Vibe Coding

La programación por intuición consiste en crear software describiendo en lenguaje sencillo lo que quieres a un modelo de IA y aceptar el código que escribe sin leerlo, juzgando el resultado únicamente por si parece que el programa funciona. Andrej Karpathy, miembro fundador de OpenAI y antiguo director de IA de Tesla, dio nombre a esta práctica en febrero de 2025 como «una nueva forma de programar» en la que «te entregas por completo a la intuición, aceptas las exponenciales y te olvidas de que el código existe». Describió cómo hablaba por voz con Composer de Cursor, hacía clic en «Accept All» sin leer las diferencias y pegaba mensajes de error sin comentarios, y calificó el método de «no está nada mal para proyectos desechables de fin de semana». En cuestión de meses, el término se extendió mucho más allá de los programadores, y Collins Dictionary eligió «vibe coding» como palabra del año 2025. Los agentes de programación como Cursor, Claude Code y Replit Agent, y los creadores de aplicaciones como Lovable, Bolt y v0, permiten que personas sin experiencia en programación pasen de una instrucción a una aplicación web desplegada.

Cómo funciona la programación por intuición#

La persona describe el comportamiento y prueba el resultado, y un agente de IA escribe, edita y depura el código. Cada ronda funciona, produce un error que la persona vuelve a pegar o da un resultado que parece incorrecto y requiere una nueva descripción:

El método funciona porque los modelos de lenguaje grandes (LLMs), especialmente los modelos de razonamiento entrenados con código, ahora generan programas funcionales para entornos habituales, como las interfaces web y los scripts de Python, y porque el entorno de ejecución del agente de una herramienta de programación puede ejecutar el programa y leer sus errores sin ayuda. Es adecuado para prototipos, herramientas internas y software personal cuyo único usuario es quien lo crea, donde los errores cuestan poco y lo más importante es la velocidad.

La programación por intuición y otras prácticas relacionadas#

• Programación asistida por IA: Uso de un LLM para escribir código que después un desarrollador revisa y comprende. Simon Willison trazó la distinción en su artículo Not all AI-assisted programming is vibe coding: el código escrito por un LLM que luego revisas, pruebas a fondo y puedes explicar a otra persona forma parte del desarrollo de software.
• Programación agéntica: Agentes de programación que llevan a cabo tareas de principio a fin; son las mismas herramientas que usan quienes programan por intuición. Los equipos profesionales mantienen la revisión del código, las pruebas y la integración continua (CI) dentro del proceso.
• Plataformas de bajo código y sin código: Herramientas visuales que permiten a quienes no programan crear aplicaciones ensamblando componentes prediseñados. La programación por intuición, en cambio, genera código fuente normal en cualquier lenguaje o framework.
• IA generativa: La tecnología más amplia que crea texto, imágenes y código. La programación por intuición es una forma de trabajar con ella.

Programación por intuición de aplicaciones de visión artificial#

Los prototipos de visión artificial son proyectos habituales de programación por intuición porque un script corto ya puede detectar, contar o seguir objetos en la señal de una cámara web. El código generado solo está tan actualizado como los datos de entrenamiento del modelo, así que un agente que se base en su memoria puede sugerir pesos o argumentos de modelo obsoletos. Las habilidades de agente de Ultralytics proporcionan a Claude Code, Codex, Cursor y otros agentes compatibles procedimientos para elegir modelos, preparar conjuntos de datos, entrenar, inferir y exportar, basados en catálogos fijados a una versión ultralytics, e indican al agente que confíe en la salida yolo checks y yolo cfg del paquete instalado cuando no coincidan. Una solicitud como «entrena un detector YOLO26 con mi conjunto de datos y expórtalo a ONNX» sigue entonces los procedimientos de entrenamiento y exportación documentados en las habilidades, en lugar de depender de lo que el modelo recuerde de versiones anteriores.

Riesgos del código sin revisar#

Karpathy señaló que el código «va más allá de lo que suelo comprender», así que los cambios y las correcciones posteriores también dependen del modelo, y se acumula deuda técnica allí donde nadie revisa. Los agentes con acceso al intérprete de comandos pueden borrar archivos o ejecutar comandos destructivos, así que las herramientas de programación los ejecutan en un entorno aislado para agentes y piden confirmación antes de realizar acciones arriesgadas; además, una dependencia o página web que lea el agente puede contener una inyección de instrucciones. Los fallos de seguridad también llegan al producto de esta forma: en una prueba realizada en 2025 por Veracode a más de 100 LLM en 80 tareas de programación, el código generado introdujo una vulnerabilidad de seguridad en el 45 % de los casos, con tasas de fallo superiores al 70 % en Java y de entre el 38 % y el 45 % en Python, C# y JavaScript.