De las indicaciones a la producción: cómo la codificación por vibras está redefiniendo el desarrollo de software
Con la llegada de los asistentes virtuales basados en redes neuronales, la programación se ha convertido en un proceso rutinario menos complejo que requiere alta concentración. Hoy en día, los desarrolladores pueden reducir significativamente el tiempo dedicado a escribir y depurar código; estas tareas son asumidas cada vez más por la inteligencia artificial. Estas condiciones han impulsado el surgimiento de un nuevo enfoque para la creación de programas: la codificación por vibras. En este artículo, te explicaremos qué es la codificación por vibras, cómo este concepto transforma el proceso de desarrollo y cuáles son sus principales ventajas y limitaciones. Además, aprenderás qué herramientas ayudan a implementar este enfoque en la práctica.
Comprensión de la codificación por vibras
En los últimos meses, un nuevo concepto en el campo de la programación ha atraído cada vez más atención: la codificación por vibras. Para quienes se están familiarizando con este enfoque, es importante aclarar su significado. Este término se refiere a la programación asistida por IA, en la que la interacción con el código se realiza mediante indicaciones de texto y voz.
El concepto se fundamenta en el uso de indicaciones como base para la codificación. Su popularización fue posible gracias al desarrollo de grandes modelos de lenguaje (LLM), como GPT y Codex de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic y muchos otros. Estos sistemas son capaces de realizar un ciclo completo de tareas de programación: desde la generación y edición de código hasta su análisis y depuración.
El término fue acuñado por Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI, quien lo mencionó por primera vez en una publicación de febrero de 2025 en X (anteriormente Twitter). Karpathy describe la codificación por vibras como una forma intuitiva y accesible de desarrollo para un público amplio, en la que la IA se encarga de la mayor parte del trabajo técnico. Karpathy afirma que programar con redes neuronales le permite olvidarse por completo de la existencia del código del programa. Solo hay que controlar el asistente de IA mediante indicaciones de texto y voz, así como realizar funciones básicas de copiar y pegar.
Hoy en día, existen numerosas herramientas que permiten la codificación por vibras, desde asistentes universales de IA (ChatGPT, Claude, Gemini) hasta editores especializados con IA integrada (por ejemplo, Windsurf y Cursor). Hablaremos de las soluciones más populares más adelante.
Aunque la programación basada en indicaciones es un fenómeno relativamente nuevo, ya ha comenzado a tener un impacto notable en la industria del desarrollo. Este enfoque representa una transición de la programación tradicional y laboriosa a métodos más flexibles e intuitivos. En lugar de escribir código manualmente, la interacción con la IA mediante indicaciones cobra protagonismo: es rápida, adaptable y accesible. Este formato de trabajo simplifica las tareas diarias del desarrollador y se ajusta mejor a los principios del prototipado rápido y el desarrollo iterativo.
Dentro del flujo de trabajo
Habiéndose familiarizado con la definición de codificación de vibras, puede pasar a la siguiente etapa: estudiar la implementación práctica de este enfoque. Su implementación en el proceso de trabajo implica varios pasos clave:
- Selección de una herramienta. En primer lugar, un especialista debe elegir el editor de código con IA que utilizará. Al elegir una plataforma, debe centrarse en su funcionalidad, interfaz, comodidad y precio. Además, conviene considerar la posibilidad de integración con programas externos.
- Definición de tareas y requisitos. El siguiente paso es redactar la instrucción más precisa y comprensible para el asistente virtual. El desarrollador debe describir la tarea y todos los requisitos relacionados detalladamente, teniendo en cuenta el contexto. Cuanto más precisa y adecuada sea la indicación, mayor será la calidad del resultado generado por la inteligencia artificial. Incluye etapas de análisis y ajuste del código.
- Análisis y refinamiento de código. Tras recibir el código del asistente de IA, el especialista lo analiza y toma medidas para mejorarlo. Las redes neuronales modernas suelen cometer errores, por lo que el código que generan suele necesitar refinamiento. Tras la revisión, el desarrollador elabora una lista de los errores encontrados y envía a la red neuronal una solicitud de refinamiento.
- Revisión y entrega del código. En la fase final de la codificación asistida por IA, el profesional examina el código generado y aplica ajustes manuales menores si es necesario. Una vez completadas todas las actividades de depuración, el código se entrega para su implementación final.
Cada paso juega un papel importante para garantizar la eficiencia y la calidad del resultado final. El éxito de todo el flujo de trabajo depende de una ejecución ordenada y precisa.
Ventajas vs. Desventajas
El enfoque moderno de la programación con IA cambia los principios habituales de desarrollo, ofreciendo un formato intuitivo y flexible para trabajar con código. Sin embargo, como cualquier método innovador, la codificación dinámica no solo presenta ventajas, sino también riesgos muy específicos. Para comprender la idoneidad de este formato en los procesos de trabajo, conviene considerar sus principales ventajas y desventajas.
Ventajas:
- Optimización de procesos. La codificación por vibras permite acelerar la creación y el lanzamiento de un producto mínimo viable (MVP), mejorando considerablemente los procesos de desarrollo. Como resultado, la empresa obtiene mayor libertad para desarrollar ideas experimentales, reduce riesgos y minimiza los costos de desarrollo.
- Prototipado rápido. Una de las principales ventajas de la programación asistida por IA es su capacidad para prototipar productos rápidamente. Permite a los equipos dedicar mucho menos tiempo y recursos a convertir ideas y conceptos en prototipos funcionales.
- Enfoque centrado en el problema. La codificación por vibras transforma el enfoque básico del desarrollo de software. La programación clásica estricta, con escritura y depuración manual de código, se vuelve flexible e integrada. Gracias a las herramientas de inteligencia artificial, el desarrollador puede centrarse plenamente en la resolución del problema sin distraerse con los aspectos técnicos de la pila tecnológica.
- Multimodalidad. La codificación por vibras ha impulsado la adopción de enfoques multimodales, donde se combinan entradas textuales, visuales y de voz. Muchas plataformas de IA incorporan comandos por voz, interfaces visuales y entornos híbridos, lo que hace más flexible y eficiente el trabajo del desarrollador.
Riesgos potenciales:
- Rendimiento y calidad del código. Los asistentes de IA ayudan a lanzar prototipos más rápido para probar ideas. Sin embargo, la calidad de su código a menudo no es adecuada para la versión final del producto. La La codificación por vibras no es la mejor solución para aplicaciones distribuidas que requieren una arquitectura estructurada y estrategias de optimización complejas.
- Problemas de seguridad. La programación por vibras con IA puede introducir vulnerabilidades significativas que pueden provocar fallos críticos del programa y fugas de datos confidenciales. La programación de IA suele realizarse sin análisis de código ni pruebas de seguridad, por lo que muchas amenazas potenciales pasan desapercibidas.
- Soporte y actualizaciones. Las aplicaciones que utilizan código generado por IA suelen tener dificultades con el mantenimiento y las actualizaciones. Esto resulta especialmente relevante cuando los desarrolladores no actualizan la base de datos a tiempo. Sin comprender la lógica del código creado por las redes neuronales, los especialistas no pueden optimizarlo ni actualizarlo eficientemente.
- Tecnologías no estándar y desafíos de depuración. La inteligencia artificial funciona eficazmente con marcos estándar. Al utilizar soluciones nuevas o no estándar, la calidad de sus resultados suele ser deficiente. Depurar el código creado por asistentes de IA suele ser difícil debido a su dinamismo y a una arquitectura insuficientemente estructurada.
Herramientas y casos de uso
En la etapa actual del desarrollo de programación con IA, los desarrolladores pueden elegir herramientas especializadas que integran las capacidades de LLM en entornos familiares. Estas plataformas están diseñadas no solo para acelerar el proceso de escritura de código, sino también para cambiar la lógica misma de la interacción con él, desde la generación y edición hasta el análisis y la implementación. Para comprender cómo funcionan estas soluciones, le recomendamos familiarizarse con las herramientas clave de programación por vibras y ejemplos de su aplicación práctica.
Cursor
Cursor se desarrolló en la plataforma VSCode y se lanzó en 2023. El servicio es un entorno de desarrollo completo con modelos de IA integrados. Al momento de escribir este artículo, es compatible con más de 10 LLM, incluyendo Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro y GPT-4o. La plataforma incluye diversas herramientas integradas para automatizar la escritura y edición de código, así como otros flujos de trabajo.
El editor está disponible como aplicación independiente para Windows, macOS y Linux con un modelo freemium. Ofrece una suscripción básica gratuita y planes de pago con funciones avanzadas y soporte prioritario.
Caso de uso: Un pequeño equipo de startup trabaja en la creación del MVP de una aplicación web con tiempo y presupuesto limitados. La codificación por vibras con Cursor permite automatizar tareas repetitivas relacionadas con la generación de código, sugiriendo estructuras y ediciones, y permitiendo que los desarrolladores se concentren en la lógica esencial del producto. La compatibilidad con varios LLM permite al equipo cambiar de modelo con flexibilidad y elegir el más adecuado para tareas específicas, desde la generación rápida hasta la optimización profunda.
Windsurf
Windsurf es un popular editor de código en formato plugin para VSCode, con modelos de lenguaje integrados como GPT, Claude, Gemini, Grok y otros. Cascade, el asistente virtual integrado, es la principal herramienta de inteligencia artificial del servicio. Este no solo escribe, complementa y modifica el código teniendo en cuenta el contexto, sino que también ofrece recomendaciones personalizadas para mejorar su calidad.
Los desarrolladores pueden descargar Windsurf AI como extensión para IDEs populares. Se ofrece una variedad de planes de precios, desde gratuitos con funciones básicas hasta planes de pago con funciones avanzadas para usuarios individuales y equipos.
Caso de uso: Un programador freelance desarrolla una solución personalizada para un cliente utilizando una pila no estándar. El asistente Cascade integrado ofrece mejoras personalizadas en el código y asesora sobre su calidad en tiempo real, teniendo en cuenta el contexto del proyecto. La codificación por vibras con Windsurf se adapta fácilmente a distintos niveles de complejidad y acelera la fase de revisión final del proyecto.
GitHub Copilot
GitHub Copilot es una de las plataformas de programación por vibras más conocidas. Fue lanzada por Microsoft en 2021. El sistema está integrado en VS Code, lo que le otorga acceso completo a la API de VS Code y al ecosistema de productos de Microsoft. Cuenta con diversas herramientas nativas para complementar y generar código, así como para responder preguntas sobre el código base mediante chat en línea. La plataforma también ofrece una biblioteca extensa de extensiones disponibles para su uso. En comparación con Windsurf y Cursor, Copilot tiene un conjunto más reducido de modelos de IA, pero incluye los más populares (Claude Sonnet, Google Gemini, GPT-4o, o1 y GPT-4o-mini).
GitHub Copilot proporciona acceso mediante suscripción de pago e incluye un período de prueba gratuito. Para usuarios individuales, el precio ronda los $10 al mes o $100 al año. Hay planes especiales disponibles para organizaciones e instituciones educativas.
Caso de uso: Un gran equipo de desarrollo está creando una aplicación empresarial a gran escala con numerosos módulos y una arquitectura compleja. GitHub Copilot ayuda a automatizar la escritura de fragmentos de código típicos, genera pruebas rápidamente y proporciona sugerencias de API. Esto acelera significativamente el proceso de desarrollo. Gracias a su estrecha integración con el ecosistema de Microsoft y los modelos más populares, Copilot facilita el soporte y la escalabilidad del proyecto a largo plazo.
Replit
El editor de código Replit es una solución popular para la programación de vibras. Su herramienta principal, Replit Agent, gestiona todas las etapas del desarrollo de software mediante LLM integrados. Según los creadores del proyecto, puede automatizar eficazmente la creación de diferentes tipos de aplicaciones: programas para empresas, juegos, tiendas en línea, servicios de marketing, blogs y más. El editor, además, integra múltiples funciones para colaborar y desplegar productos terminados.
Replit ofrece planes de precios separados para desarrolladores individuales y equipos. Su oferta incluye un plan Starter gratuito con funciones básicas y planes de pago con funciones avanzadas y soporte prioritario.
Caso de uso: Una plataforma educativa utiliza Replit para cursos de programación interactivos donde los estudiantes pueden escribir, ejecutar y depurar código directamente en el navegador. El agente de Replit integrado automatiza la comprobación de soluciones y ayuda a principiantes con poca experiencia a crear aplicaciones completas. La presencia de espacios de trabajo colaborativos facilita la interacción entre profesores y estudiantes, acelera el aprendizaje y aumenta la participación.
Reflexiones finales
Saber qué significa la codificación dinámica es fundamental para todo desarrollador que desee mantenerse competitivo en el mercado. Dominar este enfoque permite acelerar significativamente el proceso de creación y prueba de productos, centrándose en la resolución de problemas clave en lugar de en la escritura rutinaria de código. Ayuda a materializar ideas más rápidamente, reducir costos y adaptarse eficazmente a los nuevos requisitos. Al implementarlo, los desarrolladores obtienen una herramienta poderosa que les ayuda a mantenerse a la vanguardia en el cambiante mundo de la tecnología.
La integración de editores de código tradicionales con las últimas versiones de modelos de IA simplifica y optimiza significativamente el proceso de desarrollo de software. Este se vuelve más flexible, dinámico y consume menos recursos. Los asistentes virtuales con redes neuronales integradas hacen que escribir código sea mucho más accesible para desarrolladores principiantes y especialistas sin conocimientos técnicos.
Por otro lado, la expansión de la tendencia de codificación por vibras genera problemas potencialmente significativos para la industria. En primer lugar, estos afectan la calidad y la seguridad del código, así como el mantenimiento y la actualización de las aplicaciones desarrolladas con IA. Para maximizar los beneficios de la codificación por vibras sin comprometer la fiabilidad y la sostenibilidad de los programas, es fundamental mantener un equilibrio entre la innovación y un enfoque responsable del desarrollo.
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