Qué es vibe coding: cinco puntos que debes conoces si vas a empezar a programar con IA

El vibe coding es el método de desarrollo de software en el que un usuario describe en su propio lenguaje lo que quiere construir y una inteligencia artificial genera el código de forma automática.

En la práctica, el usuario describe el objetivo, por ejemplo, “quiero una aplicación de finanzas personales con gráficos”, y la plataforma produce el código, lo despliega y permite iterarlo mediante instrucciones conversacionales adicionales.

Algunas herramientas para hacerlo son Google AI Studio, Codex de OpenAI, Claude Code de Anthropic y Bob de IBM. La experiencia puede variar, pero en general siguen las mismas reglas: le indicas a la inteligencia artificial que quieres crear para que genere el código.

Qué debes saber si vas a iniciar en el vibe coding

Estos son cinco puntos que debes conocer si vas a iniciar en el vibe coding:

• Es más fácil de lo que parece, pero no es magia.

Si bien posible construir aplicaciones en minutos sin experiencia previa en programación, no es magia. Es necesario conocer un poco de programación para poder realizar correcciones efectivas.

La dificultad crece con la complejidad del proyecto, en especial cuando se trata de integraciones con servicios externos o configuración de claves de API.

• El proceso tiene una lógica que vale la pena entender.

Google Cloud describe el flujo de trabajo del vibe coding en dos niveles. A nivel de código, el ciclo es iterativo: describir el objetivo en lenguaje sencillo, esperar que la IA genere el código, ejecutarlo para verificar su funcionamiento, corregir mediante nuevas instrucciones y repetir hasta completar la función.

A nivel de aplicación completa, el proceso abarca la ideación con un prompt de alto nivel, la generación automática de interfaz y lógica de backend, el refinamiento iterativo, la validación humana y el despliegue.

A ese segundo nivel se suma el concepto de vibe deploying: la capacidad de lanzar una aplicación a un entorno de producción en vivo con un solo clic o instrucción, lo que elimina el cuello de botella tradicional de las operaciones de infraestructura.

• No publicar es una opción válida.

Una aplicación de vibe coding no tiene que estar disponible para el público para ser útil. Google AI Studio, por ejemplo, permite usar las apps en modo privado mediante un enlace de acceso restringido compartible con cuentas específicas.

Esta opción es especialmente relevante para herramientas de uso personal: aplicaciones que organizan información propia, automatizan tareas internas o resuelven necesidades muy específicas que ningún producto comercial cubre del todo.

• La mayoría de las herramientas apuntan a aplicaciones web

Casi todas las plataformas de vibe coding están orientadas a la creación de aplicaciones web. Construir apps móviles exige pasos adicionales y el uso de entornos complementarios.

Para Android, la opción habitual es Android Studio con Gemini, aunque Google anunció recientemente la posibilidad de generar apps Android directamente desde AI Studio, lo que simplifica el proceso para usuarios sin experiencia en entornos de desarrollo tradicionales.

Entre las plataformas más utilizadas para web, Lovable genera aplicaciones completas —interfaz, base de datos, autenticación y pagos— sin requerir conocimientos de programación. Bolt.new destaca por la velocidad: permite tener una demo desplegada en minutos.

• Sin experiencia en código, las vulnerabilidades son invisibles

Sin conocimientos de programación, el usuario no puede auditar el código que la IA genera: no puede detectar integraciones inseguras con otros servicios ni identificar si la aplicación expone información personal o sensible.

Las apps de vibe coding son conocidas por incluir vulnerabilidades que un desarrollador experimentado detectaría, pero que un usuario sin formación técnica no puede ver.

Por eso es recomendable no cargar información sensible en estas aplicaciones y evitar publicarlas para uso de terceros hasta tener certeza sobre su seguridad.

Google Cloud refuerza ese criterio al definir el “desarrollo asistido por IA responsable” como el modelo en el que el usuario guía a la IA pero revisa, prueba y comprende el código generado antes de asumir la propiedad del producto final.