Andrej Karpathy, exdirector de IA de Tesla y cofundador de OpenAI, ha admitido que su filosofía de ‘vibe coding’ no es tan efectiva como se pensaba. En su último proyecto, se vio obligado a escribir todo el código a mano, revelando las limitaciones actuales de la IA en la programación.
Karpathy, una de las figuras más influyentes en el ámbito de la inteligencia artificial, había promovido la idea de que la programación podría hacerse sin necesidad de escribir código, a través de un enfoque que denominó ‘vibe coding’. Sin embargo, en su reciente proyecto llamado nanochat, un chatbot de código abierto, se encontró con la dura realidad de que la automatización total del desarrollo aún no es viable.
En sus propias palabras, Karpathy comentó: «Básicamente, escribí todo a mano (con tab de autocompletado). Traté de usar agentes de Claude/Codex algunas veces, pero no funcionaban como lo necesitaba y no me fueron de utilidad». Este testimonio pone de manifiesto la brecha existente entre la teoría y la práctica en el uso de la inteligencia artificial para la programación.
El nanochat está diseñado para que cualquier persona pueda entrenar su propio modelo de lenguaje al estilo de ChatGPT de manera económica y rápida. Sin embargo, lo que realmente llamó la atención fue la confesión de Karpathy sobre su proceso de desarrollo, que incluyó alrededor de 8.000 líneas de código que él mismo escribió. Este hecho resalta una verdad que muchos desarrolladores ya conocen: la IA, aunque poderosa, aún no está a la altura de manejar proyectos complejos de forma autónoma.
El concepto de ‘vibe coding’ se popularizó a principios de 2025, cuando Karpathy lo describió en un tuit como un método ideal para programar con IA. La idea era que los desarrolladores pudieran simplemente expresar en lenguaje natural lo que querían y dejar que la IA hiciera el resto. Sin embargo, la realidad ha demostrado que este enfoque tiene sus limitaciones.
Estudios recientes han mostrado que un alto porcentaje de desarrolladores termina dedicando más tiempo a corregir errores generados por la IA que el tiempo que ahorran al utilizarla. Por ejemplo, la empresa de computación en la nube Fastly reveló que el 95% de los desarrolladores se enfrenta a este problema. Además, algunas compañías han comenzado a recontratar ingenieros humanos para supervisar el código generado por la IA, lo que pone en duda la efectividad del ‘vibe coding’.
Otro aspecto preocupante es que, si los desarrolladores dependen demasiado de la IA sin comprender el código que esta genera, corren el riesgo de perder habilidades fundamentales. Esto podría resultar en un código difícil de mantener y lleno de errores, lo que podría tener consecuencias graves en el desarrollo de software.
Raspberry Pi, la famosa marca que ha democratizado la informática, también ha expresado su preocupación. En un documento titulado ‘Por qué los niños aún deben aprender a programar en la era de la IA’, la compañía advierte que confiar ciegamente en el ‘vibe coding’ puede ser una trampa. En el pasado, aprender a programar era considerado un rito de paso esencial para los ingenieros, y ahora el debate se centra en si es necesario aprender a programar si la IA puede hacerlo por nosotros.
La respuesta parece ser un rotundo sí. A pesar de los avances en IA, los fallos que presenta subrayan la importancia de contar con programadores capacitados que puedan discernir entre un código útil y uno problemático. En conclusión, aunque la IA puede ser una herramienta valiosa, el equilibrio entre su uso y la formación en programación es más crucial que nunca.
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