Vibe Coding en el software empresarial

Desarrollo (2025): estado del arte, riesgos y buenas prácticas

Introducción

El “vibe coding” es un enfoque emergente del desarrollo de software en el que los programadores (e incluso las personas sin experiencia previa) crean aplicaciones dando a las herramientas de IA indicaciones en lenguaje natural de alto nivel y confiando en que la IA genere el código. En lugar de pulir cada línea con esmero, el desarrollador guía a la IA con instrucciones imprecisas — p. ej. «Arregla este bug» o «Añade un campo de apodo» — y deja que el modelo resuelva los detalles de implementación. El término se popularizó a principios de 2025 gracias al pionero de la IA Andrej Karpathy, que lo describió como «abandonarse del todo a las vibes» del desarrollo asistido por IA. En esencia, el idioma de programación más candente pasa a ser el inglés, puesto que los desarrolladores conversan con la IA para crear software.

El concepto ganó un gran eco en 2025: Karpathy y otros demostraron que incluso aplicaciones complejas pueden construirse a base de indicaciones conversacionales en vez de programación tradicional. La prensa tecnológica bautizó el “vibe coding” como la última moda de Silicon Valley, y han proliferado los asistentes de código con IA fáciles de usar. Pero ¿es de verdad viable desarrollar software empresarial — aplicaciones de gran escala, críticas para el negocio y que deben funcionar con fiabilidad durante años — guiándose solo por las vibes? Este informe analiza el estado del arte de las herramientas de vibe coding, sus promesas y sus peligros, y su idoneidad para proyectos corporativos que exigen un mantenimiento a largo plazo.

Estado del arte en 2025: herramientas de IA para programar y “vibe coding”

Los editores y plataformas siguientes encarnan la tendencia, integrando la IA de forma estrecha en el flujo de trabajo del desarrollo:

• Cursor (https://www.cursor.com/)— Un editor de código con IA (una versión modificada de VS Code) que incorpora asistencia basada en chat directamente en tu IDE. Con Cursor, el desarrollador puede resaltar código y dar instrucciones en lenguaje natural (p. ej., «Optimiza esta función» o «Explica qué hace esto»); la IA refactoriza o describe el código in situ. Cursor hace hincapié en el control granular: no cambia nada a menos que se le indique, de modo que se comporta como un asistente diligente que espera órdenes. A finales de 2024 ya había atraído a decenas de miles de usuarios, lo que demuestra el gran interés por los asistentes de IA integrados.
• WindSurf (https://windsurf.com/) — Otro IDE “AI-first” (creado por Codeium) que adopta un enfoque más orientado a agentes. El agente de IA de WindSurf («Cascade») puede ejecutar de forma autónoma tareas de programación de varios pasos en todo un proyecto, no solo autocompletar líneas. Por ejemplo, puedes pedirle que implemente una funcionalidad y generará un plan paso a paso, abrirá los archivos pertinentes, aplicará cambios en múltiples lugares e incluso sugerirá comandos de terminal o ejecutará pruebas. El objetivo de WindSurf es mantener al desarrollador en un estado de flow, dejando que la IA se encargue de muchos detalles de bajo nivel — en esencia, un “piloto automático” para el código — , lo que resulta muy atractivo para quienes desean que la IA tome más iniciativa, más allá de las indicaciones puntuales.
• Bolt.new (https://bolt.new/?rid=gaowwz)— Una plataforma de desarrollo con IA basada en la web (creada por StackBlitz) que te pregunta «¿Qué quieres construir?» y, a partir de la indicación, genera una aplicación full-stack. Bolt permite al usuario dar prompts, ejecutar, editar y desplegar la app íntegramente en el navegador, eliminando la mayor parte de la codificación manual. Por ejemplo, el columnista del New York Times Kevin Roose (quien se declara «no programador») usó Bolt para crear LunchBox Buddy, una aplicación que escanea el contenido del frigorífico y sugiere recetas. La capacidad de Bolt para convertir una sola idea de alto nivel en una aplicación web funcional ejemplifica la promesa del vibe coding de estar «a pocos prompts de un producto». En el caso de Roose, bastó con describir lo que quería y Bolt entregó una app operativa, con la IA haciendo el grueso del trabajo de programación.
• Replit (https://replit.com/refer/santismm) — Un IDE «todo en uno» nativo de la nube que combina escritura de código, ejecución y despliegue en una sola pestaña del navegador. Su suite de IA Ghostwriter (chat, autocompletado en línea, Explain y Transform) permite resaltar código y solicitar refactorizaciones, explicaciones o pruebas, mostrando cada diff para que mantengas el control. Como cada repl se ejecuta al instante en los servidores de Replit, Ghostwriter puede compilar, ejecutar e incluso revertir despliegues, proporcionando a la IA un bucle de retroalimentación que se siente como programación en pareja con CI/CD incorporado. A mediados de 2024, la plataforma había superado los 20 millones de desarrolladores registrados y estaba lanzando los Deployments con un solo clic y los Rollbacks versionados, convirtiendo un prototipo generado por IA en una aplicación web pública en cuestión de minutos. En términos de vibe coding, Replit se sitúa entre las ediciones quirúrgicas de Cursor y el andamiaje de una sola indicación de Bolt: puede generar la estructura completa de una API Flask a partir de una única frase, pero mantiene al humano «en el bucle» transmitiendo el código a medida que se ejecuta y permitiendo que los equipos observen (e interrumpan) las ediciones de la IA en tiempo real, lo que lo hace ideal para aulas, hackathones y prototipado rápido.
• Lovable (https://lovable.dev/?via=ssm) — Lovable es una herramienta impulsada por IA cuyo objetivo principal es permitir a los usuarios transformar rápidamente sus ideas en aplicaciones funcionales. Pone el énfasis en la facilidad de uso y ofrece una experiencia de desarrollo guiada, de modo que resulta accesible para un amplio abanico de personas. Los usuarios han comprobado que Lovable es sencilla de manejar y capaz de ofrecer buenos resultados, sobre todo en herramientas pequeñas y poco complejas. Sin embargo, se ha señalado que puede no ser la opción adecuada para proyectos más intrincados, como los desarrollados con el framework NextJS. Actualmente, Lovable se encuentra en fase beta gratuita y se prevé el lanzamiento de una versión profesional en el futuro. Lovable parece estar dirigida a quienes priorizan la simplicidad y la rapidez a la hora de crear aplicaciones básicas, posiblemente usuarios sin perfil técnico o recién llegados al mundo de la programación. Su descripción como una herramienta que puede pasar de «idea a app en segundos» subraya su apuesta por una interfaz intuitiva y un enfoque guiado, con la intención de acercar el desarrollo de aplicaciones incluso a quienes no poseen conocimientos técnicos profundos.

• Devika (https://devikaai.org/) — Devika se distingue como una ingeniera de software con IA de código abierto, diseñada para interpretar instrucciones de alto nivel y descomponerlas en una serie de tareas de desarrollo ejecutables. Su arquitectura busca imitar el comportamiento de un desarrollador júnior, incorporando algoritmos avanzados de planificación y razonamiento, extracción contextual de palabras clave para lograr precisión y capacidades dinámicas de seguimiento y toma de decisiones del agente. Como alternativa impulsada por la comunidad frente a las plataformas comerciales de programación asistida por IA, Devika hace hincapié en el control del usuario y la transparencia durante el proceso de desarrollo. Entre sus principales ventajas está precisamente su naturaleza abierta, que permite delegar trabajo complejo sin perder la supervisión ni el control sobre el funcionamiento del agente. No obstante, guiarla con eficacia puede requerir un conocimiento más profundo del ciclo de vida del desarrollo de software, para asegurarse de que las instrucciones de alto nivel sean lo bastante detalladas y claras. Al tratarse de un proyecto open-source, es probable que Devika se use de forma gratuita, aunque pueden surgir costes asociados a la puesta en marcha y al mantenimiento de la infraestructura necesaria. Esta condición abierta brinda a los desarrolladores un mayor grado de control y transparencia sobre los procesos del agente de IA, lo que resulta especialmente atractivo para quienes prefieren soluciones comunitarias y la posibilidad de inspeccionar y modificar el código subyacente de la herramienta.
• Cody (https://sourcegraph.com/cody) — Cody, desarrollado por Sourcegraph, se presenta como un asistente de programación con IA que comprende en profundidad toda una base de código. Destaca en tareas como responder preguntas sobre repositorios extensos, realizar refactorizaciones inteligentes y ofrecer búsqueda y navegación de gran precisión. Cody se integra sin problemas con los entornos de desarrollo más populares (VS Code, Visual Studio, Eclipse y las IDE de JetBrains), lo que lo convierte en una herramienta versátil para muchos desarrolladores.
• Una gran ventaja de Cody es su capacidad para manejar bases de código grandes y complejas, aportando sugerencias contextualizadas y altamente relevantes. Resulta especialmente útil para programadores experimentados que necesitan ayuda para orientarse, entender y refactorizar proyectos de gran envergadura. Aunque los fragmentos consultados no detallan explícitamente los precios de Cody, la información de otro producto de Sourcegraph, Zencoder, sugiere un modelo escalonado: un plan gratuito, uno Business desde 19 USD por usuario al mes y otro Enterprise desde 39 USD por usuario al mes. Para datos exactos conviene revisar la página oficial de precios de Cody. En definitiva, Cody está especialmente indicado para desarrolladores veteranos que trabajan con bases de código amplias y complejas, gracias a su sólido entendimiento del contexto del proyecto. Su capacidad para analizar repositorios completos y ofrecer sugerencias pertinentes lo convierte en un recurso valioso para navegar y modificar proyectos de gran tamaño, que a menudo son difíciles de comprender y mantener. De este modo, se centra en respaldar a los profesionales dentro de sus flujos de trabajo habituales.
• Advanced AI Agents (e.g. Manus AI) https://manus.im/invitation/9PHHZCB8OIEGE — Más allá de los IDE, en 2025 surgieron también «agentes de IA» como Manus, que operan con un nivel de autonomía aún mayor. En lugar de un diálogo continuo, Manus permite al usuario definir un objetivo global — por ejemplo, «Crea una página de inicio de sesión básica» — y luego se encarga de todo el proceso de programación: genera el código necesario, lo ejecuta, busca errores, depura y sigue iterando sin que el usuario tenga que indicarle cada paso. En efecto, Manus actúa como un desarrollador júnior capaz de interpretar la petición, implementar una solución, probarla y corregir fallos por su cuenta. Las demostraciones lo mostraron creando funcionalidades (p. ej., componentes de UI que siguen un estilo dado) con una intervención humana mínima. Este estilo de vibe coding basado en la «delegación» es de vanguardia: empuja el concepto desde la programación conversacional hacia un desarrollo casi totalmente automatizado. Sin embargo, plantea la cuestión de cuánto debe seguir implicado el desarrollador humano para guiar o verificar el trabajo.

Adopción y tracción. Las técnicas de vibe coding han pasado rápidamente de ser una curiosidad a ocupar un lugar central en el debate tecnológico. A principios de 2025, los principales medios especializados informaban de un aumento del interés por el código generado con IA. Y Combinator reveló que el 25 % de las start-ups de su batch Winter 2025 tenían bases de código generadas al menos en un 95 % por IA, una cifra asombrosa que señala un cambio en la forma de arrancar nuevos productos de software. El CEO de Replit, Amjad Masad, destacó que «el 75 % de los clientes de Replit no escribe ni una sola línea de código», lo que pone de relieve hasta qué punto los usuarios confían en sus herramientas de IA para encargarse de la programación real. Incluso las grandes tecnológicas están experimentando: Sundar Pichai, CEO de Google, afirmó que más de una cuarta parte del código nuevo desplegado en la compañía en 2025 fue generado por IA (aunque probablemente con supervisión humana). En resumen, el estado del arte muestra que la programación asistida por IA se ha vuelto habitual: desde aficionados que construyen aplicaciones chateando con modelos tipo GPT, pasando por start-ups que aceleran el desarrollo, hasta empresas que integran sugerencias de IA en sus pipelines. Las herramientas (Cursor, WindSurf, Bolt, Manus, Replit y otras) mejoran constantemente su capacidad para comprender intenciones en lenguaje natural y producir código funcional. Este impulso indica que el vibe coding no es una moda pasajera, sino parte de una evolución más amplia en la creación de software.

¿Por qué tanto entusiasmo? El atractivo del vibe coding radica en sus posibles beneficios:

• Desarrollo y prototipado rápidos. Acelera drásticamente el paso de la idea al software operativo. Los usuarios afirman estar «a solo unos pocos prompts de un producto», lo que permite prototipos exprés. Por ejemplo, el fundador de una start-up creó rápidamente una app que convertía PDFs en vídeos (Brainy Docs); si la IA cometía errores, simplemente le devolvía los fallos para corregirlos y lograba un producto funcional con muy poca codificación manual.
• Menor barrera de entrada. Personas sin formación en ingeniería o desarrolladores júnior pueden crear herramientas útiles sin profundos conocimientos de programación. La experiencia de Kevin Roose — que construyó varias apps personales pese a «no ser programador» — demuestra que «con unas pocas pulsaciones, los aficionados pueden ahora crear productos que antes requerían equipos de ingenieros». El vibe coding traslada parte de la carga de la sintaxis y las APIs a la IA, permitiendo que los creadores se concentren en la funcionalidad de alto nivel.
• Mayor productividad para los ingenieros. Cuando lo usan desarrolladores experimentados, estos copilotos de IA se encargan del código repetitivo y las tareas rutinarias, liberando a las personas para el diseño, la lógica compleja o el pulido final. Algunos ingenieros emplean además el vibe coding para aprender rápidamente nuevos lenguajes o frameworks, dejando que la IA genere código en una pila tecnológica desconocida y estudiando luego los resultados. En otras palabras, la IA puede actuar como tutora o acelerar el scaffolding de un proyecto nuevo, que el desarrollador perfecciona después.

A pesar de estas ventajas, están surgiendo serias dudas sobre hasta dónde se puede confiar en el vibe coding, especialmente cuando se trata de software empresarial de calidad de producción. Los primeros adoptantes han comprobado que, junto a las buenas vibes, existen limitaciones muy reales. Las próximas secciones analizan las principales críticas y los riesgos a largo plazo del vibe coding, factores cruciales para cualquier organización que se plantee este enfoque en sistemas duraderos y fáciles de mantener.

Críticas y desafíos del vibe coding (especialmente para empresas)

Los entusiastas pueden calificar el vibe coding de «mágico», pero ingenieros y académicos veteranos han planteado objeciones de peso ante la excesiva dependencia de este método, sobre todo en entornos corporativos donde la calidad, la coherencia y la fiabilidad del código son cruciales.

Código “caja negra” y falta de comprensión.
El vibe coding anima a los desarrolladores a aceptar código sin comprenderlo del todo. Simon Willison, desarrollador y experto en IA, traza un límite claro: si usas un LLM para generar código pero revisas y entiendes cada línea, «no es vibe coding, sino emplear el LLM como mecanógrafo». En el vibe coding auténtico, no tienes visibilidad completa de lo que ha producido la IA. Esta opacidad puede ser peligrosa: la base de código puede «funcionar» al principio, pero esconder fallos latentes o peculiaridades lógicas que nadie del equipo domina. Como ironizó un comentarista: «todo es diversión en el vibe coding… hasta que toca vibe debugear». Depurar código escrito por IA es arduo si el humano no razonó previamente sobre él. En desarrollo empresarial, donde los equipos deben modificar y solucionar problemas durante años, esta falta de transparencia es una señal de alerta.

Alta productividad inicial, pero problemas al iterar.
El vibe coding brilla a la hora de conseguir algo operativo con rapidez, pero cojea cuando cambian los requisitos o el proyecto crece en complejidad. El inversor Andrew Chen comprobó que «puedes lograr el primer 75 % de una app sin esfuerzo… luego intentas iterar y resulta desesperante». Muchos observan el mismo patrón: la IA genera un MVP o la “vía feliz” sin problemas, pero al refinar la lógica, cubrir casos límite o ajustar especificaciones, el modelo descarrila, introduce regresiones o te obliga a empezar de cero con nuevos prompts. Un ingeniero sénior de Microsoft (anónimo) comenta que los LLM «son excelentes para tareas puntuales, pero no para mantener o ampliar proyectos: al crecer se pierden entre los requisitos y generan contenido sin sentido». En empresas, el software nunca es “de una sola vez”: debe mantenerse y ampliarse continuamente. Hoy por hoy, el vibe coding gestiona mal la evolución iterativa y a largo plazo, y suele requerir mucho retrabajo humano en las fases posteriores.

Exceso de hype y problemas de fiabilidad.
Algunos expertos creen que la expectación ha superado a la realidad. El citado ingeniero de Microsoft lo tildó de «algo sobrevalorado»; no es una varita mágica que sustituya las buenas prácticas. Las herramientas de IA se equivocan. Kevin Roose relata cómo algunos de sus proyectos construidos con IA fallaban o se comportaban de forma extraña: un sitio web generado inventó reseñas falsas de Yelp e incluso omitió la mitad del contenido previsto. Alucinaciones y omisiones así minan la confianza. En aplicaciones triviales quizá no importe, pero en software empresarial la precisión es vital: no se puede permitir que la IA invente datos o omita pasos críticos. De ahí la necesidad de una revisión rigurosa: sin validación humana cuidadosa, el código vibe puede contener errores sutiles que afloren más tarde.

Límites prácticos que pueden frenar el vibe coding.
Incluso si la salida de la IA es correcta, existen barreras técnicas. Una es el tamaño y el alcance del contexto: un LLM maneja bien bases de código pequeñas, pero los sistemas empresariales son enormes. Si el proyecto supera la ventana de contexto del modelo, se producen modificaciones incoherentes o incompletas. Integrarse con sistemas externos es otro reto. Roose luchó durante semanas para vibe-codear un “autopiloto de bandeja de entrada”, porque enlazar con servicios de correo reales y flujos de trabajo superaba las capacidades directas de la IA. Es un ejemplo general: las aplicaciones corporativas deben interactuar con otros sistemas, bases de datos heredadas o protocolos específicos que quizá no estén bien representados en el entrenamiento de la IA ni sean fáciles de expresar en un prompt. En esos casos, la IA se topa con un muro y un desarrollador humano debe escribir código de integración o resolver problemas inéditos que el modelo no puede abordar.

Dilema del mantenedor y flujo de trabajo del equipo.
Cuando un desarrollador recurre al vibe coding para generar una parte considerable del sistema, sus compañeros se enfrentan a un dilema: ¿cómo confiar y trabajar con ese código? Si el autor original ni siquiera llega a comprenderlo del todo — pues aceptó sin más la salida de la IA — , el resto del equipo será aún más receloso. Las code reviews se complican: revisar código escrito por IA se parece a revisar el trabajo de un becario capaz de producir muchísimas líneas muy deprisa, pero quizá sin entender sus implicaciones. Con frecuencia los revisores terminan reescribiendo o refactorizando a fondo ese código para ajustarlo a los estándares, anulando así el supuesto ahorro de tiempo. Además, si cada miembro del equipo practica el vibe coding por su cuenta, mantener la coherencia de estilo y arquitectura resulta difícil: un modelo puede generar código con un estilo y otro con uno distinto. Sin directrices estrictas, una base de código generada por IA puede convertirse en un mosaico de patrones dispares. Precisamente por eso muchas empresas imponen normas de codificación y diseño: para evitar esta inconsistencia y proliferación caótica.

En resumen, el vibe coding invierte el guion tradicional del desarrollo: ofrece velocidad y comodidad a costa de claridad y previsibilidad. Para las empresas, este trueque plantea retos serios. A continuación se analizan los riesgos a largo plazo de depender en exceso del vibe coding para software de producción.

Riesgos a largo plazo del vibe coding en software de producción

1. Mantenibilidad y retención de conocimiento
   El código generado por IA y aceptado sin pleno entendimiento es intrínsecamente difícil de mantener. Quienes se incorporen al proyecto tendrán problemas para modificarlo o ampliarlo porque desconocen la razón de ciertas decisiones. A la larga, el coste de un código poco claro se dispara: cada corrección o nueva función puede introducir errores si los mantenedores actúan a ciegas.
2. Calidad del código y deuda técnica
   El vibe coding puede introducir atajos y soluciones subóptimas que se acumulan como deuda técnica. Una IA puede escoger lo que «sirve por ahora» — un apaño rápido, un algoritmo ineficiente — sin un diseño global coherente. Cuando la base crece, esos problemas se agravan y el software se vuelve frágil, hasta el punto de resultar inmanejable al escalar o depurar.
3. Escalabilidad y rendimiento
   Los modelos de IA entregan implementaciones genéricas que satisfacen el prompt, pero no optimizan de forma natural el rendimiento ni la escalabilidad. Bajo cargas empresariales (miles de usuarios, grandes volúmenes de datos), las soluciones ingenuas se ahogan: un algoritmo O(n²) válidos en pruebas puede colapsar en producción. Además, la IA suele descuidar aspectos arquitectónicos clave — cachés, concurrencia, diseño distribuido — si nadie se los exige explícitamente.
4. Vulnerabilidades de seguridad
   Si los desarrolladores no dominan las prácticas de codificación segura, la IA puede introducir fallos graves: cifrado obsoleto, falta de saneado de entradas (SQL injection, XSS), exposición de secretos… Sin auditorías rigurosas, estos errores llegan a producción, con riesgo de fugas de datos, sanciones y daños reputacionales. Y surge la cuestión de la responsabilidad: si un trozo de código inseguro lo escribió la IA, ¿de quién es la culpa?
5. Cumplimiento normativo y auditoría
   Sectores regulados exigen trazabilidad entre requisitos y código, documentación exhaustiva y pruebas de conformidad. El código generado por IA suele carecer de comentarios claros y justificaciones. Responder a un auditor con «lo escribió una IA» no es válido; alguien tendrá que reconstruir la intención. Además, puede aflorar el problema de licencias: ¿ha copiado la IA fragmentos con licencias restrictivas?
6. Dependencia de herramientas o modelos
   Apoyarse en exceso en una única herramienta (Cursor, Manus…) introduce “vendor lock-in”. Si el servicio cambia de precio, de modelo o desaparece, el equipo puede quedar atado a un código difícil de mantener sin esa misma IA. La continuidad operativa y el riesgo de proveedor son factores estratégicos que las empresas deben sopesar.
7. Atrofia de habilidades del desarrollador
   A largo plazo, la dependencia excesiva del vibe coding puede erosionar las competencias del equipo. Los nuevos desarrolladores podrían saltarse el aprendizaje profundo de arquitectura o rendimiento, volviéndose expertos en prompts pero menos diestros en depuración y diseño. En una crisis — por ejemplo, una caída grave en producción — esas habilidades humanas son esenciales para diagnosticar y resolver lo que la IA no previó.

Conclusión parcial: el vibe coding aporta velocidad, pero sus costes ocultos pueden superar con creces esos beneficios iniciales si no se gestionan. En entornos empresariales, donde la fiabilidad, la seguridad y la mantenibilidad son irrenunciables, conviene usar la IA como aliada — nunca como sustituto — del rigor de ingeniería.

En resumen, aunque el vibe coding puede acelerar el desarrollo, los costes y riesgos a largo plazo pueden superar con facilidad esas ganancias iniciales si no se gestionan adecuadamente. Como resumió Ars Technica, «llegar a una base de código de producción “a base de vibes” es claramente arriesgado», sobre todo porque, con el tiempo, tendrás que convivir con ese código. Para las empresas, cualidades como la mantenibilidad, la fiabilidad, la seguridad y la claridad del código no son opcionales: son esenciales. A fecha de 2025, el vibe coding aún no ha demostrado que pueda cumplir de forma constante dichos requisitos a lo largo de todo el ciclo de vida del software.

Pymes frente a grandes corporaciones: impactos y consideraciones diferentes

Las implicaciones del vibe coding varían según el tamaño y la madurez de la organización. Una start-up pequeña y una empresa del Fortune 500 tienen prioridades y limitaciones muy distintas, lo que influye en cómo (o si) deberían usar vibe coding.

En start-ups y pymes

Las empresas más pequeñas suelen priorizar la velocidad y la agilidad. Para una start-up que quiere lanzar un MVP o impresionar a inversores en poco tiempo, el vibe coding resulta muy atractivo: permite a un microequipo (o incluso a un fundador en solitario) producir un prototipo funcional en días, algo que antes podía requerir semanas de trabajo en equipo. De hecho, muchas start-ups se han sumado a esta tendencia: recuerda que el 25 % de las empresas de YC Winter 2025 tenían bases de código generadas mayoritariamente por IA. Para una start-up, llegar antes al mercado o hacerlo con menos desarrolladores puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. Además, el vibe coding ayuda a un equipo pequeño a “golpear por encima de su peso”, implementando funcionalidades en dominios donde carece de experiencia, apoyándose en el conocimiento de la IA.

Pero la contrapartida es que las start-ups corren el riesgo de construir sobre cimientos frágiles. Si el producto despega, ese código rápido y algo chapucero generado por IA puede convertirse en un quebradero de cabeza de mantenimiento. Las pequeñas empresas suelen carecer de equipos dedicados de QA, seguridad o procesos robustos; así, una aplicación vibe-coded puede acumular errores o fallos de seguridad no detectados hasta que sea demasiado tarde. Con pocos usuarios quizá puedan tolerar cierto desorden, pero si triunfan, podrían afrontar una dolorosa refactorización o reescritura más adelante (precisamente cuando más difícil es, al estar creciendo a toda máquina). En algunos casos, esta «bomba de deuda técnica» puede frenar el crecimiento: lo que ahorraron en desarrollo les costará tiempo (y dinero) apagando fuegos o reconstruyendo en el año 2 o 3.

Las start-ups deben hallar el equilibrio: usar vibe coding para avanzar rápido, pero estar preparadas para dedicar recursos a reforzar y sanear el código cuando el proyecto gane tracción. Muchos CTO experimentados exigen reescribir un prototipo rápido antes de convertirlo en producto oficial, para introducir la arquitectura adecuada; con vibe coding, esa disciplina es aún más necesaria. Como advirtió un ingeniero de IA, «un prototipo “suficientemente bueno” suele sufrir la presión de pasar a producción» — y ceder sin refactorizar puede dejar a la joven empresa cargando con una pesada deuda técnica.

En el lado positivo, las pymes suelen tener menos burocracia que las grandes corporaciones y pueden experimentar con vibe coding con mayor libertad. Pueden asumir los riesgos a cambio de un desarrollo más veloz, sobre todo si el dominio de la aplicación es relativamente poco crítico. Por ejemplo, una pequeña start-up SaaS B2B podría vibe-codear una herramienta interna o una funcionalidad no esencial para ganar tiempo, mientras desarrolla con mayor rigor el núcleo de procesamiento de pagos. Cuanto más limitado sea el alcance y el impacto en el usuario, más seguro resulta utilizar vibe coding en el contexto de una empresa pequeña.

En las grandes empresas

Las compañías de mayor tamaño cuentan con ciclos de vida de desarrollo de software ya consolidados, amplios procesos de pruebas/QA, revisiones de seguridad y, a menudo, requisitos normativos muy estrictos. Cualquier enfoque de desarrollo nuevo debe integrarse en esa maquinaria. Las organizaciones valoran el impulso de productividad que aportan los asistentes de codificación con IA, pero suelen mostrarse mucho más cautelosas a la hora de adoptar algo parecido a un vibe coding total. Los riesgos comentados (seguridad, mantenibilidad, etc.) pesan mucho cuando hay millones de usuarios o funciones críticas de negocio que dependen del software.

El desarrollo corporativo suele implicar sistemas grandes y complejos construidos durante años por muchos desarrolladores. Pretender lanzar una IA contra toda una base de código heredada y esperar que “vibee” nuevas funciones sin una amplia guía humana no es realista: las limitaciones de ventana de contexto y la complejidad de integración lo hacen inviable. En su lugar, las empresas pueden usar la IA de forma más acotada: p. ej., para generar pruebas unitarias, refactorizar módulos pequeños o sugerir fragmentos de código a los desarrolladores. Es decir, es más probable que empleen la IA como asistente dentro del flujo de trabajo existente (al estilo de Cursor, que espera instrucciones concretas) y no como un constructor autónomo de proyectos. Un banco o una compañía de healthcare difícilmente permitirá que un agente tipo Manus cree una aplicación de principio a fin y la despliegue sin revisiones humanas: las apuestas son demasiado altas. Como recordó Ars Technica, «los entornos empresariales suelen exigir estándares de mantenibilidad y fiabilidad que las soluciones vibe coded podrían no alcanzar». Las grandes firmas insistirán en cumplir esos estándares, lo que implica abundantes pruebas y supervisión de todo el código generado por IA.

Otro factor es el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos: las grandes empresas suelen prohibir que los desarrolladores peguen código o datos propietarios en servicios de IA externos. Esto puede limitar el uso de herramientas de cloud vibe coding (como un IDE con IA en línea) en proyectos sensibles. Empiezan a aparecer asistentes de código con IA instalados on-premise, pero quizá no sean tan potentes o tan recientes como el último modelo de OpenAI. Así, una gran compañía podría frenar el vibe coding simplemente por preocupaciones legales/de cumplimiento sobre dónde va el código y qué puede aprender o filtrar la IA. Para las pymes esto suele ser menos problemático (suelen aceptar herramientas en la nube y no arrastran datos sensibles heredados).

Impacto cultural. En una organización de ingeniería grande suele haber resistencia a enfoques que eludan el conocimiento colectivo y las buenas prácticas del equipo. Si un ingeniero empezara a confirmar grandes bloques de código generados por IA, probablemente recibiría críticas duras en las code reviews de compañeros que prefieren claridad y adhesión a los estándares internos. En cambio, en una start-up pequeña la cultura puede ser más «salvaje» y abierta a probar cualquier cosa que funcione. Las grandes corporaciones, además, tienen más burocracia: introducir vibe coding puede requerir aprobaciones, programas piloto, demostrar que no baja la calidad, etc.

En resumen, las empresas pequeñas obtienen el beneficio inmediato de la velocidad del vibe coding, pero también corren más riesgo si no mitigan los inconvenientes. Las grandes compañías poseen recursos y conocimiento para paliar esos inconvenientes, pero su tolerancia al riesgo es baja, por lo que probablemente adopten una forma muy limitada de codificación asistida por IA, no el espíritu libre de «solo vibea». Como dijo un ingeniero sénior, la idea del vibe coding está sobrevalorada para grandes proyectos: los LLM no pueden mantener ni ampliar sistemas extensos con fiabilidad. Para las grandes empresas el lema sigue siendo: moverse rápido, pero sin romper cosas.

Buenas prácticas y recomendaciones: cuándo usar vibe coding (y cuándo no)

Cuándo puede ser beneficioso

1. Prototipado e ideación
   Utiliza vibe coding para prototipos rápidos, hackathons o pruebas de concepto. En estos casos importa más la velocidad que la robustez del código. Mantenlo desechable: Karpathy lo definió como «no está mal para proyectos de fin de semana». Si el prototipo promete, planifica reescribirlo o auditarlo a fondo antes de producción. Simon Willison avisa: «un prototipo lo bastante bueno suele sufrir presión para ir a producción»; resiste esa presión hasta que el código cumpla los estándares.
2. Herramientas internas de alcance limitado
   Para automatizar procesos internos o crear utilidades pequeñas (donde un fallo ocasional es tolerable), el vibe coding puede ahorrar tiempo. Ej.: un panel de logs o un script de conversión de datos. Aun así, alguien debe revisar la salida; la tolerancia no justifica agujeros de seguridad, ni siquiera en herramientas internas.
3. Aprendizaje y on-boarding
   Anima a desarrolladores júnior o a quienes trabajen con una tecnología nueva a experimentar con vibe coding en un entorno aislado. Ver código generado por IA puede enseñar patrones rápidamente. Tras la generación, el dev debería estudiar cómo funciona: de lo contrario no es vibe coding auténtico, sino aprendizaje asistido. Como herramienta didáctica, puede elevar el nivel del equipo, siempre que no se vuelva una dependencia ciega.
4. Generación rutinaria de boilerplate
   En proyectos empresariales abunda el código repetitivo: modelos, interfaces CRUD, archivos de configuración. Dejar que la IA se encargue supone un gran ahorro con bajo riesgo, pues es fácil verificar si compila y sigue la plantilla. Muchos equipos ya usan la IA para redactar pruebas unitarias, esqueletos de documentación, etc. Encaja en un uso controlado del vibe coding: el humano define el patrón, la IA lo rellena y el humano valida. En esencia, la IA actúa como un desarrollador júnior que hace tareas mecánicas, liberando a las personas para lo complejo.

Cuándo evitar o supervisar muy de cerca el vibe coding

Código crítico para el negocio
No utilices vibe coding en el núcleo de tu aplicación — algoritmos esenciales, componentes sensibles de seguridad, lógica financiera, etc. Estas partes deben ser absolutamente correctas, comprensibles y mantenibles, y conviene dejarlas en manos de desarrolladores experimentados. Si se recurre a la IA, trátala únicamente como asistente: repasa cada línea que produzca. Recuerda la regla: si revisas y entiendes todo el código, en realidad no estás haciendo vibe coding, sino programación tradicional con ayuda de IA (lo cual es perfectamente aceptable). Si no dispones de tiempo para una revisión rigurosa, no dejes que la IA escriba estas secciones sin supervisión. Como concluyó Kevin Roose, el vibe coding «probablemente sea mejor para proyectos de afición, no para tareas esenciales». En una empresa, “tareas esenciales” abarca cualquier cosa cuya falla pueda dañar al negocio.

Proyectos de gran escala o larga duración (sin plan claro)
Si vas a empezar un proyecto importante que deberá mantenerse durante años, sé muy cauto antes de lanzarte al vibe coding desde el principio. Quizá consigas un MVP rápido, pero piensa en el quinto año: ¿será la base de código comprensible? Los LLM tienden a “perderse” cuando el proyecto crece. Si recurres mucho a la IA al arrancar, reserva tiempo para refactorizar y documentar mientras todo sigue siendo manejable. Puede ser sensato limitar las aportaciones de la IA a capas concretas — por ejemplo, permitirla en el código de la interfaz, que se puede regenerar, pero no en la lógica de negocio crítica — y exigir cobertura de pruebas sobre el código generado. Sin esa disciplina, un gran proyecto vibe-coded puede convertirse en una pesadilla de mantenimiento.

Cuando la seguridad y el cumplimiento son innegociables
En sectores como finanzas, sanidad, aeroespacial, etc., donde el software debe cumplir normas regulatorias, evita el vibe coding salvo que verifiques minuciosamente el resultado. Un dispositivo médico aprobado por la FDA no puede contener “código misterioso” que el equipo no entienda: sería un incumplimiento. Si la aplicación maneja datos sensibles (PII, registros financieros), extrema la cautela al usar herramientas de IA que envían código o datos a servidores externos. En esos casos, limítate a modelos locales u on-prem validados y, aun así, somete el código a una revisión humana exhaustiva. En resumen: si no pegarías código aleatorio de Internet en ese componente, tampoco aceptes ciegamente el de la IA.

Sin supervisión y pruebas adecuadas
Si tu organización carece de buenas prácticas de testing o de cultura de code review, introducir vibe coding es arriesgado. El código sin pruebas es caldo de cultivo para errores, y el generado por IA puede fallar de formas poco evidentes. Es imprescindible disponer de pruebas automatizadas que detecten regresiones o fallos de funcionalidad, y mantener las revisiones de código (incluso exigir un segundo revisor para segmentos generados por IA). Si el proceso actual no lo permite, es mejor evitar el vibe coding: podría incrementar mucho la tasa de defectos. En organizaciones con procesos rigurosos, el código de la IA puede someterse a los mismos estándares que el humano; se avanza más despacio, pero el resultado es fiable.

Buenas prácticas generales

1. Mantén al humano en el bucle
   Usa la IA como colaboradora, no como programadora autónoma. Pídele código, pero léelo y compréndelo antes de integrarlo. Si algo no está claro, pide explicación a la IA o a un compañero. Trata a la IA como a un júnior: útil, pero necesitado de guía y supervisión.
2. Itera en pasos pequeños
   En vez de encargarle a la IA una gran funcionalidad de golpe, divide la tarea en prompts menores. Así localizas errores con facilidad y te aseguras de que cada pieza sea correcta, reduciendo además la posibilidad de que el modelo “se pierda” tras una sesión larga.
3. Impón estándares de codificación
   Muchas herramientas permiten orientar la salida con guías de estilo: «Escribe esto con el estilo de la empresa y docstrings adecuados». La consistencia facilita el mantenimiento. Proporciona plantillas o ejemplos. Algunas herramientas empresariales permiten entrenar o ajustar la IA con tu propio código para que respete tus normas.
4. No dejes de aprender
   Invita a los desarrolladores a analizar y aprender del código que produce la IA. La meta es que el equipo humano mejore sus habilidades: ver distintos enfoques y asimilar los buenos. Si un fragmento generado resulta tan confuso que no puedes explicárselo a un colega, es señal de que no debe entrar en producción hasta entenderlo o simplificarlo. Como subraya Simon Willison, «si vas a firmar ese código, debes estar seguro de cómo y por qué funciona».

Casos de uso concretos: dónde funciona el vibe coding… y dónde no

Caso de uso 1 — MVP de start-up
Una pequeña fintech quiere validar la idea de una app de presupuestos. Dispone de un solo desarrollador (el propio fundador) y necesita un prototipo para mostrar a inversores. Con un asistente de codificación IA, el fundador crea en un par de semanas una app móvil de extremo a extremo; la IA genera las pantallas frontend, el sistema de inicio de sesión y un backend analítico básico.
Por qué es apropiado: el código no tiene que ser perfecto, solo demostrar el concepto. El fundador asume que, si reciben financiación, contratarán ingenieros para reescribir o “industrializar” el código. De hecho, tratan el código generado como un prototipo desechable. Además, el fundador aprende observando cómo la IA estructura la app, lo que orienta la reescritura posterior. El vibe coding aportó velocidad y aprendizaje, con escaso riesgo porque el equipo limitó conscientemente su dependencia a largo plazo de ese código.

Caso de uso 2 — Cuadro de mando interno en una empresa mediana
El equipo de operaciones de una e-commerce de tamaño medio necesita un panel a medida para monitorizar pedidos e inventario en tiempo real, algo que su ERP no ofrece. Como los ingenieros están centrados en funciones para clientes, un analista con nociones técnicas recurre a una herramienta IA (WindSurf o Cursor) y en un día genera un panel web que extrae datos de la base y muestra gráficos.
Por qué es apropiado: es una herramienta interna con acceso de solo lectura. Si falla, los clientes no lo ven y se puede arreglar sin grandes consecuencias. La rapidez de entrega aporta valor. Tras el despliegue, un ingeniero sénior revisa el código un par de horas, añade gestión de errores y autenticación que la IA omitió. Con unos retoques y controles de seguridad, el panel queda listo para uso interno. Aquí el vibe coding multiplicó la productividad de un no-desarrollador y luego fue validado por un desarrollador: buen equilibrio.

Caso de uso 3 — Nueva funcionalidad principal en una gran plataforma de e-commerce (no recomendable)
La misma empresa decide añadir en su web un motor de recomendaciones basado en IA. Es una función compleja, cara al cliente e interconectada (base de productos, historial de usuario, etc.). Intentar generarla íntegramente con vibe coding puede salir mal: la IA podría crear un algoritmo que no escale, tenga problemas de seguridad o use datos erróneos, y tal vez no gestione casos límite (usuario sin historial). El código sería difícil de mantener porque no se diseñó con el equipo.
Por qué no es adecuado: para una funcionalidad crítica de producción, la IA debería limitarse, por ejemplo, a generar boilerplate; luego los científicos de datos diseñan el algoritmo y los ingenieros integran y prueban. Confiar la arquitectura a la IA podría derivar en caídas bajo carga o recomendaciones absurdas, obligando a intervenciones urgentes y refactorizaciones cuyo coste superaría el ahorro inicial.

Caso de uso 4 — Migración de sistema legado (no recomendable)
Un gran banco quiere pasar parte de su mainframe COBOL a una pila moderna. Proponer volcar todo el COBOL a una IA para que lo “escupa” en Java o Python sería extremadamente arriesgado: alto riesgo de errores sutiles en cálculos financieros o lógica de negocio, y la verificación sería titánica (habría que ejecutar en paralelo ambos sistemas para cada escenario).
Por qué no es adecuado: la migración de un sistema crítico y longevo exige comprensión total en cada paso. La IA podría ayudar a traducir funciones aisladas como punto de partida, pero el proceso completo debe controlarse manualmente. La experiencia muestra que estos proyectos son difíciles incluso a mano; un enfoque automático vibe probablemente fracasaría o dejaría un resultado inmantenible.

• Caso de uso 5 — Proyecto personal/afición
  En el extremo opuesto del espectro, pensemos en una persona que quiere una aplicación sencilla para organizar su colección de fotos. Decide probar el vibe coding con una herramienta de programación conversacional. Durante un fin de semana, le va indicando a la IA que cree una pequeña aplicación web que clasifique las imágenes por contenido. Funciona en su mayor parte, aunque presenta alguna que otra rareza. Y no pasa nada: este es, precisamente, el escenario para el que se concibió el vibe coding.
  Por qué está bien: las apuestas son nulas (es para uso personal, sin datos sensibles salvo los suyos, y sin más personas afectadas). No le importa si la app confunde alguna foto o se bloquea de vez en cuando; basta con reiniciarla. Tampoco piensa mantenerla a largo plazo: si se rompe tras la próxima actualización del sistema operativo, quizá construya otra con la IA que exista entonces. Este caso demuestra que el vibe coding puede capacitar a los usuarios finales para crear software de nicho para sí mismos, un avance emocionante por sí solo. Las empresas, sin embargo, rara vez disfrutan de riesgos tan bajos.
• Por último, merece la pena recordar una anécdota que llegó a los titulares: un asistente de programación con IA (Cursor) se negó a seguir escribiendo código para un usuario tras unas 800 líneas, diciéndole: «No puedo generar más código por ti, eso equivaldría a completar tu trabajo… debes desarrollar la lógica tú mismo». Este momento de “mano dura” (probablemente un mecanismo de seguridad contra la dependencia excesiva) ilustra con humor que, tarde o temprano, el humano debe asumir el mando. En proyectos empresariales, los desarrolladores deberían tomar el control mucho antes de que la IA se plante. Usa el vibe coding como impulso, no como muleta, y ten siempre presentes sus límites.

Conclusión

El vibe coding supone un nuevo paradigma de colaboración humano-IA en el desarrollo de software. En 2025, las herramientas y técnicas han demostrado su capacidad para acelerar la creación y reducir barreras, pero no constituyen la panacea para la ingeniería de software empresarial. El estado actual — desde IDEs con IA como Cursor y WindSurf hasta agentes autónomos como Manus — nos ofrece un atisbo de un futuro en el que programar se parezca más a una lluvia de ideas con un asistente sobrealimentado. Sin embargo, la experiencia real y la opinión de los expertos dejan claro que los fundamentos de la ingeniería siguen intactos: un software mantenible y de alta calidad exige comprensión, planificación, pruebas y supervisión. En palabras de Simon Willison, por muy lista que sea la IA, los desarrolladores, en última instancia, deben «asumir la responsabilidad del código que producen».

Las empresas deben acercarse al vibe coding con optimismo, pero también con prudencia. Puede y debe formar parte de la caja de herramientas — por ejemplo, para automatizar tareas tediosas o prototipar ideas con rapidez. Usado con criterio, incluso incrementa la productividad y libera al equipo para centrarse en problemas de mayor nivel. Pero, para un software crítico de producción y a largo plazo, el vibe coding debe complementar, no sustituir, el rigor del desarrollo tradicional. Las vibes no sostendrán un proyecto durante la escalabilidad, el mantenimiento y los años de cambios: los humanos aún tienen que hacer ese trabajo pesado (o supervisar muy de cerca a la IA si algún día llega a poder hacerlo).

En la práctica, conviene que las organizaciones empiecen elaborando políticas claras sobre el código generado por IA: dónde se permite, cómo debe revisarse y qué criterios de calidad ha de cumplir antes de integrarse. Al trazar esos límites, los equipos pueden disfrutar del ritmo creativo y vertiginoso de la codificación asistida por IA en zonas adecuadas, sin comprometer la integridad de sus sistemas fundamentales. Como con cualquier tecnología nueva, hallar el equilibrio correcto es la clave.

Es probable que el concepto evolucione: veremos agentes más capaces de explicar su código, herramientas que impongan estándares de forma automática y una mejor integración de la IA en todo el ciclo de vida del software. Estas mejoras podrían mitigar parte de los riesgos con el tiempo. Por ahora, toda empresa que se adentre en el vibe coding debería hacer un ejercicio de realismo (un «industry vibe check», según bromeó un artículo). Aprovecha estas potentes herramientas, pero mantente fiel a las buenas prácticas de ingeniería. En resumen: programa con vibes, pero verifica. El éxito a largo plazo de tu software puede depender de ello.

Fuentes

• Karpathy, Andrej — Introduced the term “vibe coding” (Feb 2025)​en.wikipedia.org​, en.wikipedia.org
• Roose, Kevin — “Not a Coder? With A.I., Just Having an Idea Can Be Enough.” (NYTimes, Feb 27, 2025)​web.archive.org​, web.archive.org
• Edwards, Benj. — “Will the future of software development run on vibes?” (Ars Technica, Mar 5, 2025)​web.archive.org​, web.archive.org
• Chowdhury, Hasan & Mann, Jyoti — “Silicon Valley’s next act: bringing ‘vibe coding’ to the world.” (Business Insider, Feb 13, 2025)​businessinsider.com, ​businessinsider.com
• Business Insider — (ibid., on downsides and expert quotes)​businessinsider.com​, businessinsider.com
• IEEE Spectrum — “Engineers Embrace Vibe Coding.” (Matthew S. Smith, Apr 8, 2025)​en.wikipedia.org
• Cursor Documentation/Medium — Discussion of Cursor, vibe coding UX​medium.com​, medium.com
• WindSurf vs Cursor (Keith McFarland, Mar 6, 2025) — Feature comparison and “vibe coding” survival​linkedin.com​, linkedin.com
• Manus.ai — Agentic coding demo​ medium.com
• Ars Technica — “AI coding assistant refuses to write code…” (Mar 13, 2025)​en.wikipedia.org​, ndtv.com

Publicado originalmente en medium.com.