Alejandro Urueña

Ética e Inteligencia Artificial (IA) - Founder & CEO Clever Hans Diseño de Arquitectura y Soluciones en Inteligencia Artificial. Magister en Inteligencia Artificial.

María S. Taboada

Lingüista y Mg. en Psicología Social. Prof. de Lingüística General I y Política y Planificación Lingüísticas de la Fac. de Filosofía y Letras de la UNT.

Hay momentos en los que una idea pasa de chiste interno a brújula de toda una industria. El 2 de febrero de 2025, Andrej Karpathy describió uno de esos momentos: “Hay un nuevo tipo de programación que llamo ‘vibe coding’, donde te entregas por completo a las vibras, abrazas lo exponencial y olvidas que el código siquiera existe.” La frase (publicada en X) dio nombre a una práctica que llevaba meses gestándose: conversar con una IA para que haga el trabajo sucio, mientras la mente humana se concentra en el qué del producto y no en el cómo de la sintaxis. x.com/karpathy/status/1886192184808149383. (X (formerly Twitter))

No fue un comentario al pasar. Karpathy aparece, de hecho, como miembro fundador de OpenAI en el anuncio oficial de 2015, una página que hoy funciona como acta de nacimiento de la organización y de una década de ambición técnica.

Práctica visible

Desde entonces, el término “vibe coding” se esparció como pólvora. Y Combinator, la incubadora de empresas emergentes de Silicon Valley,lo elevó a práctica visible cuando su socio gerente Jared Friedman contó que una cuarta parte de las startups ya tenían 95% de su código generado por IA. El dato no quedó en rumor: TechCrunch lo documentó y lo acompaña una mesa redonda titulada precisamente “Vibe Coding Is the Future”, disponible en YouTube. techcrunch.com/2025/03/06/a-quarter-of-startups-in-ycs-current-cohort-have-codebases-that-are-almost-entirely-ai-generated · youtu.be/IACHfKmZMr8. (TechCrunch)

Lo sustancial es que el “vibe coding” no se limita a autocompletar. GitHub Copilot pasó del “sugerir líneas” a operar como agente capaz de ejecutar tareas “multipasos”: leer archivos relevantes, proponer cambios, lanzar pruebas, observar errores de compilación y corregir en bucle hasta cumplir el objetivo. Microsoft lo presentó como “agent mode” para VS Code, un paso de ingeniería con consecuencias organizacionales: menos fricción táctica, más foco en arquitectura, métricas y en experiencia de usuario. code.visualstudio.com/blogs/2025/02/24/introducing-copilot-agent-mode. (Visual Studio Code)

¿Y fuera del mundo startup? El vibe coding empezó a filtrarse en backoffices reales: equipos de datos que piden a la IA limpiar, resumir y visualizar grandes tablas sin pelear con la gramática de cada función. Microsoft documenta esa deriva en Power BI (con una experiencia de Copilot de página completa) y, más recientemente, en Excel, con la función Copilot que permite introducir prompts directamente en celdas. El mensaje del producto es claro: menos manipulación manual, más conversación estructurada con la herramienta. learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/copilot-introduction support.microsoft.com/en-us/office/copilot-function-5849821b-755d-4030-a38b-9e20be0cbf62. (Microsoft Learn)

Ahora bien, si la promesa es velocidad, la condición es gobernanza. En el plano metodológico, el NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) ofrece un marco para incorporar confiabilidad en diseño, desarrollo y despliegue; y en el plano operativo, el Owasp Top 10 para LLMs (2025) alerta sobre riesgos concretos como prompt injection, excessive agency y fuga de prompts del sistema. Adoptar vibe coding sin estos rieles es pedirle a la organización que viaje rápido sin frenos. nist.gov/itl/ai-risk-management-framework, genai.owasp.org/llm-top-10. (NIST).

El frente legal también se volvió más gestionable. GitHub generalizó code referencing, un mecanismo que muestra coincidencias con código público y su licencia cuando una sugerencia calza con repositorios existentes: transparencia para que el asesor legal no viva a ciegas y para que los equipos cumplan políticas de propiedad intelectual. docs.github.com/copilot/using-github-copilot/finding-public-code-that-matches-github-copilot-suggestions · github.blog/news-insights/product-news/code-referencing-now-generally-available-in-github-copilot-and-with-microsoft-azure-ai. (GitHub Docs)

Vulnerabilidades

La democratización es la otra cara del fenómeno: el negocio puede prototipar, automatizar y llegar antes al valor. Pero democratizar sin control técnico produce proliferación de código sin revisar, vulnerabilidades y deuda técnica. La receta práctica que ya funciona en organizaciones grandes combina: (1) pilotos con ROI medible; (2) revisión humana con políticas de seguridad y licencias; (3) formación en prompting y lectura crítica de salidas. HBR lo resume bien: mejorar cómo “hablamos con IA” exige mejorar cómo comunicamos con personas. hbr.org/2024/01/using-prompt-engineering-to-better-communicate-with-people. (Harvard Business Review)

El nuevo programador: ¿sigue siendo la “carrera del futuro” en la era de la Inteligencia Artificial?

Se trata de herramientas para empezar, sin ahogarse. Si el objetivo es explorar “vibe coding” con control, la canasta razonable incluye: Amazon Q Developer (asistente conversacional con integración profunda en AWS y guías de arquitectura), Gemini Code Assist (ediciones para individuos y empresas con soporte de SDLC), GitHub Copilot (ahora con modo agente y trazabilidad de referencias), Replit AI/Agent (ideación‑a‑despliegue desde chat) y Tabnine (privacidad y despliegues cloud/on‑prem/air‑gapped). Para mayor información se puede consultar aws.amazon.com/q/developer · docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/what-is.html · codeassist.google · developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview · github.com/features/copilot · replit.com/ai · tabnine.com · platform.openai.com/docs/deprecations. (Amazon Web Services, Inc.)

¿Se traduce en productividad real o sólo cambia el trabajo de lugar? La evidencia pública sugiere reorganización: equipos más pequeños que llegan a la misma producción (o más), con un énfasis creciente en diseño de soluciones, comunicación y revisión de la IA. The Wall Street Journal reportó a comienzos de año cómo estas herramientas están “reestructurando” el trabajo de desarrollo: benefician velocidad y foco, pero tienden a elevar las skills desde en la entrada. wsj.com/articles/how-ai-tools-are-reshaping-the-coding-workforce-6ad24c86. (Wall Street Journal)

En el horizonte inmediato asoma la IA agéntica: sistemas que planean, actúan e interactúan con herramientas —compiladores, pruebas, control de versiones— para completar objetivos con mínima intervención humana, dentro de políticas internas. La bibliografía académica de 2025 ya la enmarca como el siguiente peldaño natural: Agentic LLMs y Agentic Programming son los términos de referencia. Los surveys en arXiv se consolidan y hacen referencia a técnicas, riesgos (memoria, confiabilidad, seguridad) y un punto crucial: el humano pasa de escribir código a especificar y gobernar sistemas. arxiv.org/abs/2503.23037 · arxiv.org/abs/2508.11126. (arXiv)

Tecnología con propósito: cuando la Inteligencia Artificial se combina con las habilidades humanas

En resumen: el vibe coding no elimina la ingeniería; la reubica. Permite prototipar en minutos lo que antes tomaba semanas, siempre que la organización se tome en serio la otra mitad del trato: gobernanza, seguridad, auditoría, trazabilidad y formación. Con esas condiciones, la “creación de código por vibración” deja de ser un meme para convertirse en ventaja competitiva que atraviesa desde startups hasta finanzas y operaciones en la empresa tradicional. Para quien quiera ver el fenómeno contado en primera persona, el panel del link subsiguiente podría ser un buen punto de partida: “Vibe Coding Is the Future”. (YouTube)