IA y vibe coding: ¿bien o mal?

El término vibe coding lo describió Andrej Karpathy, exdirector de IA en Tesla y cofundador de OpenAI. Nombró así un enfoque en el que la persona ya no escribe código línea a línea, sino que trabaja como arquitecto y definidor de tareas, delegando entre el 80 y el 90% de la rutina a agentes de IA como Cursor, Claude Code o GitHub Copilot.

La práctica ha demostrado que el vibe coding es más bien un multiplicador del pensamiento estratégico de la empresa que una pastilla mágica o una amenaza en sí mismo.

A continuación, un análisis con ejemplos de cómo funcionó la adopción de la IA y del vibe coding en empresas reales de distintos sectores.

Shopify

• Decisión: hicieron un «refactor de procesos», pasaron a los desarrolladores al vibe coding (Cursor, Copilot) y exigieron centrarse en el pensamiento de producto en vez de en la cantidad de líneas escritas.
• 🟢 Resultado: crecimiento multiplicado del número de lanzamientos de funciones sin despidos masivos y casi el doble de productividad por ingeniero.

Meta

• Decisión: declararon el «año de la eficiencia», despidieron a decenas de miles de desarrolladores y mánagers, redirigieron la nómina liberada a comprar GPU e infraestructura y obligaron a los equipos restantes a pasarse a herramientas de IA.
• 🔴 Resultado: caída de la experiencia interna en los productos base, agotamiento de los seniors que quedaron y aumento de riesgos en los lanzamientos.

Salesforce

• Decisión: reducción de la plantilla de soporte de 9 000 a 5 000 personas mediante agentes de IA (Agentforce) y congelación de la contratación de programadores de línea.
• 🔴 Resultado: aumento del margen sobre el papel y fuerte subida de la carga sobre los arquitectos restantes, que deben corregir a mano los errores de la IA.

Alibaba y Tencent

• Decisión: despidos encubiertos de desarrolladores de base mediante cuotas obligatorias de programación con IA y recortes de nómina.
• 🔴 Resultado: caída de la motivación, empeoramiento de la calidad de los sistemas internos y demandas judiciales de empleados (los tribunales prohíben sustituir personas por IA).

SoftBank

• Decisión: el programa «AI-nization», formación en vibe coding e IA no solo para el departamento de TI, sino también para comerciales, logística y marketing.
• 🟢 Resultado: automatización de la rutina, campañas de marketing más rápidas y logística optimizada sin recortes de plantilla.

Klarna

• Decisión: congelaron la contratación y redujeron la plantilla de 5 500 a 3 400 personas, anunciando oficialmente la sustitución de desarrolladores y soporte por IA.
• 🔴 Resultado: aumento de fallos del sistema, caída de la calidad del servicio y reconocimiento del error por parte del CEO Sebastian Siemiatkowski, con la posterior reanudación de la contratación.

Mercado Libre

• Decisión: implantaron el vibe coding para más de 13 000 desarrolladores y dirigieron el tiempo liberado de escribir sintaxis hacia la seguridad y la arquitectura.
• 🟢 Resultado: despliegue de código un 50–60% más rápido y reducción del tiempo de validación de hipótesis de meses a unos pocos días.

Payoneer

• Decisión: adoptaron el vibe coding y asistentes de IA para automatizar integraciones rutinarias, pruebas y scripts antifraude.
• 🟢 Resultado: crecimiento exponencial del volumen de transacciones sin inflar el equipo de ingeniería y con la estabilidad de los sistemas plenamente conservada.

Flippa

• Decisión: trasladaron a herramientas de IA la evaluación del código, la auditoría de sitios y la verificación del tráfico de los activos digitales en venta.
• 🟢 Resultado: las operaciones se cierran varias veces más rápido y un equipo pequeño gestiona volúmenes que antes requerían departamentos enteros.

Kakao

• Decisión: el programa «AI Mileage» (120 dólares al mes para cada ingeniero en herramientas de vibe coding) y una reorganización de procesos sin despidos.
• 🟢 Resultado: la productividad de los programadores subió entre un 50 y un 100% y se lanzaron rápidamente nuevos servicios del ecosistema.

Habr

• Decisión: introdujeron búsqueda y resúmenes con IA y permitieron a los autores usar IA para generar contenido y código.
• 🔴 Resultado: la plataforma se llenó de textos generados de baja calidad, la comunidad de ingenieros reaccionó con votos negativos masivos a los artículos escritos sin dominio del tema y hubo que endurecer las reglas de moderación.

Chegg

• Decisión: intentaron sustituir de urgencia su base de expertos humanos por generación con IA y recortaron más del 40% de la plantilla.
• 🔴 Resultado: hundimiento del negocio, pérdida de la singularidad del contenido, fuga de más del 50% de los usuarios y caída de la capitalización de la empresa de más del 80%.

Duolingo

• Decisión: recortaron el 10% de los colaboradores externos y entregaron la traducción, la localización y la generación de contenido a herramientas de IA.
• 🔴 Resultado: daño reputacional por la caída de la calidad de las lecciones («contenido estéril») y sobrecarga de los ingenieros internos que corregían los errores de la IA.

Rakuten Kobo

• Decisión: en lugar de personas, confiaron a algoritmos de IA la moderación, el formateo y la evaluación de calidad de los libros y materiales entrantes.
• 🔴 Resultado: degradación del sistema de control. Sin contexto humano los algoritmos empezaron a «quedarse ciegos»: la plataforma se inundó de libros generados de baja calidad, mientras que obras valiosas de autores reales fueron bloqueadas en masa por falsos positivos de los detectores de IA.

G2i

• Decisión: dejaron de contratar a desarrolladores principiantes e intermedios y desplazaron el foco de las peticiones de clientes hacia la IA.
• 🔴 Resultado: caída de ingresos en el desarrollo por encargo clásico y reconversión forzada hacia la búsqueda de arquitectos para el trabajo con IA.

Alignerr

• Decisión: pasaron a los freelancers de escribir código desde cero al modelo de vibe coding, ensamblando el código de la IA y etiquetando sus errores.
• 🔴 Resultado: la programación básica perdió valor y el valor del especialista se desplazó por completo hacia la auditoría y la validación.

EnFi y ZenBusiness

• Decisión: enseñaron vibe coding (Cursor, Claude Code) a los equipos de marketing, RR. HH. y producto.
• 🟢 Resultado: empleados sin perfil técnico empezaron a montar por su cuenta servicios y paneles funcionales en cuestión de horas, descargando por completo al departamento de ingeniería.

• Despedir gente y sustituirla por IA y vibe coding para recortar nómina significa estancamiento y caída: fallos, degradación del producto, pérdida de contexto y experiencia, y los costes de volver a contratar y formar.
• Mantener a la gente, convirtiendo a los ingenieros en arquitectos y al personal no técnico en creadores, significa crecimiento geométrico: hipótesis validadas en horas, un salto multiplicado en despliegue de funciones e innovación y productos lanzados mucho más rápido y mejor.

Ganan no los que ahorraron en el sueldo de un desarrollador, sino los que dieron a su gente el vibe coding como superpoder.

Como suele ocurrir: ganan los que buscan desarrollo, no recortes.