IA aplicada y vibecoding: ¿Cuándo volver al coding manual?

El auge del vibecoding y la IA aplicada al desarrollo

En los últimos años, el uso de inteligencia artificial aplicada al desarrollo de software se ha vuelto cada vez más frecuente. Prácticas como el vibecoding —donde agentes de IA generan código basado en indicaciones de alto nivel— prometen una alta productividad y una aceleración sin precedentes. Sin embargo, esta tendencia no está exenta de desafíos, especialmente en términos de calidad de código, mantenimiento y responsabilidad por parte de los developers.

Ventajas percibidas de la automatización en el coding

La automatización trae beneficios claros: permite a los equipos concentrarse en tareas de mayor valor, reduce el tiempo de desarrollo y democratiza el acceso a la programación. Herramientas como Github Copilot o ChatGPT han sido adoptadas masivamente, facilitando desde scripting hasta tareas complejas en sistemas empresariales.

Limitaciones: calidad, estructura y creatividad

Sin embargo, diversos founders y CTOs del ecosistema LATAM y global han comenzado a reportar que el código generado por IA suele carecer de la integridad estructural y la atención al detalle propios del coding manual. A pesar de su eficiencia inicial, errores ocultos y una arquitectura poco sólida pueden reflejarse en sobrecostos y tech debt a mediano plazo.

El retorno al coding manual: razones clave

El caso reciente relatado por un desarrollador en Atmoio Substack ilustra una creciente tendencia: después de dos años apoyándose fuertemente en la IA, optó por regresar a la codificación manual. Sus razones incluyen el deseo de mayor control, precisión y creatividad, así como la responsabilidad directa sobre la calidad entregada.

¿Qué implica esto para founders y equipos técnicos?

Para founders de startups tecnológicas, la reflexión es clara: la IA aplicada y el vibecoding pueden elevar la productividad, pero es fundamental balancear automatización y supervisión técnica. Fomentar el talento humano, documentar buenas prácticas y establecer revisiones manuales son esenciales para garantizar la escalabilidad y robustez de los productos.

Conclusión

La automatización a través de IA en desarrollo de software ha abierto nuevas posibilidades, pero los líderes deben mantener estándares altos y cultivar la experiencia humana. La decisión de cuándo usar IA y cuándo recurrir al coding manual será cada vez más relevante para la sostenibilidad y competitividad de las startups.

Descubre cómo otros founders implementan estas soluciones en desarrollo de software en la comunidad de Ecosistema Startup.

Aprender con founders