Durante años, la tecnología dejó lugar para quienes aprendían por su cuenta, rompían cosas, leían documentación y construían criterio fuera de los caminos formales. Con la IA y el vibe coding, esa frontera se vuelve más borrosa: cada vez más personas pueden crear prototipos sin saber programar en profundidad. El desafío no es defender el diploma ni romantizar al autodidacta, sino entender qué tipo de aprendizaje nos permite tocar los problemas con las manos y no quedarnos solo con lo que parece conocimiento.
Un ingeniero de Google contó cómo logró construir en tres meses un proyecto que venía postergando hacía ocho años. La IA fue clave para destrabarlo, pero también lo llevó a tirar un mes entero de trabajo y empezar de nuevo. Al mismo tiempo, varias empresas empiezan a medir productividad por tokens consumidos, como si quemar más IA fuera igual a trabajar mejor. El problema no es la IA: el problema es olvidar que el software necesita criterio, arquitectura, contexto y alguien que se haga cargo de las decisiones difíciles.
En marzo escribí sobre el vibe coding en pleno auge. Cuatro meses después, con el ruido más bajo, se puede empezar a separar lo que era hype de lo que era señal. La idea perdurable: las modas técnicas no son ni la revolución que prometen ni el fraude que denuncian sus críticos; dejan un residuo útil cuando una tiene la paciencia de esperar a que baje la espuma.
El vibe coding me cambió la forma de ver el desarrollo de software. Pero el mismo día que me deslumbró, también vi el problema: sin versionado de especificaciones, sin organizar qué queremos que haga la IA, y especialmente al trabajar en equipo, esta forma de programar puede volverse un caos difícil de gobernar. No estoy en contra. Estoy a favor de entenderlo antes de que nos arrastre.