
Vibe Coding, programación asistida con IA y mucho “Flow”
Que levante la mano quien no esté ya un poco hasta el gorro de oír hablar de Inteligencia Artificial a todas horas. Que si GPT-esto, que si Copilot-lo-otro, que si la IA nos va a quitar el trabajo, que si va a dominar el mundo... Un no parar. Y cuando crees que ya lo has oído todo, ¡ZAS!, aparece otra palabreja de moda en el mundillo del desarrollo: Vibe Coding.
Más que una metodología o stack tecnológico, se trata de un cambio de paradigma que combina la intuición del desarrollador con la potencia generativa de los modelos de lenguaje (LLMs), dando lugar a una forma de programación que fluye, improvisa y se adapta en tiempo real al contexto, las necesidades y la inspiración del momento.
A diferencia de metodologías formales como TDD, BDD o incluso el enfoque clásico waterfall o agile, vibe coding no impone una estructura rígida. Se basa en la capacidad del humano de codificar "con flow", aprovechando el input semántico y contextual que los LLM entienden y transformarlo en código funcional, estructuras de datos o incluso interfaces completas.
La esencia del Vibe Coding
Para entenderlo de forma más simple, el Vibe Coding es básicamente programar por intención, por sensación, por "vibra" apoyado o asistido por inteligencia artificial.
¿Qué significa esto en la práctica? Pues que en lugar de sentarte y “picar” cada punto y coma, cada bucle for, cada función del código, utilizas la IA dándole una descripción más general, más de "alto nivel", de lo que quieres conseguir y que esta te “asista” en la generación del código concreto.
De esta forma, le pides a la IA algo del estilo:
“Necesito que me des el código en x lenguaje para una función que extraiga los datos de esta lista de usuarios (le adjuntas el archivo correspondiente), busque los que no pagan hace tres meses, les mande un email con un tono serio sin llegar a ser borde y genere un report en PDF con aspecto profesional. Además, debe de ir rápido.”
Y en este tipo de prompt no le estás dando el algoritmo exacto sino que le estás transmitiendo la intención ("encuentra morosos"), el estilo ("email serio, pero no borde", "PDF profesional") y la cualidad deseada ("rápido"). Estás confiando en que la IA sea lo bastante lista como para pillar esa "onda" o ese “vibe” ofreciendo un código funcional según los requerimientos que le hemos solicitado.
¿Qué hay por detrás?
El Vibe Coding se sustenta en avances concretos en Inteligencia Artificial, más en concreto:
Modelos de lenguaje grandes (LLMs): arquitecturas como Transformer, presentes en modelos como GPT, Gemini, Claude, Llama y otros especializados (como los de GitHub Copilot) son el núcleo. Su capacidad para entender y generar texto coherente y contextualmente relevante se extiende al código fuente.
Comprensión semántica profunda: estos modelos no solo procesan palabras clave; comprenden el significado (semántica) detrás del lenguaje natural y del código. Esto les permite interpretar conceptos como "eficiencia", "legibilidad" o "robustez" y traducirlos a decisiones de implementación (elegir ciertos algoritmos, aplicar patrones de diseño específicos, etc.).
Generación de código condicionada: la IA genera código basándose en las condiciones impuestas por el prompt del usuario. El "vibe" actúa como una de las condiciones más importantes, guiando el estilo, la estructura y las características no funcionales del código generado.
Ingeniería de prompts (Prompt Engineering): la habilidad para formular prompts claros, concisos y ricos en intención es fundamental. Un buen prompt equilibra la descripción funcional con la especificación del "vibe" deseado.
Por lo tanto, el Vibe Coding se apoya precisamente en todo esto: en la capacidad del LLM para entender el contexto, la semántica (el significado detrás de las palabras) y generar código que probablemente se ajuste a la "vibra" que le has pedido. Y para ello es clave el Prompt Engineering, es decir, saber pedirle correctamente las cosas a la IA, saber cómo transmitirle ese "vibe" de forma que lo entienda, para obtener el mejor resultado posible.
Flujo de trabajo en Vibe coding
Lejos de ser un proceso de "caja negra" totalmente automatizado, el Vibe Coding se materializa en un flujo de trabajo colaborativo e iterativo entre el desarrollador y la IA en las que se siguen las siguientes fases:
Formulación de la intención (Prompting): el desarrollador describe la tarea, funcionalidad o componente, enfocándose tanto en los requisitos funcionales como en las cualidades deseadas (el "vibe").
Generación asistida (Propuesta de IA): la herramienta de IA procesa el prompt y genera un borrador inicial del código, intentando satisfacer tanto la funcionalidad como el "vibe" especificado.
Evaluación crítica humana (Revisión): este es el paso más importante. El desarrollador analiza el código generado. ¿Es correcto? ¿Eficiente? ¿Seguro? ¿Mantenible? ¿Realmente captura la intención y el "vibe" solicitados?
Refinamiento y ajuste: basándose en la evaluación, el desarrollador puede modificar directamente el código o, más comúnmente, proporcionar feedback a la IA ("Hazlo de una forma más eficiente", "Asegúrate de cerrar las conexiones", "Simplifica esta lógica") para generar una versión mejorada.
Iteración: este ciclo de generación-revisión-refinamiento se repite hasta alcanzar un resultado satisfactorio que cumpla con los estándares de calidad y la intención original.
Por tanto, este proceso requiere que el desarrollador actúe no solo como un constructor, sino como un arquitecto, un crítico y un director, guiando a la IA hacia el resultado deseado.
Herramientas y plataformas utilizadas
El Vibe Coding se practica a través de herramientas concretas que están cada vez más integradas en el ecosistema de desarrollo. Algunas de las más conocidas y extendidas son:
Asistentes de código basados en IA:
GitHub Copilot: probablemente el más conocido. Se integra directamente en el editor (como VS Code) y sugiere líneas o bloques enteros de código basándose en el contexto y los comentarios (que a menudo expresan el "vibe").
AWS Q Developer (anteriormente CodeWhisperer): similar a Copilot, enfocado en el ecosistema AWS pero con soporte general, también interpreta comentarios y contexto para generar código.
Tabnine: otro asistente popular que ofrece autocompletado inteligente y generación de código basada en el contexto del proyecto.
Google AI Studio: la integración de IA de Google en sus herramientas de desarrollo y cloud también facilita la generación de código basada en descripciones.
Interfaces conversacionales (Chatbots LLM):
ChatGPT (OpenAI): muy utilizado para generar fragmentos de código más grandes, discutir enfoques, traducir código entre lenguajes o explicar conceptos, todo a partir de descripciones en lenguaje natural que incluyen el "vibe".
Claude (Anthropic): conocido por su capacidad para manejar contextos largos y seguir instrucciones complejas, útil para generar o refactorizar código manteniendo un "vibe" específico.
Gemini (Google): la IA conversacional de Google, capaz de asistir en tareas de codificación y responder a prompts que describen la intención.
Entornos de desarrollo integrado (IDEs) con IA:
Visual Studio Code: con extensiones como GitHub Copilot y otras, se convierte en un centro neurálgico para el Vibe Coding.
JetBrains IDEs (IntelliJ IDEA, PyCharm, etc.): Incorporan su propio AI Assistant, ofreciendo generación de código, explicación, refactorización y chat integrado.
Ventajas y desafíos del Vibe coding
Adoptar el Vibe Coding ofrece beneficios tangibles y estratégicos como:
Reduce drásticamente el tiempo dedicado a escribir código repetitivo (boilerplate) o implementar funcionalidades estándar.
Facilita la creación rápida de prototipos y la experimentación con diferentes enfoques técnicos o estilísticos sin una gran inversión inicial.
Libera tiempo y recursos mentales del desarrollador para concentrarse en la arquitectura del sistema, la lógica de negocio compleja, la optimización de rendimiento y la experiencia de usuario global.
Puede reducir la barrera de entrada para ciertas tareas de codificación, permitiendo a roles adyacentes (diseñadores, analistas) contribuir de forma más directa bajo supervisión.
Pero, a pesar de su potencial, también presenta desafíos que requieren atención como, por ejemplo:
El código generado puede ser funcional pero subóptimo, contener errores sutiles o vulnerabilidades. La validación experta es indispensable.
Entender, depurar y mantener código generado por IA, especialmente si su lógica interna no es inmediatamente transparente, puede ser más complejo.
Mantener la coherencia en grandes proyectos requiere disciplina, configuración cuidadosa de las herramientas y revisiones rigurosas.
Una confianza desmedida puede llevar a una erosión de las habilidades fundamentales de programación y resolución de problemas.
Las IAs pueden perpetuar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento o introducir vulnerabilidades si no se guían y auditan adecuadamente.
Un futuro colaborativo en la programación de software
Para mí, el Vibe Coding no es ni la panacea universal ni el apocalipsis para el programador. Es una herramienta más, muy potente, sí, pero también peligrosa si se usa sin cabeza. Es un reflejo de hacia dónde vamos: una colaboración más estrecha con las inteligencias artificiales.
Puede que nos quite el trabajo más mecánico y repetitivo (¡ojalá!), pero nos exige ser más inteligentes, más críticos y estratégicos. Nos obliga a centrarnos en lo que (de momento) las máquinas no pueden hacer: pensar de verdad, tener criterio, entender el contexto del negocio y las implicaciones éticas.
El Vibe Coding ya está aquí. Puedes ignorarlo, puedes temerle o puedes aprender a usarlo a tu favor, sabiendo siempre que el que manda eres tú y que eres el que finalmente tomas las decisiones. Por lo tanto, yo que tú, empezaría a pillarle el "vibe" a esta nueva “técnica para programar”.
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