Deuda técnica vibes
Cómo los LLMs están creando una falsa sensación de competencia (y qué hacer al respecto)
Sin Códigos es un espacio de reflexión sobre el mundo tecnológico y el impacto que la tecnología tiene en nuestras vidas. Lo escribe Bel Rey ✨ y sale una vez por semana ¡Suscribite y no te pierdas ninguna edición!
Hola, amigos de Sin Códigos. Volvimos con unas nueva edición. En Diciembre les adelanté que me tomaba un descanso durante el verano para maternar. Mi propio Gran Silencio de Verano. Quiero que sepan que leí todos y cada uno de sus saludos y mensajes de afecto, no respondí ninguno porque estaba completamente sobrepasada por las circunstancias, pero sepan que los vi, los sentí y los agradezco de corazón.
Durante estos meses de silencio tomé una decisión sobre este espacio: quiero escribir editoriales. No voy a vender ni dar tips ni intentar enseñarles nada. Lo que necesito es un lugar donde volcar lo que pienso y tirar algunas postas, y que ustedes decidan que partes les sirven, con cuales no están de acuerdo y que tengamos conversaciones amables, sanas y respetuosas al respecto.
En la era de la desinformación y la opinología voy a intentar que este espacio cometa solo uno de esos pecados. Y vamos a empezar dándole con un palo a la inteligencia artificial.
La Mentira del Vibe Coding
El CEO de Y Combinator, Garry Tan, está emocionadísimo por el uso de LLMs para programar. Tan emocionado que acuñó un término para la acción de programar asistidos por inteligencia artificial: “Vibe coding”.
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Si no conocen a Y Combinator, les resumo: es una aceleradora de startups. Su negocio consiste en seleccionar proyectos que están despegando para invertir y capitalizar retornos si les va bien. Y su flamante CEO declara que en las últimas camadas 25% de los proyectos están construidos con 95% de código generado por LLMs como Cursor o Windsurf. En este contexto tiene sentido, muchas de las startups que toman son productos mínimos viables con potencial de crecer.
Ese es el mayor atractivo del “vibe coding”. La proliferación de la programación hecha por computadoras y no por humanos permite generar productos mínimos viables con equipos más pequeños; lo que genera beneficios económicos y organizativos para que las empresas incipientes vean resultados iniciales con menor inversión. Menos gente, menos gasto, menos problemas. O esa al menos es la premisa, que no necesariamente se cumple en el tiempo.
Tan está muy convencido del valor del “live coding”. Tanto que invita a aquellos programadores que no consiguen trabajo en tecnología a formar sus propios proyectos con la ayuda de la IA, monetizarlos e independizarse del yugo de las grandes empresas. Polémico.
Ilusión de competencia
Tan está lejos de ser el único. Muchos creadores de contenido y referentes en tecnología se subieron sin escalas al trend del vibe coding. Uno de los más prominentes quizás sea Levelsio, personaje conocido por construir en público proyectos que alcanzaron diferentes niveles de éxito. Su último proyecto, un juego vibecodeado con ayuda de LLMs ya recauda alrededor de USD 40000 al mes en ganancia.
Mirando este tipo de ejemplos es imposible no sentir la tentación de caer en el trend y hacerle caso al CEO de Y Combinator. Si Levelsio puede ¿Por qué yo no? Bueno, quizás porque para empezar Levelsio no es una simple persona, es una marca personal. Tiene una comunidad alrededor ya creada y todo el tiempo que invirtió en formarla retorna a todos sus proyectos. Cuando el publica un proyecto ya sabe que tiene una base de usuarios asegurada y sponsors dispuestos a sumarse.
Cuando una persona de a pie, como uno, empieza un proyecto, a lo sumo tiene diez usuarios asegurados de los cuales cinco son familia y no van a usar la versión paga jamás. Esto no nos tiene que detener, que no seamos famosos no significa que no podamos emprender, pero no es solamente pedirle a Cursor que haga una aplicación, publicarla en un market y ver como ruedan dólares. Vamos a tener que trabajar en encontrar su market fit, publicitar, iterar errores y mucho, mucho más. Cosas que requieren plata y tiempo del que no siempre podemos disponer.
Estoy segura de que una persona con una buena idea y el suficiente compromiso puede crear un proyecto exitoso con estas herramientas. El tema es que también tenemos que evaluar cuantos fallan en el camino.
Como todas las cosas que ofrecen un gran retorno por poca inversión, el vibe coding tiene también su lado oscuro.
Deuda técnica vibes
En la jerga tecnológica usamos el término “Deuda técnica” para referirnos a cuando el código está atado con alambre. Es una forma amable de decir que vamos a hacerlo así nomás y más adelante lo mejoramos.
El problema es que “más adelante” suele tender a infinito, generalmente porque las tareas nuevas suelen tomar precedencia sobre las mejoras. Y programar con AI es sumamente efectivo para hacer las cosas así nomás.
Una ola de "programadores" sin fundamentos técnicos está tomando el control con Vibe Coding: escribir prompts en modelos de lenguaje (LLMs) y creer que eso los convierte en desarrolladores.
En mi humilde opinión Leo en realidad no quería construir nada, solamente buscaba engagement y subirse al trend. Pero al margen de este muchacho y otros creadores similares el uso de inteligencia artificial generativa para programar llegó para quedarse. La última edición de StackOverflow developer survey reporta que arriba del 60% de los programadores utilizan hoy en día asistencia de estas herramientas. Algo interesante de esta encuesta es que separa las respuestas entre profesionales y personas que están aprendiendo, y la tendencia se mantiene en ambos grupos.
¿Cómo se aprende a programar sin programar?
El problema no es la herramienta, sino la ilusión de competencia que genera. Pedirle a Cursor que genere código no es programar; es mediar entre una IA y la realidad. ¿Qué pasa cuando algo falla? ¿Cómo optimizamos sin entender el código? ¿Cómo detectamos errores profundos sin saber programar?
Programadores que no programan
El vibe coding promete la revolución de que se puede programar cualquier cosa sin aprender formalmente. Los prompts reemplazan la escritura de código, pero no el pensamiento estructurado. El trabajo del programador tiene toda una fase previa de investigación y diseño de la solución antes de comenzar a programar.
Un prompt dev sabe usar bien la IA como herramienta. Un buen prompt puede generar código funcional, pero sin entender cómo y por qué funciona, no puede modificarlo o escalarlo. Eso no es ser programador, es ser operario de IA.
Durante la era de los bootcamps vimos el problema de los nuevos programadores que no podían pensar soluciones por fuera de ciertos frameworks y librerías muy limitados. El vibe coding viene a llevar esta problemática un paso más allá, creando programadores que no programan.
Los problemas reales no se resuelven con copiar y pegar. Las startups, los sistemas críticos y la ingeniería de software requieren lógica profunda, no solo generación automática.
¿Qué nos depara el futuro?
No quiero en este texto sonar como el abuelo que le grita a la nube y cuenta que todo tiempo pasado fue mejor. Optimizar y automatizar tareas son al final del día pilares vitales de la ingeniería de software. Es parte integral de la industria adoptar nuevas herramientas y evolucionar.
La profesión del programador ha cambiado mucho con el tiempo, pero los problemas que resolvemos son los mismos. Cambian las formas, cambian las tecnologías, pero al final del día las computadoras existen para hacernos la vida más fácil.
Por eso es importante abrazar estas nuevas tendencias sin perder el norte. El vibe coding per se no es el enemigo. La ignorancia sí. La solución no es rechazar los LLMs, sino usarlos con criterio y asegurarnos de que nuestra formación no dependa de ellos.
Para quienes ya están en la industria, es momento de interiorizarse en lo que estas herramientas pueden hacer, para bien y para mal. Eso no solo nos va a ayudar en nuestro trabajo sino que también nos da una ventaja: estar preparados para cuando llegue el momento del vibe debugging y nos toque salir a apagar el incendio.
Para quienes están recién iniciando en el mundo del código, creo que lo mejor que les puedo recomendar ahora mismo es:
👉 Aprender a programar primero, usar IA después
👉 Dominar los fundamentos (o al menos tener idea de estructuras de datos, algoritmos, arquitectura) antes de confiar plenamente en una máquina.
👉 Pensar en la IA como un copiloto, no como el conductor. Si no entendemos que está haciendo probablemente algo esté mal.
👉 Desafiar los resultados: Confirmar con otras fuentes, crear nuestras propias conclusiones
Y cuando no estamos seguros de si el camino es correcto tenemos que hacernos la siguiente pregunta ¿Estamos construyendo habilidades reales o solo confiando en que una IA haga el trabajo por nosotros? Si es la segunda probablemente seamos descartables para el momento de la llegada de Skynet.
Feliz viernes y buenas noches. Me alegra estar de vuelta.
Hola, seamos amigos ☕️
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Creo que la mejor estrategia es usar los LLMs para acelerar las cosas que ya sabemos resolver, siguiendo instrucciones muy precisas, en lugar de delegarles aquello que no podríamos resolver por cuenta propia
El problema es que una gran parte de personas están delegando mucha responsabilidad en la herramienta, y en el camino perjudican su propia capacidad para pensar críticamente (un bien tristemente escaso en tiempos actuales): https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2025/01/lee_2025_ai_critical_thinking_survey.pdf
Es una pena porque los LLMs bien usados son una gran herramienta, pero son eso, una herramienta que produce tokens, sin creatividad o inteligencia alguna. Hay que saber convertir su output en entregables productivos y para ello es necesario entender exactamente que esta ocurriendo
Sí a todo 💜
Me preocupa un montón como hasta gente que trabaja en tecnología no tiene idea de cómo funciona un LLM y porque no se le puede creer a todo lo que dice.
Son herramientas super útiles pero la falta de criterio nos está haciendo mierda.