Desde principios de 2025, hay un término que circula bastante en el mundo del software: vibecoding. La idea es describirle a una IA lo que quieres, aceptar el código que genera y seguir adelante sin entrar demasiado en los detalles. Funciona por intuición más que por comprensión.

Y en muchos casos, funciona. Eso es real.

Pero hay un punto donde deja de funcionar, y ese punto aparece antes de lo que uno espera.

Por qué esto importa si estás pensando en un proyecto de software

Si tienes un negocio y estás evaluando si contratar a alguien para desarrollar software, probablemente hayas pensado lo siguiente: “¿No podría hacer esto yo mismo con ChatGPT o una herramienta similar?”

Es una pregunta legítima. Las herramientas de IA actuales permiten generar código funcional con instrucciones en lenguaje natural. Para tareas simples y prototipos rápidos, el resultado puede ser bastante bueno.

El problema aparece cuando ese prototipo se convierte en algo que tiene que funcionar de verdad, en producción, con datos reales, durante meses o años.

Lo que el código generado no garantiza

Generar código es la parte fácil. Lo difícil es asegurarse de que ese código sea correcto, seguro y mantenible.

Seguridad. El código generado por IA puede tener vulnerabilidades reales: accesos no autorizados a datos, lógica de autenticación defectuosa, exposición de información sensible. Si nadie revisa el output con criterio técnico, esos problemas pasan a producción. Y cuando se manifiestan, el costo no es solo técnico.

Mantenimiento. Un sistema que nadie entiende es un sistema que nadie puede mantener. Cuando hay que agregar una funcionalidad, corregir un error o adaptar algo al negocio, el código que fue generado sin estructura termina siendo más difícil de modificar que uno escrito desde cero con criterio.

Arquitectura. Una funcionalidad construida con prompts puede funcionar. Diez funcionalidades construidas así tienden a chocar entre sí. La coherencia de un sistema requiere que alguien tenga el mapa completo en la cabeza y tome decisiones con ese contexto, algo que la IA no puede hacer por ti.

Qué hace un desarrollador hoy

Un buen desarrollador hoy usa IA. La usa bastante, y eso acelera el trabajo de forma significativa. Pero la diferencia no está en si usa la herramienta o no, sino en qué hace con el output.

Revisar el código generado con criterio técnico. Detectar problemas antes de que lleguen a producción. Tomar decisiones de diseño que consideren el largo plazo del proyecto. Entender qué puede sacrificarse y qué no, según las necesidades reales del negocio.

Eso no lo hace la IA. Lo hace alguien con experiencia.

La pregunta real

No es “¿puede la IA construir esto?”. Casi siempre puede generar algo que parece funcionar.

La pregunta es: ¿quién es responsable de que funcione bien, sea seguro y pueda crecer con tu negocio?

Si la respuesta es nadie, eso es un riesgo real. Si la respuesta eres tú, sin experiencia técnica, también.

Trabajar con alguien que entiende lo que está construyendo no es evitar la IA. Es usarla bien.