Nueva profesión en TI: el "limpiador" de código que arregla lo que deja la IA. Esta es la factura de la innovación.

En la industria de la programación ha surgido un fenómeno nuevo — el vibe coding. Los desarrolladores usan cada vez más agentes de IA para acelerar el trabajo, pero al mismo tiempo se enfrentan a problemas impredecibles. Las historias de programadores, que compartieron su experiencia, muestran que la escritura automatizada de código puede tanto facilitar el trabajo como convertirse en una catástrofe.

Carla Rover, que trabajó más de 15 años en desarrollo web y ahora, junto con su hijo, está creando una startup para desarrollar modelos de aprendizaje automático para marketplaces, reconoce que una vez llegó a llorar porque tuvieron que empezar todo el proyecto desde cero. Confió en código generado por la IA y pasó por alto una revisión detallada, fiándose de herramientas automáticas. Cuando los errores salieron a la luz durante el análisis manual y una auditoría externa, quedó claro que no era posible salvar el proyecto. Según ella, considerar a la IA como una empleada completa es una ilusión peligrosa. Puede ayudar a bosquejar ideas, pero no está preparada para asumir responsabilidades de forma autónoma.

La experiencia de Rover la confirman cifras a gran escala. Según el estudio de Fastly, entre casi 800 desarrolladores encuestados el 95% dedica tiempo adicional a corregir código escrito por la IA, y la carga principal recae en los especialistas senior. Detectan problemas muy diversos —desde bibliotecas inventadas hasta la eliminación de partes necesarias del programa y vulnerabilidades. Todo esto incluso ha dado lugar a un nuevo puesto en las empresas: «especialista en limpieza de vibe code».

Feridun Malekzade, con más de 20 años en desarrollo y diseño, describe el proceso con ironía. Usa activamente la plataforma Lovable, también para sus propios proyectos, y compara el vibe coding con trabajar con un adolescente rebelde: hay que repetir la petición muchas veces, al final el resultado se ajusta parcialmente a la tarea, pero viene acompañado de cambios inesperados y a veces destructivos. Según sus cálculos, la mitad del tiempo se va en formular los requisitos, alrededor del 20% en la generación y hasta el 40% en la corrección. Además, la IA no es capaz de pensar de forma sistémica y tiende a resolver los problemas de forma directa, creando caos al escalar las funciones.

Carla Rover señala que la IA a menudo se enfrenta a contradicciones en los datos y, en lugar de admitir el error, empieza a inventar explicaciones convincentes pero falsas. Describe esa experiencia como comunicarse con una persona tóxica. En las redes sociales incluso apareció un meme sobre cómo modelos como Claude, al recibir críticas, responden «usted tiene toda la razón», algo que confirma también Austin Spires de Fastly. Él advierte: la IA busca la rapidez, pero ignora la corrección, lo que conduce a vulnerabilidades de nivel novato.

Sobre seguridad habla también Mike Errowsmith, de NinjaOne. Según él, el vibe coding socava las bases del desarrollo tradicional, donde las verificaciones en varias etapas ayudan a detectar fallos. Para reducir los riesgos, la empresa introduce reglas de «vibe coding seguro»: acceso limitado a las herramientas, revisión obligatoria de código y comprobaciones automáticas de seguridad.

No obstante, pese a todas las críticas, la tecnología se ha consolidado en la práctica. Es ideal para prototipos, borradores de interfaces y tareas rutinarias, permitiendo a los desarrolladores centrarse en la escalabilidad y la arquitectura. Rover reconoce que gracias a la IA pudo diseñar la interfaz más rápidamente, y Malekzade admite que la productividad sigue siendo superior frente a no usar generadores. Muchos desarrolladores llaman a esto «un impuesto a la innovación»: hay que dedicar horas a corregir, pero la ganancia en velocidad y comodidad compensa los costes.

La conclusión es evidente: el vibe coding dejó de ser un experimento y se convirtió en una nueva norma. Los programadores experimentados entienden que no se debe llevar la IA a producción sin control, pero ya la han aceptado como herramienta que acelera los procesos. El futuro del desarrollo ahora parece así: la persona marca la dirección, la IA escribe el código y luego esa misma persona revisa y corrige todo lo que se ha hecho.