Codificación de vibraciones

El Vibe coding ha generado inquietudes sobre la comprensión y la responsabilidad. Algunos desarrolladores implementan código generado por IA sin comprender su funcionalidad, lo que conlleva errores, fallos o vulnerabilidades de seguridad no detectados . ^{[ 17 ]} Si bien este enfoque puede ser adecuado para la creación de prototipos o "proyectos desechables de fin de semana", como Karpathy lo concibió originalmente, algunos expertos consideran que plantea riesgos en entornos profesionales, donde una comprensión profunda del código es necesaria para la depuración , el mantenimiento y la seguridad . Ars Technica cita a Simon Willison, quien afirmó: "Implementar Vibe coding para llegar a una base de código de producción es claramente arriesgado. La mayor parte del trabajo que hacemos como ingenieros de software implica la evolución de sistemas existentes, donde la calidad y la comprensibilidad del código subyacente son cruciales". ^{[ 1 ]}

En mayo de 2025, se informó que Lovable , una aplicación sueca de programación de vibe, tenía vulnerabilidades de seguridad en el código que generaba, con 170 de las 1645 aplicaciones web creadas por Lovable que presentaban un problema que permitiría a cualquier persona acceder a información personal. ^{[ 18 ] [ 19 ]}

En octubre de 2025, Veracode publicó un estudio que demostraba que, en los últimos tres años, los modelos de lógica descriptiva (MLD) habían mejorado notablemente en la generación de código funcional, pero que la seguridad del código generado no había mejorado en general. Además, los modelos más grandes no eran mejores que los pequeños en la generación de código seguro. Se observó un ligero aumento en la seguridad de los modelos de razonamiento de OpenAI, pero no en otros modelos, y este aumento no se correspondía con la mejora en la funcionalidad generada. ^{[ 20 ]}

En diciembre de 2025, el investigador de seguridad informática Etizaz Mohsin descubrió una vulnerabilidad de seguridad en la plataforma de codificación Orchids vibe, que demostró a un reportero de BBC News en febrero de 2026. ^{[ 21 ]}

Un análisis realizado en diciembre de 2025 por CodeRabbit de 470 solicitudes de extracción de código abierto en GitHub reveló que el código coescrito por IA generativa contenía aproximadamente 1,7 veces más problemas "graves" en comparación con el código escrito por humanos. El estudio mostró que el código coescrito por IA presentaba tasas elevadas de errores lógicos, incluyendo dependencias incorrectas, flujo de control defectuoso , configuraciones erróneas (un 75 % más frecuentes) y vulnerabilidades de seguridad (2,74 veces más frecuentes). Además, también se reportaron problemas de legibilidad del código, como errores de formato e inconsistencias en la nomenclatura. ^{[ 22 ] [ 23 ]}

En julio de 2025, el fundador de SaaStr documentó sus experiencias negativas con la codificación de vibraciones: el agente de IA de Replit eliminó una base de datos a pesar de las instrucciones explícitas de no realizar ningún cambio. ^{[ 24 ] [ 25 ]}

Cuando rsync se actualizó a 3.4.3 el 20 de mayo de 2026, varios usuarios informaron que no podían realizar copias de seguridad incrementales de archivos. Estos usuarios descubrieron que desde rsync 3.4.1, docenas de confirmaciones de git habían sido realizadas por "tridge y claude", con Claude de Anthropic siendo utilizado en el proceso de codificación. Esto llevó a un usuario a publicar un problema de GitHub llamado Please Do Not Vibe Fuck Up This Software , que se extendió a otros sitios de redes sociales como Reddit , lo que llevó a debates sobre la aceptación de código generado por IA en infraestructura crítica de código abierto. ^{[ 26 ]} En respuesta, Tridge publicó una entrada de blog llamada rsync and outrage , en la que afirma que usó IA para agregar conjuntos de pruebas y "técnicas de endurecimiento de defensa en profundidad" al código. ^{[ 27 ]} Tridge también afirmó que openrsync de OpenBSD , una implementación alternativa de rsync a la que algunos usuarios planeaban cambiar, falla el conjunto de pruebas asistido por IA; Esta declaración fue criticada por el editor de OSNews, Thom Holwerda, quien la calificó de "infantil e innecesaria, y rezuma inseguridad". ^{[ 26 ] [ 28 ]}

La codificación basada en la dinámica del código tiene el potencial de dificultar el mantenimiento del código a largo plazo, lo que conlleva una deuda técnica.

A principios de 2025, GitClear publicó los resultados de un análisis longitudinal de 211 millones de líneas de cambios de código desde 2020 hasta 2024. Descubrieron que el volumen de refactorización de código cayó del 25 % de las líneas modificadas en 2021 a menos del 10 % en 2024, la duplicación de código aumentó aproximadamente cuatro veces en volumen, el código copiado y pegado superó al código movido por primera vez en dos décadas, y la rotación de código (código fusionado prematuramente que se reescribe poco después de la fusión) casi se duplicó. ^{[ 29 ] [ 23 ]}

En septiembre de 2025, Fast Company informó que la "resaca de la codificación vibracional" ya está aquí, y los ingenieros de software senior citan el " infierno del desarrollo " cuando trabajan con código generado por IA. ^{[ 30 ]}

La IA generativa es capaz de manejar tareas simples como algoritmos básicos . Sin embargo, estos sistemas tienen dificultades con problemas de codificación más novedosos y complejos, como proyectos que involucran múltiples archivos, bibliotecas mal documentadas o código crítico para la seguridad. ^{[ 31 ]}

En julio de 2025, METR , una organización que evalúa modelos de vanguardia , realizó un ensayo controlado aleatorio en el que 16 desarrolladores experimentados de código abierto completaron 246 tareas en repositorios maduros. En ese contexto, permitir el uso de herramientas de IA de principios de 2025 aumentó el tiempo de finalización en un 19 %, aunque los participantes habían predicho antes de las tareas que la IA reduciría el tiempo de finalización en un 24 %. ^{[ 32 ] [ 33 ] [ 23 ]}

Los LLM generan código dinámicamente, y la estructura de dicho código puede estar sujeta a variaciones. ^{[ 34 ]} Además, dado que el desarrollador no escribió el código, puede tener dificultades para comprender su sintaxis y conceptos. ^{[ 31 ]}

En mayo de 2026, The Wall Street Journal informó sobre las críticas de Mario Zechner y Armin Ronacher , ingenieros responsables del sistema de codificación Pi integrado en el sistema de agentes de IA OpenClaw . Advirtieron sobre una inminente crisis de "vibe slop". Opinaron que las empresas están sacrificando la productividad a corto plazo por problemas a largo plazo, como software defectuoso, interrupciones del servicio, vulnerabilidades de seguridad y una mayor deuda técnica . Zechner declaró: "Tenemos una infraestructura que se está desmoronando y un software que ahora tiene muchísimos errores en comparación con antes. Podemos seguir así un par de meses más, o incluso años, pero tarde o temprano nos pasará factura". ^{[ 35 ]}

En enero de 2026, un artículo escrito por expertos de varias universidades titulado "Vibe Coding Kills Open Source" ^{[ 36 ]} argumentó que la codificación de vibraciones tiene un impacto negativo en el ecosistema del software de código abierto . Los autores afirman que el aumento de la codificación de vibraciones reduce la interacción de los usuarios con los mantenedores de código abierto, lo que tiene costos ocultos para dichos mantenedores. En declaraciones a The Register sobre su artículo, los autores argumentaron: ^{[ 37 ]}

«La codificación basada en la dinámica del usuario aumenta la productividad al reducir el costo de usar y desarrollar código existente, pero también debilita la participación del usuario, a través de la cual muchos mantenedores obtienen beneficios», argumentan los autores. «Cuando el software de código abierto se monetiza únicamente mediante la participación directa del usuario, una mayor adopción de la codificación basada en la dinámica del usuario reduce el acceso y el intercambio, disminuye la disponibilidad y la calidad del software de código abierto, y reduce el bienestar a pesar de una mayor productividad».

Añadieron que los ingresos no son lo único que puede verse afectado por esta tendencia, ya que los responsables del mantenimiento del software de código abierto tradicionalmente también obtienen beneficios intangibles de su trabajo, como el reconocimiento de la comunidad, la reputación y las perspectivas laborales.

Maya Posch, al explicar las afirmaciones del artículo en Hackaday , amplió la explicación. Señaló que el mecanismo por el cual la codificación de vibraciones reduce la armonía con los proyectos de código abierto es la homogeneización del desarrollo de software; los modelos de lenguaje se inclinarán hacia bibliotecas grandes y establecidas que aparecen con frecuencia en su conjunto de datos de entrenamiento, eliminando el proceso de selección orgánica de bibliotecas y herramientas y dificultando que las herramientas de código abierto más recientes se den a conocer. También señaló que los modelos de lenguaje no enviarán informes de errores útiles a los mantenedores ni estarán al tanto de los problemas potenciales. ^{[ 38 ]}

En febrero de 2026, GitHub reconoció un aumento de contribuciones generadas por IA de menor calidad que abrumaban a los mantenedores de código abierto, describiendo el fenómeno como un " septiembre eterno" para el código abierto. Citaron ejemplos de proyectos ya afectados, incluido el proyecto cURL , que finalizó su programa de recompensas por errores tras la multiplicación de los informes de seguridad generados por IA, y algunos proyectos, como Ghostty, que adoptaron modelos de contribución solo por invitación. La plataforma introdujo nuevos controles para los mantenedores, incluida la posibilidad de restringir la creación de solicitudes de extracción a colaboradores, límites temporales en la actividad del repositorio como medio de control de masas y herramientas de comunicación como banners y mensajes fijados en los problemas. ^{[ 39 ]}