AVISO: No se usó IA en la creación de este artículo para bien o para mal. La práctica del vibe coding en la comunidad de desarrollo es muy controvertida así que comparto una visión necesariamente sesgada basada en mis experiencias anecdóticas. Vibe coding es tan nuevo y está evolucionando tan deprisa que la experiencia personal suele ser lo más útil. Las redes sociales están llenas de desinformación, publicidad encubierta y contenidos incendiarios, y resulta difícil fiarse de las opiniones que circulan.

He visto gente de confianza retuitear que vibe coding funciona y al mismo tiempo leer a otros afirmar que eso es una mentira. Ambos tienen razón en parte. Vibe coding puede funcionar y yo lo he visto funcionar. También puede fallar estrepitosamente y no es una solución plug n play. Los modelos cambian con frecuencia y lo que era verdad ayer puede no serlo hoy.

Relato una experiencia real: a principios de 2025 me encargaron automatizar flujos con Claude code y agentes en archivos md para toda la empresa tras una directiva clara de la dirección sobre uso de IA. Monté un sistema que permitía: tomar una tarea del backlog, pedir a Claude code que recopilara datos, usar un prompt en markdown con instrucciones, ponerlo en modo YOLO para aceptar cambios y revisar el código generado antes de subirlo a GitHub. Durante semanas funcionó casi a la perfección. Con buenas descripciones de ticket y documentación, Claude code devolvía soluciones limpias y tests. Fue la encarnación del sueño del vibe coder: tarea entra y código limpio sale.

Entonces llegaron actualizaciones de modelo y todo cambió. Modelos nuevos empeoraron el rendimiento en algunas tareas y dejaron de ser fiables en otras. Vibe coding requiere buen oficio de escritura. Las mejoras que obtuve vinieron de escribir mucha documentación a mano, crear prompts iterativos, diseñar tickets claros y mantener código legible y con convenciones. En resumen, funciona mejor con bases de código bien documentadas, con patrones sencillos, tests organizados y archivos tipo CLAUDE.md o AGENTS.md que expliquen el rol del agente.

Cuando se hace bien, las posibilidades son reales: revisión de código asistida por IA, investigación de patrones arquitectónicos y bases de datos con referencias, generación y revisión de documentación arquitectónica e incluso diagramas mermaid útiles para diseño. Para que esto ocurra se necesitan desarrolladores competentes que creen el entorno, mantengan las instrucciones y eduquen a los agentes. No es una alternativa a buenos desarrolladores sino una extensión de su trabajo.

La parte mala ha sido especialmente dura. Tras actualizaciones, mi asistente en la terminal dejó de funcionar en muchos momentos: no escribía tests correctos, se enredaba en bucles de consumo de tokens, usaba fuentes irrelevantes en búsquedas y a veces defendía soluciones equivocadas. En algunos proyectos el agente llegó a parar la ejecución alegando incomprensión. En otros generó proyectos desde cero tan malos que tuve que reescribir todo manualmente. Actualmente lo uso más como desbloqueador mental que como par que ejecute trabajo en producción.

Otro problema es la cultura alrededor del vibe coding. He visto varios profesionales que usan estas herramientas para alejarse de la programación porque no quieren enfrentarse al código. En algunos sitios los managers controlan el uso de tokens semanalmente y hasta lo incluyen en revisiones de desempeño. En el extremo, se propone despedir a quien no use IA un mínimo de veces por semana. Forzar el uso de una herramienta mal entendida, que a veces no funciona y que desvirtúa el trabajo creativo es peligroso y crea procesos ineficientes.

El uso masivo de IA por parte de personas no técnicas ha introducido fricción: prototipos inútiles, documentos largos generados por IA que nadie lee, recomendaciones tecnológicas erróneas y revisiones de código largas y equivocadas. Eso roba tiempo de foco a los desarrolladores que deberían estar construyendo producto.

En cuanto a responsabilidad, la IA se ha convertido en un comodín para culpar a quien no cumple objetivos. Si un ticket tarda, se asume falta de uso de herramientas. Si falla algo, se pide que la IA lo resolviera. Esto fomenta abuso, burnout y trabajo de baja calidad.

Breve panorama de herramientas desde mi experiencia: Codex no está listo para producción, suele fallar desde el inicio. Gemini CLI tiene buena potencia pero tiende a alucinar y afirmar acciones que no ejecutó. Claude code ha sido lo más consistente en mi experiencia aunque requiere trabajo y mantenimiento constante. VSCode Copilot puede ayudar en pequeños fragmentos pero falla con flujos complejos. Cursor es un competidor interesante pero aún no iguala la versatilidad de Claude code. ChatGPT y Gemini funcionan bien para debates arquitectónicos si aplicas tu criterio, pero no conviene copiar y pegar código sin revisar.

Recomendaciones prácticas para aprovechar vibe coding en equipos profesionales: mantener una base de código limpia y con patrones claros, generar documentación profunda sobre arquitectura, testing y convenciones, crear prompts y plantillas en markdown para tareas tipo implementar o probar, establecer revisiones de código robustas con responsables humanos y usar la IA como apoyo adicional, iterar constantemente en prompts y flujos y formar desarrolladores que sepan enseñar y corregir a los agentes. Con esto puedes convertir la IA en un compañero similar a un desarrollador senior o a un junior según el día, pero nunca en un reemplazo total.

En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y mucho más, aplicamos estos aprendizajes para ofrecer soluciones sólidas. Si tu objetivo es integrar IA en procesos empresariales de forma responsable visita nuestros servicios de inteligencia artificial para conocer cómo trabajamos con agentes IA y sistemas de ia para empresas. Si necesitas soluciones concretas de producto confía en nuestro equipo de aplicaciones a medida y software a medida consultando desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma.

Ofrecemos además servicios de ciberseguridad y pentesting, integración con servicios cloud aws y azure, inteligencia de negocio y power bi, automatización de procesos y consultoría para llevar IA a producción sin sacrificar calidad de código. Nuestro enfoque es práctico: preparar la base de código, formar a los desarrolladores, establecer pipelines y controles y solo entonces escalar el uso de agentes IA para obtener productividad real sin perder robustez.

En resumen, vibe coding puede ser transformador si se hace con disciplina, buenos desarrolladores y bases técnicas saneadas. Puede también ser tóxico si se impone sin criterio. En Q2BSTUDIO acompañamos a las empresas a adoptar estas tecnologías con sentido, integrando inteligencia artificial, servicios cloud aws y azure, seguridad y business intelligence para generar valor real y sostenible.