Cada cambio tecnológico importante sigue un patrón familiar. Surge una nueva capacidad, los resultados iniciales parecen impresionantes, crece el entusiasmo y se intensifica la presión para su adopción.
Por lo general, no pasan meses después cuando las empresas comienzan a reevaluar y separar las exageraciones (y los riesgos) de las oportunidades.
Ahora estamos en este punto de inflexión con Vibe Coding.
Director sénior de operaciones de IA para Perl.
Los defensores de Vibe Coding creen que el código generado por IA puede acelerar la creación de prototipos, la exploración y la alineación de maneras que antes no eran posibles. Muchos fabricantes están de acuerdo con esto, y más de la mitad de los equipos de ingeniería ahora usan constantemente herramientas de inteligencia artificial para la codificación. Pero las empresas están cometiendo un error costoso: usar un prototipo convincente como si fuera software listo para producción.
Mientras que los defensores tratan a los asistentes de codificación de IA como si pudieran convertir un mensaje directamente en una aplicación terminada, como Legos para constructores, los detractores citan errores, fallas de seguridad y resultados frágiles como evidencia de que son inherentemente imprudentes.
Un estudio reciente que examinó más de 304.000 confirmaciones verificadas realizadas por IA (instantáneas de cambios guardadas en el código base) encontró que más del 15 % introdujeron al menos un problema, y el 24,2 % de los problemas introducidos por IA permanecieron sin resolver en la última versión del repositorio.
Quienes están en ambos lados de esta cuestión no entienden el punto. Si bien los defectos de Vibe Coding deberían hacer reflexionar a las empresas, no justifican descartarlo por completo.
Modelos mentales mejorados y más fáciles: Vibe Coding es más poderoso cuando se usa para la creación rápida de prototipos habilitados para IA.
Analogía con la impresora 3D
La primera tecnología de impresoras 3D debutó en la década de 1980. En ese momento, los expertos de la industria anunciaron una nueva revolución tecnológica que transformaría la forma en que se hacía todo.
La tecnología no estuvo a la altura de las expectativas.
Esto no se debe a que alguien esperara seriamente que la impresión 3D reemplazara la fabricación tradicional. Más bien, su valor siempre ha sido crear maquetas físicas aproximadas y de bajo costo que ayuden a los equipos a comprender lo que están construyendo y pasar de la idea a la realidad más rápidamente. Hoy en día, la creación de prototipos y herramientas todavía representan la gran mayoría de las aplicaciones de impresión 3D.
La impresión 3D ha transformado el diseño de productos físicos, acortando drásticamente el tiempo desde el concepto hasta el objeto. Así es como las empresas deberían pensar en la codificación por vibración en el mundo virtual. La IA ahora puede crear software que parece increíblemente completo en minutos. En algunos casos, esto funciona lo suficientemente bien como para convencer a los equipos de que tienen un sistema de producción utilizable en sus manos, pero rara vez es así.
Un prototipo y un sistema de producción resuelven problemas fundamentalmente diferentes. Un prototipo ayuda a los equipos a comprender y conceptualizar lo que están intentando construir. Un sistema de fabricación debe sobrevivir a las condiciones del mundo real: casos extremos, insumos contaminados, restricciones de seguridad, requisitos de rendimiento, mantenibilidad y uso operativo a largo plazo.
Desafortunadamente, refinar el código generado por IA es lo que hace que las organizaciones se encuentren en problemas. Confunden la aceleración de las ideas con la aceleración de la ingeniería. En realidad, deberían ver un prototipo generado por IA como un punto de partida dramáticamente mejor para el proceso de desarrollo normal en lugar de un reemplazo de todo.
Alineación rápida, no menos pasos
Donde realmente brilla la creación de prototipos rápidos habilitados por IA es en la aceleración de la alineación y el entendimiento compartido.
Esto queda especialmente claro al crear paneles internos y herramientas de generación de informes. A primera vista, los paneles parecen simples, pero todos los ingenieros saben que son más complejos. Determinar qué significan las métricas, cómo se deben cortar los datos, qué visualizaciones de datos aclaran en lugar de distorsionar y cómo se mueven los usuarios a través de la experiencia son las tareas más difíciles.
Los flujos de trabajo tradicionales para desarrollar herramientas internas virtuales a menudo retrasan la retroalimentación significativa hasta el final del proceso, lo que es una pérdida de tiempo y dinero. Sin embargo, la creación rápida de prototipos habilitada por IA permite a los equipos crear paneles simulados realistas con datos representativos e interacciones laborales, brindando a las personas algo específico a lo que responder. Esto ayuda a detectar malentendidos rápidamente.
La misma dinámica se aplica de manera más amplia al diseño de productos y flujos de trabajo. Casi siempre hay un “juego telefónico” entre usuarios, partes interesadas del negocio, pensadores de productos y fabricantes. Todas estas partes interpretan, resumen y replantean los requisitos a lo largo del camino, y cuando el trabajo se acumula, es posible que ya no refleje lo que el usuario realmente pretendía.
La creación rápida de prototipos habilitada por IA a través de Vibe Coding ofrece un mejor puente. Se puede construir y validar rápidamente una implementación aproximada con las partes interesadas antes de invertir un esfuerzo de ingeniería significativo. Los prototipos codificados por Vibe mejoran el desarrollo al resolver ambigüedades tempranamente, cuando es más eficiente y menos costoso.
En mi propio trabajo, utilizo la creación rápida de prototipos habilitados por IA para impulsar ideas de prueba tempranas en diferentes verticales profesionales; Ya sea en ámbitos jurídicos, médicos, informáticos u otros dominios intensivos en conocimientos. En este entorno, la interpretación correcta de la información puede cambiar materialmente el resultado, por lo que el objetivo no es sólo la velocidad sino identificar malentendidos antes de que se incrusten en el sistema de producción.
La creación rápida de prototipos no es fabricación rápida
Hay situaciones en las que tiene sentido utilizar aplicaciones creadas con IA de forma más directa: equipos internos livianos, utilidades desechables, proyectos paralelos personales. En este caso, a veces “suficientemente bueno” es realmente satisfactorio.
Pero una vez que el software toca las operaciones centrales, la experiencia del cliente, los datos confidenciales o el riesgo comercial material, el valor cambia.
En resumen, la creación rápida de prototipos habilitada por IA no significa una producción rápida. Un prototipo generado por IA puede reducir el esfuerzo desperdiciado, mejorar la colaboración y ayudar a los equipos a descubrir el problema real antes. Esto no los exime del trabajo necesario para crear algo seguro, duradero y probado.
Es por eso que la codificación por vibración es tan prometedora cuando se usa correctamente. Si lo tratamos como una fábrica, seguramente abundarán los fallos evitables. Pero si lo tratamos como una impresora 3D, puede ser una herramienta increíble tanto para trabajadores como para ingenieros.
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