coding es la tendencia de programar con IA sin revisar el código. Te explicamos qué es, cómo funciona, sus riesgos reales y cuándo sí tiene sentido usarlo.
Jesús Blanco
Autor
El 2 de febrero de 2025, Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI y exdirector de IA en Tesla, publicó un tweet que se volvió viral en cuestión de horas. En él describía una nueva forma de programar donde le decía a una IA lo que quería, aceptaba todo el código generado sin leerlo, y si algo fallaba, simplemente pegaba el error de vuelta al chat y esperaba que se arreglara solo.
Lo llamó vibe coding.
El post acumuló más de 4.5 millones de vistas. Merriam-Webster lo agregó como término de tendencia en marzo de 2025. Collins Dictionary lo nombró la Palabra del Año 2025, superando incluso a términos como "aura farming". Y en menos de 12 meses, el 25% de las startups del batch de invierno de Y Combinator tenían bases de código que eran 95% generadas por IA.
Pero detrás del hype hay una conversación que vale la pena tener, especialmente si estás considerando usarlo para algo más que un proyecto de fin de semana.
En palabras del propio Karpathy:
"Hay un nuevo tipo de programación que llamo vibe coding, donde te entregas completamente a los vibes, abrazas los exponenciales y olvidas que el código existe."
En la práctica, esto significa describir lo que quieres en lenguaje natural, aceptar todo lo que genera la IA sin revisar los cambios, pegar los mensajes de error directamente al chat cuando algo falla, y dejar que el código crezca más allá de lo que entiendes completamente.
Es importante aclarar que vibe coding no es lo mismo que usar IA para programar. Esa distinción la hizo muy bien Simon Willison, desarrollador y referencia en el tema: si una IA escribió todo tu código pero tú lo revisaste, lo probaste y puedes explicar cómo funciona, eso no es vibe coding, eso es desarrollo asistido por IA. El vibe coding específicamente implica aceptar el código sin entenderlo.
Hay razones muy concretas por las que esto resonó con tanta fuerza.
Primero, las herramientas mejoraron lo suficiente para que funcione. Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Replit y una docena de alternativas llegaron a un nivel donde puedes describir una idea en lenguaje natural y obtener código funcional en segundos.
Segundo, democratizó la creación de software. El periodista del New York Times Kevin Roose, quien no es programador, experimentó con vibe coding y construyó varias aplicaciones pequeñas. Las llamó "software para uno": herramientas personalizadas que antes requerían contratar un desarrollador o aprender a programar.
Tercero, incluso los programadores experimentados encontraron valor en él para ciertos contextos. No para código de producción, sino para prototipos rápidos, experimentos y proyectos desechables donde la velocidad importa más que la calidad.
En febrero de 2026, exactamente un año después de haber popularizado el término, el mismo Karpathy publicó una actualización que sorprendió a muchos.
Dijo que el vibe coding como tal ya es cosa del pasado, al menos para profesionales. Los modelos mejoraron tanto que ahora es posible hacer algo más sofisticado: "agentic engineering", donde no escribes código directamente el 99% del tiempo, sino que orquestas agentes que lo hacen mientras tú mantienes supervisión y criterio técnico.
La diferencia con vibe coding es crucial: en el agentic engineering hay supervisión deliberada, revisión del output y responsabilidad profesional sobre el resultado. En el vibe coding puro, no.
Antes de decidir si el vibe coding tiene lugar en tu flujo de trabajo, estos datos merecen atención.
El reporte GenAI Code Security de Veracode 2025 analizó más de 100 modelos de lenguaje y encontró que el 45% del código generado por IA contiene vulnerabilidades de seguridad, sin mejora significativa en modelos más nuevos o grandes.
Un análisis de CodeRabbit de 470 pull requests de código open source encontró que el código co-creado con IA contiene 1.7 veces más problemas graves comparado con código escrito por humanos, con tasas de errores de lógica 75% más altas y vulnerabilidades de seguridad 2.74 veces más frecuentes.
En mayo de 2025, la plataforma de vibe coding Lovable tuvo que reconocer que 170 de 1,645 aplicaciones creadas en su plataforma tenían una vulnerabilidad que permitía a cualquier persona acceder a información personal de los usuarios.
En julio de 2025, el fundador de SaaStr documentó públicamente cómo el agente de IA de Replit eliminó su base de datos de producción a pesar de instrucciones explícitas de no hacer cambios.
Y en enero de 2026, expertos de varias universidades publicaron un paper titulado "Vibe Coding Kills Open Source", argumentando que esta práctica reduce el engagement con mantenedores de proyectos open source, con costos ocultos para todo el ecosistema.
Con todo lo anterior sobre la mesa, aquí está la respuesta honesta desde nuestra perspectiva como agencia de desarrollo: el vibe coding tiene un lugar legítimo, pero ese lugar es mucho más pequeño de lo que el hype sugiere.
Tiene sentido cuando:
No tiene sentido cuando:
En septiembre de 2025, Fast Company reportó el fenomeno del "vibe coding hangover": ingenieros senior siendo contratados de emergencia para rescatar proyectos que empezaron como prototipos vibe-codeados y terminaron en producción sin revisión adecuada.
El problema no es solo técnico. Es de confianza y mantenibilidad. Un codebase que nadie entiende completamente es un codebase que nadie puede arreglar con confianza cuando falla en producción a las 3am.
Desde fencode.dev, hemos visto esta situación de primera mano: clientes que llegan con proyectos construidos con Lovable, v0 o Bolt que "casi funcionan" y necesitan ser rescatados, refactorizados y puestos en producción real. El costo de ese rescate invariablemente supera lo que hubiera costado construirlo bien desde el inicio.
El verdadero aprendizaje de todo este ciclo, desde el tweet viral de Karpathy hasta el concepto de agentic engineering un año después, es que la herramienta no es el problema. El problema es aplicarla sin criterio.
Usar IA para generar código es una ventaja competitiva real. Aceptar ese código sin entenderlo en contextos donde la calidad importa es una deuda técnica que alguien va a pagar más tarde.
La postura que defendemos es sencilla: usa vibe coding para explorar, prototipar y aprender. Usa ingeniería real, con o sin IA, para construir cosas que importen.
El vibe coding no es una moda que va a desaparecer. Tampoco es la solución a todos los problemas de desarrollo de software. Es una herramienta con casos de uso reales y limitaciones igualmente reales.
Si eres desarrollador, el momento de aprender a trabajar con IA de forma inteligente es ahora, no cuando el mercado ya lo exija. Si eres empresario o dueño de un negocio digital, la pregunta no es si usar IA para construir tu producto, sino asegurarte de que quien lo haga entienda cuándo aplicar velocidad y cuándo aplicar rigor.
En fencode.dev trabajamos exactamente en esa intersección: aprovechamos las herramientas de IA para acelerar el desarrollo sin sacrificar la calidad ni la seguridad del código que entregamos.
Si tienes un proyecto que necesita más que vibes para funcionar en producción, hablemos.
Resolvemos las dudas específicas sobre este tema.
