Vibe coding puede sentirse rápido, pero a escala puede crear deuda técnica, complejidad oculta, brechas de calidad y seguridad, y un riesgo de exceso de confianza. Aprende salvaguardas.
“Vibe coding” es programación guiada por la intuición y la velocidad: sigues el momentum, tomas decisiones rápidas y sigues entregando sin detenerte a formalizar cada requisito, caso límite o elección de diseño. A menudo se basa en una mezcla de experiencia personal, patrones de copiar‑pegar, pruebas ligeras y un optimismo de “lo limpiaremos después”.
Ese enfoque puede ser realmente útil cuando exploras ideas, validas un prototipo o intentas encontrar product–market fit. La clave es que el código se trata como un medio para aprender rápido, no como un contrato a largo plazo.
A pequeña escala, la misma persona (o un equipo diminuto) mantiene la mayor parte del contexto en la cabeza. Cuando algo falla, suele ser obvio dónde mirar. Al escalar, el contexto se distribuye: llegan nuevos desarrolladores, los sistemas se multiplican y las “reglas no escritas” del código dejan de ser conocimiento compartido.
Así, el vibe coding deja de ser solo un estilo personal y se convierte en un comportamiento organizacional. El coste de las decisiones no documentadas sube, los arreglos rápidos se convierten en dependencias y los atajos se copian porque parecen funcionar.
A medida que la base de código crece, tres modos de fallo aparecen repetidamente:
Esto no es estar en contra de la velocidad. El objetivo es conservar los beneficios del momentum mientras se añaden barreras de protección para que el producto pueda escalar sin convertir cada release en una apuesta.
El vibe coding se siente rápido porque optimiza el flujo: tomas decisiones rápido, reduces la ceremonia y sigues la intuición en lugar de listas de verificación. Eso puede crear un momentum real—especialmente cuando partes de cero y cada commit cambia visiblemente el producto.
Cuando el objetivo es aprender, no la perfección, el vibe coding puede ser una superpotencia. Entregas prototipos ásperos, exploras ideas y mantienes alta la creatividad. Los equipos suelen obtener:
Esa velocidad es útil cuando la incertidumbre es alta y el coste de equivocarse debe permanecer bajo.
La parte engañosa es que el software en etapas tempranas es tolerante. Con una base de código pequeña, un único desarrollador y poco tráfico, muchos problemas simplemente no se manifiestan. La falta de tests aún no molesta. Nombres ambiguos siguen siendo “en tu cabeza”. Una configuración atajo funciona porque nada más depende de ella.
Pero esos cimientos se están vertiendo mientras te mueves rápido. Más adelante, cuando añades características, incorporas nuevos compañeros o integras servicios externos, los mismos atajos se convierten en fricción—y el enfoque “rápido” empieza a producir resultados más lentos.
Un patrón común es: algo funciona una vez, así que el equipo asume que seguirá funcionando. Así es cómo arreglos puntuales se convierten en patrones copiados, y hacks ingeniosos se vuelven “la forma en que hacemos las cosas”. La velocidad se convierte en hábito, y el hábito en cultura.
El vibe coding brilla en spikes, prototipos y experimentos de corta duración—lugares donde aprender importa más que la mantenibilidad. El error es permitir que un experimento se convierta en producto sin una transición deliberada hacia prácticas de ingeniería que soporten la escala.
La deuda técnica es el coste de “lo arreglaremos después” que asumes cuando eliges el camino más rápido sobre el más claro o seguro. En vibe coding, eso suele verse como entregar una feature con tests mínimos, nombres poco claros o un parche rápido que funciona para la demo actual pero no está pensado para las próximas tres solicitudes.
Algunos ejemplos concretos:
Un atajo puede estar bien para una persona trabajando en un archivo. A escala, se propaga: varios equipos copian patrones que parecen funcionar, los servicios se integran con supuestos que nunca se documentaron y el mismo “parche rápido” se reimplementa de formas ligeramente distintas. El resultado no es una gran falla, sino mil pequeños desajustes.
La deuda cambia la forma del trabajo. Cambios simples empiezan a tardar más porque los ingenieros deben deshacer efectos secundarios, añadir tests después y reaprender decisiones no documentadas. Los bugs son más frecuentes y más difíciles de reproducir. El onboarding se ralentiza porque los nuevos no saben qué es intencional o accidental.
La deuda técnica suele esconderse en sistemas “funcionando”. Sale a la luz cuando intentas un cambio grande: un rediseño, un requisito de cumplimiento, un empujón de rendimiento o una nueva integración. Entonces los atajos silenciosos exigen su pago, usualmente con intereses.
El vibe coding tiende a optimizar para “funciona en mi máquina”. A pequeña escala, suele bastar. A escala, la complejidad se esconde en los espacios entre módulos: integraciones, casos límite y la ruta real que los datos siguen por el sistema.
La mayoría de las sorpresas no vienen de la función que cambiaste, vienen de lo que esa función toca.
Las integraciones añaden reglas invisibles: rarezas de API, reintentos, límites de tasa, fallos parciales y respuestas “exitosas” que en realidad significan “algo falló”. Los casos límite se acumulan en datos de producción: campos faltantes, formatos inesperados, eventos fuera de orden o registros antiguos creados antes de que existiera una regla de validación.
Los flujos de datos son el multiplicador definitivo de complejidad. Un pequeño cambio en cómo escribes un campo puede romper un job downstream, un dashboard de analytics o una exportación de facturación que asumía el significado anterior.
El acoplamiento oculto aparece como:
Cuando estas dependencias no son explícitas, no puedes razonar sobre el impacto—solo descubrirlo después.
Un cambio puede verse correcto en una prueba local pero comportarse distinto bajo concurrencia real, reintentos, cachés o datos multi‑tenant.
El código asistido por IA puede sumar a esto: abstracciones generadas que ocultan efectos secundarios, patrones inconsistentes que complican ediciones futuras o estilos de manejo de errores ligeramente distintos que crean modos de fallo extraños.
Un desarrollador “solo” renombra un valor de estado para que sea más claro. La UI sigue funcionando. Pero un consumidor de webhooks filtra por el estado antiguo, una sincronización nocturna omite registros y los informes de finanzas pierden ingresos por un día. Nada “colapsó”—simplemente hizo lo incorrecto, en todas partes.
El exceso de confianza en el vibe coding no es solo “estar seguro”. Es confiar en la intuición por encima de la evidencia a medida que suben las apuestas—publicar porque se siente bien, no porque se haya verificado.
Las victorias tempranas hacen esto tentador. Un prototipo rápido funciona, los clientes reaccionan, las métricas suben y el equipo aprende una lección peligrosa: reviews, tests y pensamiento de diseño son “opcionales”. Cuando te mueves rápido, cualquier cosa que te frene puede empezar a parecer burocracia—incluso cuando es lo único que previene un incendio futuro.
El vibe coding a menudo empieza con momentum real: menos reuniones, menos docs, commits más rápidos. El problema es el hábito que forma:
Eso es manejable con una persona y una base de código pequeña. Se rompe cuando varias personas necesitan cambiar los mismos sistemas con seguridad.
El exceso de confianza produce patrones de héroe: una persona que entrega cambios enormes a última hora, rescata releases y se vuelve propietaria oficiosa de todo. Parece productivo—hasta que esa persona se va de vacaciones, deja la compañía o simplemente se quema.
A medida que la confianza sube, las estimaciones se acortan y los riesgos se descuentan. Migraciones, refactors y cambios de datos se tratan como reescrituras simples en vez de proyectos coordinados. Ahí es cuando los equipos se comprometen con fechas de lanzamiento que asumen que todo saldrá bien.
Si la velocidad se recompensa más que el aprendizaje, el equipo copia el comportamiento. La gente deja de pedir evidencia, de compartir incertidumbre y de levantar preocupaciones. Un proceso de ingeniería sano no es moverse despacio—es crear pruebas antes de que producción haga el experimento por ti.
El vibe coding puede sentirse como movimiento constante hacia adelante—hasta que la base de código alcanza un tamaño donde cambios pequeños se propagan a lugares sorprendentes. En ese punto, la calidad no falla de una vez. Deriva. La confiabilidad pasa de “casi bien” a “ocasionalmente raro” a “tenemos miedo de desplegar los viernes.”
A medida que la superficie crece, las roturas más comunes no son dramáticas—son ruidosas:
Las pruebas manuales escalan mal con la frecuencia de releases. Cuando publicas más seguido, cada release tiene menos tiempo para comprobaciones cuidadosas y el enfoque de “probar todo rápido” se convierte en muestreo. Eso crea puntos ciegos, especialmente en casos límite e interacciones entre features. Con el tiempo, los equipos empiezan a depender de reportes de usuarios como mecanismo de detección—lo cual es caro, lento y daña la confianza.
La deriva de calidad es medible aun si se siente subjetiva:
A escala, “hecho” no puede significar “funciona en mi máquina.” Una definición razonable incluye:
Velocidad sin calidad se convierte en velocidad más lenta después—porque cada nuevo cambio cuesta más verificar, depurar y explicar.
La velocidad es una ventaja—hasta que se saltan los pasos “aburridos” que previenen brechas. El vibe coding a menudo optimiza el progreso visible (nuevas pantallas, endpoints, integraciones rápidas), lo que puede eludir el threat modeling, una revisión básica de seguridad e incluso preguntas simples como: ¿qué pasaría si esta entrada es maliciosa o esta cuenta se ve comprometida?
Algunos patrones aparecen repetidamente cuando los equipos avanzan rápido sin guardarraíles:
Estos huecos pueden permanecer silenciosos hasta que la base de código es lo suficientemente grande como para que nadie recuerde por qué existe un atajo.
Una vez que almacenas datos de usuario—emails, metadatos de pago, ubicación, datos de salud o analíticas de comportamiento—eres responsable de cómo se recolectan, almacenan y comparten. La iteración rápida puede llevar a:
Si estás sujeto a GDPR/CCPA, SOC 2, HIPAA o requisitos de industria, “no nos dimos cuenta” no es defensa.
Agregar librerías rápido—especialmente de auth, crypto, analytics o tooling—puede introducir vulnerabilidades, telemetría no deseada o licencias incompatibles. Sin revisión, una sola dependencia puede ampliar dramáticamente tu superficie de ataque.
Usa automatización y puertas ligeras en vez de confiar en la memoria:
Bien hecho, estos guardarraíles preservan la velocidad evitando deuda de seguridad irreversible.
El vibe coding a menudo “funciona” en el lugar donde se creó: el portátil de un desarrollador con credenciales cacheadas, datos sembrados y un runtime permisivo. Producción quita esas muletas. “Funciona en mi máquina” se vuelve caro cuando cada desajuste se traduce en deploys fallidos, outages parciales o bugs visibles para clientes que no se pueden reproducir rápido.
Cuando priorizas la velocidad sobre la estructura, con frecuencia te saltas la plomería que explica qué está haciendo el sistema.
Logs pobres implican que no puedes responder “¿qué pasó?” tras un fallo.
Sin métricas no ves el rendimiento degradarse gradualmente hasta que cruza un umbral.
Sin trazas no sabes dónde se consume el tiempo a través de servicios, colas o APIs externas.
Reportes de error débiles significan excepciones en la oscuridad, convirtiendo incidentes reales en conjeturas.
La deuda operativa es la brecha entre “la app corre” y “la app puede operarse con seguridad.” Suele verse como despliegues frágiles, fixes específicos de entorno, pasos de rollback poco claros y acciones manuales ocultas (“ejecuta este script después del deploy”, “reinicia ese worker si se queda colgado”). Los runbooks no existen o están desactualizados y son propiedad de “quien lo tocó por última vez”.
Signos comunes de que producción se está volviendo el cuello de botella:
Empieza temprano con rutinas operativas ligeras: un runbook de una página por servicio, algunos dashboards ligados al impacto usuario, reporte automático de errores y postmortems cortos que produzcan una o dos correcciones concretas. Esto no es “proceso extra”—es la forma de mantener la velocidad sin convertir producción en tu equipo de QA no pagado.
El vibe coding puede sentirse colaborativo al principio porque todos “simplemente entregan”. Pero al crecer el equipo, la base de código se convierte en la interfaz compartida entre personas—y la inconsistencia se transforma en fricción.
Cuando cada feature sigue un patrón distinto (estructura de carpetas, nombres, manejo de errores, gestión de estado, llamadas a la API), los ingenieros dedican más tiempo a traducir que a construir. Las reviews se vuelven debates sobre gusto en vez de corrección y los cambios pequeños tardan más porque nadie sabe qué patrón es “el correcto” para esa área.
El resultado no es solo entrega más lenta—es calidad desigual. Algunas partes están bien testeadas y legibles, otras son frágiles. Los equipos empiezan a asignar trabajo a “quien conoce esa parte”, creando cuellos de botella.
Los nuevos ingenieros necesitan predictibilidad: dónde vive la lógica de negocio, cómo fluyen los datos, cómo añadir un endpoint, dónde poner validación, qué tests escribir. En una base de código vibeada, esas respuestas varían por feature.
Eso aumenta el coste de onboarding en dos formas:
Mientras varias personas trabajan en paralelo, supuestos inconsistentes crean retrabajo:
Eventualmente, el equipo se frena no porque programar sea difícil, sino porque coordinarlo es difícil.
Cuando omites elecciones explícitas—linderos, ownership, contratos de API, “esta es la forma de hacer X”—acumulas deuda de decisiones. Cada cambio futuro reabre preguntas antiguas. Sin costuras claras, nadie se siente con confianza para refactorizar y todo se entrelaza.
No necesitas burocracia pesada. Unos pocos “primitivos de alineación” ligeros hacen mucho:
Estas herramientas reducen el overhead de coordinación y hacen la base de código más predecible—para que el equipo siga moviéndose rápido sin tropezar consigo mismo.
El vibe coding puede verse bien—hasta el día que no. El truco es detectar el cambio de “desorden temporal que limpiaremos” a “deuda sistémica que sigue expandiéndose.” Vigila tanto los números como el comportamiento del equipo.
Algunas métricas tienden a moverse primero:
A menudo son señales tempranas antes que los dashboards:
El desorden temporal es intencional y con fecha límite (p. ej., un experimento rápido con un ticket de limpieza y un responsable). La deuda sistémica es comportamiento por defecto: los atajos no tienen plan, se extienden por módulos y hacen que los cambios futuros sean más lentos.
Usa un “registro de deuda” y chequeos mensuales de salud técnica: una lista corta de las deudas principales, su impacto, un responsable y una fecha objetivo. La visibilidad convierte la preocupación vaga en trabajo manejable.
El código rápido puede seguir siendo rápido si defines cómo se ve la “velocidad segura.” El objetivo no es frenar a la gente, sino hacer que la ruta rápida sea la predecible.
Mantén cambios pequeños y con propietario. Prefiere PRs que hagan una sola cosa, tengan un revisor claro y puedan revertirse fácilmente.
Una regla simple: si un cambio no puede explicarse en un par de frases, probablemente deba dividirse.
Los guardarraíles funcionan mejor cuando son automáticos y consistentes:
Piensa en capas para no intentar probar todo igual:
Escribe menos, pero lo correcto:
Usa asistentes de IA para borradores: primer pase de código, andamiaje de tests, sugerencias de refactor y esquemas de documentación. Pero mantiene la responsabilidad humana: los revisores son los que aprueban merges, los equipos deciden dependencias y nadie debería aceptar código generado que no pueda explicar.
Una forma práctica de mantener “velocidad de prototipo” mientras reduces riesgo operativo es estandarizar el traspaso de prototipos creados en chat a sistemas mantenidos. Por ejemplo, si usas una plataforma de vibe-coding como Koder.ai para generar apps web (React), backends (Go + PostgreSQL) o móviles (Flutter) desde una interfaz de chat, trata la salida como cualquier otro artefacto de ingeniería: exporta el source, pásalo por tus gates CI normales y exige tests + review antes de que llegue a uso amplio. Funciones como snapshots/rollback y modo de planificación pueden ayudarte a moverte rápido manteniendo cambios auditables y reversibles.
El vibe coding puede ser una elección inteligente cuando intentas aprender rápido, validar una idea o desbloquear a un equipo. Se vuelve mala apuesta cuando la velocidad reemplaza silenciosamente la claridad y el código se trata como “suficientemente bueno” para uso a largo plazo.
Usa vibe coding cuando la mayoría de estas sean ciertas:
Evítalo cuando toques pagos, auth, permisos, flujos core o cualquier cosa que te avergonzaría explicar en una revisión de incidentes.
Elige un guardarraíl para implementar primero: “Ningún prototipo alcanza al 20% de usuarios sin tests + review.” Alinear al equipo en eso mantiene la velocidad sin heredar el caos.
“Vibe coding” es desarrollo guiado por la intuición y la velocidad: priorizas el momentum y el envío sobre la especificación completa de requisitos, casos límite y diseño a largo plazo.
A menudo es eficaz para prototipos y aprendizaje, pero se vuelve arriesgado cuando se espera que el código sirva como un sistema duradero que otros deban extender de forma segura.
Úsalo para spikes, prototipos y experimentos acotados en el tiempo—especialmente cuando la incertidumbre es alta y el coste de equivocarse debe permanecer bajo.
Evítalo en pagos, autenticación, permisos, flujos críticos, bibliotecas compartidas y cualquier cosa que implique datos sensibles o regulados. Si debe comenzar con un enfoque “vibey”, publícalo detrás de un feature flag y planifica trabajo de endurecimiento antes del despliegue amplio.
Al escalar, el contexto se distribuye. Lo que antes estaba “en tu cabeza” se convierte en conocimiento tribal, y ese conocimiento no sobrevive al crecimiento del equipo.
A escala, decisiones no documentadas, arreglos puntuales y patrones inconsistentes se copian. El coste no es una gran caída, sino muchos pequeños sobresaltos: cambios más lentos, más regresiones, onboarding más difícil y despliegues más arriesgados.
Crea un punto de transición explícito: “prototipo” vs “producción”. Luego haz un pase corto de endurecimiento:
Ponle un límite de tiempo y trátalo como una graduación: o lo haces mantenible o lo eliminas.
Haz visible la deuda y asígnala:
La meta no es deuda cero, sino evitar que la deuda se acumule en silencio.
Haz explícitas las dependencias y prueba los “handshakes”:
Si no puedes explicar qué podría romperse, el acoplamiento está demasiado oculto.
Usa pruebas en capas para no depender de chequeos manuales:
Mantén los PR pequeños; los cambios pequeños son más fáciles de testear y más seguros para revertir.
Añade la mínima observabilidad viable por servicio:
Acompáñalo con runbooks básicos: cómo desplegar, revertir y diagnosticar incidentes comunes.
Implementa “defaults seguros” que no dependan de la memoria:
Son ligeros comparados con el coste de una brecha o una auditoría de cumplimiento.
Mide y escucha al equipo:
Cuando los veas, tómalo como señal de escalado: refuerza guardarraíles, estandariza patrones y reduce el acoplamiento oculto antes de que sea una lotería de despliegues.
