En menos de dos años, una expresión acuñada por el investigador Andrej Karpathy –vibe coding– pasó de ser una curiosidad de Twitter a una práctica que está redibujando quién manda en la meca mundial del software. Hoy, la combinación de grandes modelos de lenguaje y un puñado de buenas indicaciones permite que cualquier persona con una idea sólida construya, lance y escale productos digitales sin escribir una sola línea de código a mano. Este desplazamiento del poder –del ingeniero gurú al prompter creativo– plantea preguntas urgentes para las universidades y sus programas de ciencias computacionales.
1 ¿Qué es el vibe coding?
El vibe coding se basa en delegar al máximo la escritura de código a un LLM especializado y quedarse, como humano, con el rol de guía: describir la meta, probar resultados y ajustar indicaciones hasta que la solución funcione. Así, el “lenguaje” principal del programador deja de ser Python o JavaScript y se vuelve el propio español o inglés.
2 De la élite técnica a la idea audaz
- Startups en modo exprés. En la cohorte de invierno de Y Combinator 2025, el 25 % de las empresas declaró que el 95 % de su código lo escribió la IA.
- Fundadores todoterreno. Leo Paz (Outlit), Abhi Aiyer (Mastra) o Jackson Stokes (TrainLoop) dedican sus jornadas a promptar y revisar, no a teclear.
- Puertas abiertas. Diseñadoras de UX, marketers y estudiantes sin formación informática ya publican apps en tiendas oficiales; Cynthia Chen lanzó Dog-e-dex tras mes y medio de vibe coding.
El resultado: la escasez de talento en software deja de ser el cuello de botella y el factor diferencial vuelve a ser la imaginación.
3 La respuesta de las grandes tecnológicas
Microsoft genera con IA hasta el 30 % de su código; en Google la cifra es “muy superior”. Amazon migró 30 000 aplicaciones internas a una nueva versión de Java usando agentes de desarrollo y calcula un ahorro de 4 500 años-persona. Las corporaciones aún no entregan productos críticos al vibe coding, pero emplean la técnica para modernizar legados y acelerar prototipos.
4 Riesgos que no podemos ignorar
- Seguridad y mantenimiento. Fallas graves ya aparecieron en apps creadas con herramientas no-code impulsadas por LLMs, como Lovable.
- Propiedad intelectual difusa. En EE. UU., solo el código escrito por humanos es elegible para derechos de autor, lo que deja a muchas startups sobre terreno legal incierto.
- Calidad y deuda técnica. Google alerta: aceptar código generado “sin más” puede ser peligroso; la revisión experta sigue siendo indispensable.
5 Implicaciones para la educación universitaria
- Currículos ágiles. Las asignaturas deben enseñar a diseñar prompts efectivos, a leer y auditar código generado y a integrar pruebas automatizadas que detecten errores ocultos.
- Ética y regulación. Los estudiantes han de conocer los límites legales y morales: desde la autoría compartida hasta la protección de datos sensibles.
- Pensamiento computacional ampliado. Menos sintaxis y más diseño de sistemas, arquitectura y resolución creativa de problemas.
- Interdisciplinariedad real. Con la barrera técnica reducida, carreras de negocios, diseño o salud pueden incorporar creación de software en sus proyectos finales.
Conclusión
El vibe coding no es solo otra herramienta; es la última capa de abstracción en la historia de la programación. Ignorarlo condenaría a nuestras futuras generaciones a aprender un oficio que el mercado ya está automatizando. Abrazarlo críticamente –con rigor, seguridad y visión humanista– puede democratizar la innovación y multiplicar las oportunidades para quienes antes quedaban fuera del juego tecnológico. ¿Estamos listos para enseñar a guiar inteligencias en lugar de escribir instrucciones?