La expresión “vibe coding” —acuñada por Andrej Karpathy en febrero de 2025— describe la programación basada en prompts donde la IA genera la mayor parte del código y el humano actúa como director de orquesta en estado de flow . En apenas unos meses el término ha pasado de meme a práctica habitual: desde start-ups hasta grandes bancos confían en asistentes como GitHub Copilot o Replit AI para escribir funciones completas en segundos. Sin embargo, la velocidad no siempre va de la mano de la robustez. En este artículo evaluamos, con casos reales y datos contrastados, los riesgos del vibe coding para tres perfiles clave:
- Clientes —internos o externos— que consumen el código generado
- Directores de tecnología y ciberseguridad
- Empresas que externalizan desarrollo de software
Más allá del “hype”: por qué el vibe coding preocupa al C-suite
Los defensores del vibe coding subrayan la reducción de time-to-market y la democratización del desarrollo. Indie developers crean exitosos juegos en poco tiempo y empresas de IA como Antrophic crean preciosos manifiestos haciendo cada vez más real este nuevo concepto.
Ventajas del vibe coding
| Ventaja | Impacto empresarial |
| Time‑to‑market récord | MVP en semanas ⇒ validación temprana del mercado |
| Barrera de entrada baja | Profesionales no expertos pueden prototipar ideas complejas |
| Productividad ampliada | Ingeniero sénior gestiona varios streams en paralelo |
| Creatividad combinatoria | Probar arquitecturas y stacks sin gran coste inicial |
Pero los responsables de TI están observando efectos colaterales:
Riesgos del Vibe Coding para las Empresas
| Riesgo operativo | Impacto empresarial |
| Defecto recurrente: la IA replica errores pre-existentes del repo | Caídas de servicio y pérdida de reputación |
| Vulnerabilidades latentes en librerías y modelos | Superficie de ataque desconocida |
| Deuda técnica acelerada | Costes de reescritura, dificultad de mantenimiento |
| Pérdida de trazabilidad sobre la procedencia del código | Problemas de cumplimiento normativo y auditoría |
Estos puntos no son teóricos; se han materializado en incidentes graves que analizamos a continuación.
Tres casos reales que ilustran los riesgos
Caso 1 – Sector financiero: “una interrupción por semana”
El CEO de SonarSource relató a VentureBeat que un gran grupo financiero sufría “una caída a la semana” atribuida a código generado por IA. Los desarrolladores hacían code review, pero con menor rigor porque «no sentían el código como suyo» . Resultado: micro-servicios inestables, restauraciones urgentes y horas facturables perdidas. El incidente obligó a la entidad a imponer revisiones manuales bloqueantes y linting automático antes del merge.
Lecciones
- La automatización debe ir acompañada de controles de calidad que no puedan saltarse por presión de calendario.
- Sin esquema de responsabilidades claras, la calidad del código se diluye.
Caso 2 – ShadowRay: vulnerabilidad explotada en miles de clústeres IA
En marzo de 2025 Oligo Security descubrió un fallo crítico en Ray —framework de orquestación usado para servir modelos— que permitió a atacantes comprometer clústeres y robar credenciales cloud durante siete meses sin ser detectados . El problema no estaba siquiera registrado como CVE; era una shadow vulnerability derivada de configuraciones por defecto poco seguras.
Lecciones
- El ritmo de librerías open-source para IA es tan alto que los escáneres tradicionales no detectan todos los riesgos.
- El vibe coder que “confía en las vibras” e incluye dependencias sin auditar introduce una bomba de relojería.
Caso 3 – GitHub Copilot duplica vulnerabilidades
Investigadores de Snyk demostraron que Copilot replica fallos existentes: añadieron un snippet vulnerable a un fichero y el asistente generó otro idéntico, multiplicando el riesgo de inyección SQL . El patrón se repite con XSS, path traversal y credenciales embebidas.
Lecciones
- La IA hereda los vicios de su contexto; si el repositorio está “contaminado”, el código nuevo también lo estará.
- SAST/DAST y políticas de secure-by-default no son opcionales.
¿Qué debe exigir el cliente a su proveedor o a su propio equipo?
Los compradores de software —ya sea un departamento interno o un cliente externo— no pueden quedarse en “confía, la IA lo hace bien”. Estas son las cinco garantías mínimas que deberían figurar en cualquier contrato o statement of workcuando se usa generación automática de código:
- Plan de calidad documentado
- Umbral de cobertura de pruebas ≥ 80 %
- Integración continua con SAST y análisis de dependencia
- Política de revisión humana obligatoria
- Ningún pull request generado por IA se fusiona sin revisión de un ingeniero sénior
- Registro de revisiones para auditoría
- Inventario SBOM con etiqueta de origen
- Cada archivo indica si lo escribió un humano o una IA y con qué modelo
- Facilita trazabilidad ante auditorías regulatorias (GDPR, PSD2, SOX…)
- Escaneos de vulnerabilidades “IA aware”
- Herramientas capaces de detectar shadow vulns (ej. Oligo) y patrones inseguros en prompts
- Re-ejecución de escáner tras cada major de librerías LLM
- Cláusula de responsabilidad contractual
- El proveedor responde por fallos de seguridad derivados de código IA hasta cierto umbral económico
- Mecanismo de penalizaciones o service credits en caso de downtime
Buenas prácticas para minimizar riesgos del vibe coding
| Área | Recomendaciones operativas |
| Arquitectura | Diseñar APIs desacopladas y feature toggles que permitan aislar módulos generados por IA sin afectar el resto del sistema. |
| Observabilidad | Métricas de latencia y error por micro-servicio, tracing distribuido y alertas específicas para endpoints recién generados. |
| Formación | Programas de secure prompt engineering y pair programming IA-humano para mantener la pericia técnica. |
| Gobierno | Comité de IA que apruebe modelos, políticas de uso de datos, licencias y gestión de dependencias generativas. |
Conclusión
Los riesgos del vibe coding no derivan de la IA en sí, sino de aplicar la IA sin disciplina. La rapidez es tentadora, pero rapidez sin controles es fragilidad. Tanto si externaliza el desarrollo como si lo lleva dentro de casa, cualquier organización debería tratar el código generado por IA con el mismo —o mayor— escepticismo que el escrito a mano.
Adoptar un marco de gobierno, auditar librerías, reforzar las pruebas automatizadas y mantener la responsabilidad humana son pasos ineludibles para evitar que las “buenas vibras” terminen en titulares negativos.