En los últimos tiempos, el desarrollo de software ha experimentado una transformación significativa debido a la integración de herramientas basadas en inteligencia artificial, especialmente los modelos de lenguaje extensos (LLM). Estos avances tecnológicos prometen acelerar la creación de código y reducir la carga manual de los programadores. Sin embargo, también han dado origen a un nuevo fenómeno y término, conocido popularmente como “vibe coding”. Este concepto se refiere a la práctica de delegar la generación de código a modelos de IA simplemente proporcionando instrucciones o descripciones verbales, sin necesidad de comprender en profundidad cómo funciona el código resultante. A pesar de que esta modalidad pueda parecer innovadora y eficiente, ha generado polémica entre expertos y desarrolladores veteranos que critican lo que perciben como una actitud superficial hacia la programación y la calidad del software.
La polémica alrededor de “vibe coding” radica en varios puntos esenciales. En primer lugar, esta práctica se basa en el uso intensivo y casi exclusivo de código abierto y documentación compartida por comunidades de desarrolladores que han dedicado tiempo y esfuerzo en crear soluciones robustas y bien estructuradas. La inteligencia artificial no innova ni crea conocimiento nuevo; se limita a aprender de la vasta información disponible públicamente. En consecuencia, cuando los usuarios reclaman código nuevo a estas herramientas, lo que reciben es una combinación adaptativa de fragmentos existentes, a menudo sin un entendimiento real del contexto o las sutilezas necesarias para garantizar calidad, rendimiento o seguridad. Por otro lado, el hecho de que muchos adoptantes de “vibe coding” no posean un conocimiento técnico suficiente para evaluar el código generado representa un riesgo significativo.
La falta de comprensión puede dar lugar a la aceptación implícita de errores, vulnerabilidades o mala estructura en el producto final. Mientras que la inteligencia artificial puede producir resultados de apariencia funcional, estos pueden esconder fallos críticos que requieren habilidades avanzadas para ser detectados y corregidos. Lo anterior contrasta con la vieja escuela de desarrollo, donde el programador no solo escribe el código, sino que también entiende su lógica y estructura, siendo responsable de su correcto funcionamiento y mantenimiento. Además, la denominación “vibe coding” ha sido objeto de críticas por parte de quienes consideran que encubre la realidad del trabajo realizado. La palabra “vibe” sugiere una connotación de comodidad o diversión, algo que se hace sin esfuerzo o dedicación profesional.
Este eufemismo puede trivializar la programación, comparándola con actividades cotidianas o trabajos externos que simplemente se delegan a otros, y no reconociendo el arte y la técnica que implica escribir código de calidad. A modo de ejemplo, nadie diría “vibe cleaning” para referirse a contratar un servicio doméstico, ya que sería una expresión vacía y sin sentido real. De igual forma, aplicar esta terminología al desarrollo puede desvalorizar la expertise técnica involucrada. Otro aspecto crucial en esta discusión es la calidad del código generado por Inteligencia Artificial. Si bien los modelos avanzan rápidamente, la realidad actual es que la automatización suele producir código imperfecto, con errores lógicos, vulnerabilidades e incluso malas prácticas que un desarrollador experimentado evitaría.
Esto no solo compromete la seguridad de las aplicaciones sino que también implica que los usuarios deben invertir un considerable tiempo y esfuerzo en depurar, revisar y modificar el código, eliminando en gran medida la supuesta ventaja de ahorro de tiempo que propone “vibe coding”. Por ende, la búsqueda de atajos en la programación puede terminan siendo una carga mayor para los equipos técnicos. Un punto que destaca en este debate es la responsabilidad ética y profesional. Los desarrolladores que confían ciegamente en la IA para generar código sin verificar su calidad o comprender su funcionamiento pueden poner en riesgo tanto la integridad de sus proyectos como la confianza de sus clientes y usuarios finales. En este sentido, la programación debe ser vista como un oficio que requiere formación, estudio constante y un compromiso con la excelencia y la seguridad.
El criterio humano sigue siendo indispensable para validar, adaptar y mejorar los productos que emergen de este proceso.<br>Asimismo, la práctica señala la necesidad urgente de que el código generado por IA sea marcado adecuadamente, para que exista transparencia sobre su origen y para permitir el seguimiento de posibles responsabilidades relacionadas con errores o vulnerabilidades. También es primordial proteger el trabajo y la propiedad intelectual de los desarrolladores originales que, de manera abierta y generosa, han compartido su código para la comunidad, y cuyo material alimenta estos sistemas sin recibir reconocimiento ni compensación. En el contexto de plataformas específicas, como WordPress, que tiene una amplia base de desarrolladores aficionados e incluso novatos, el uso desenfrenado y sin filtro de la generación automática de código puede resultar aún más problemático. El riesgo de introducir prácticas inseguras, mal estructuradas o poco optimizadas aumenta y, a largo plazo, puede afectar la reputación de la plataforma y la confianza de sus usuarios.
Por otro lado, los desarrolladores profesionales que dedican tiempo y esfuerzo para crear productos seguros y eficientes podrían ver como su trabajo se ve minimizado o diluido en medio de una proliferación de código menos cuidado y más propenso a fallas. Recordemos que la programación ha sido considerada un arte tanto como una ciencia. La expresión “Code is Poetry” (el código es poesía) ejemplifica cómo el diseño de software puede tener belleza, elegancia y profundidad. Un código bien escrito no solo es funcional, sino que respira lógica, coherencia y claridad que facilitan su mantenimiento y evolución. Los modelos de lenguaje artificiales, aunque potentes, carecen de esta capacidad creativa integral.
Su función predominante es recombinar y generar texto basándose en patrones estadísticos aprendidos, no en una comprensión real ni en la pasión que un desarrollador humano pone en su trabajo. Sin embargo, no todo en este panorama es negativo. Las capacidades de la inteligencia artificial abren nuevas oportunidades, especialmente cuando se utilizan como herramientas complementarias para asistir a programadores en tareas repetitivas, generación rápida de prototipos o en el aprendizaje. La clave está en emplear estas tecnologías con conocimiento, disciplina y respeto por la profesión, evitando caer en la simplificación que significa delegar todo el proceso creativo y técnico a una máquina. En síntesis, el rechazo hacia la noción de “vibe coding” responde a razones profundas relacionadas con la ética, la calidad, la responsabilidad profesional y el respeto por la comunidad y el arte de la programación.
Es fundamental reconocer el valor del esfuerzo humano en la creación de software y usar la inteligencia artificial como una herramienta que potencie, no que sustituya, el talento y la experiencia del desarrollador. En el futuro, conforme la tecnología madure, es probable que estas prácticas evolucionen hacia modelos más integrados y eficientes donde la colaboración entre humanos y máquinas sea simbiótica. Pero mientras ese momento llega, conviene ser cautelosos y críticos con términos y tendencias que puedan minimizar la importancia del rigor y el conocimiento técnico en el desarrollo de software, para proteger la calidad, seguridad y sostenibilidad de las aplicaciones que utilizamos a diario.
