Lo que aprendí al codificar una aplicación entera con Vibe Coding

Vibe Coding y el uso intensivo de inteligencia artificial en el desarrollo de software ofrecen una velocidad sorprendente y ventajas reales, pero también esconden un coste que llamo deuda de conocimiento. Al principio todo parece mágico: funcionalidades que antes llevaban semanas aparecen en horas. Esa eficiencia inicial puede ser adictiva, pero si no se acompasa con una formación profunda, se acumula una capa de abstracción que separa al desarrollador del porqué y del cómo real del código.

Comprender código no es binario, es un espectro. En un extremo está saber lo suficiente para pedirle a la IA que genere algo. Un nivel intermedio es saber arreglarlo cuando la IA falla. El nivel más profundo es poder construirlo desde cero sin ayuda. El riesgo de depender de modelos es confundir el nivel intermedio con el dominio total. La IA puede dar la ilusión de aprendizaje: explicaciones que suenan razonables y resultados que funcionan a corto plazo, pero que se olvidan o se rompen cuando aparecen casos límite.

Para los ingenieros junior la situación se complica. Antes bastaba concentrarse en los fundamentos. Hoy hay que equilibrar dos habilidades a la vez: aprender a usar herramientas de IA de forma efectiva y mantener la disciplina de no usarlas cuando lo que se necesita es entender el fundamento. Saber cuándo profundizar y cuándo atajar ya era una habilidad clave. Con la IA, la capacidad de atajar está hiperpotenciada y la tentación de quedarse en la superficie es mucho mayor.

Mi experiencia personal con la app LinkUp BU ilustra bien este fenómeno. Usar herramientas como Claude Code y asistentes similares me permitió lanzar funciones y versiones en meses en lugar de años, pero también generó deuda técnica y de conocimiento. A largo plazo tuve que pagar intereses: decisiones arquitectónicas iniciales subóptimas que la IA eligió y que más tarde exigieron refactorizaciones importantes que yo podría haber evitado si hubiera tomado un rol más activo en esas decisiones.

Construir con asistencia de IA no es necesariamente pasivo: aprendes mucho cuando tocas y depuras cada parte para que la app funcione. Sin embargo, ese aprendizaje suele ser comparable a preparar un examen a última hora. Se interiorizan modelos mentales de alto nivel, pero los detalles finos se disipan con rapidez si no se consolida la práctica deliberada. Para ser un profesional completo no basta con saber hacer que algo funcione, hay que entender y justificar las elecciones arquitectónicas.

En Q2BSTUDIO entendemos este equilibrio y acompañamos a empresas y equipos en la construcción responsable de software a medida. Ofrecemos servicios de aplicaciones a medida y desarrollo de software a medida integrando buenas prácticas de arquitectura, pruebas y seguridad para que la velocidad no suponga pérdida de control. Si buscas un socio para transformar una idea en producto robusto, explora nuestras soluciones de aplicaciones a medida.

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El aprendizaje real requiere esfuerzo y, a veces, frustración productiva. La satisfacción de haber resuelto una arquitectura complicada desde la base es insustituible y forma ingenieros con criterio. La recomendación práctica es usar la IA como acelerador, no como muleta: apalancarse en asistentes para tareas repetitivas y prototipos, y reservar tiempo para entender los fundamentos que sostendrán el producto a mediano y largo plazo.

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