07 abr 2025·8 min
Vibe Coding vs Ingeniería Tradicional: Velocidad, Riesgo, Mantenibilidad
Comparación práctica entre vibe coding e ingeniería tradicional. Descubre dónde gana cada uno en velocidad, gestión de riesgos y mantenibilidad a largo plazo.
Comparación práctica entre vibe coding e ingeniería tradicional. Descubre dónde gana cada uno en velocidad, gestión de riesgos y mantenibilidad a largo plazo.
“Vibe coding” es un estilo de construir software en el que avanzas rápido apoyándote mucho en código generado por IA y en tu propia intuición de lo que “se ve bien”. Describes el resultado que quieres, aceptas una solución sugerida, la pruebas, ajustas los prompts y repites. El bucle de retroalimentación es mayormente: ejecútalo, mira qué pasa, ajústalo. Se trata menos de planificar por adelantado y más de iterar rápidamente hasta que el producto se siente correcto.
La ingeniería de software tradicional enfatiza lo contrario: reducir sorpresas añadiendo estructura antes y durante la implementación. Eso suele incluir clarificar requisitos, bosquejar un diseño, dividir el trabajo en tickets, escribir pruebas, hacer revisiones de código y documentar decisiones. El bucle sigue siendo iterativo, pero está guiado por estándares y controles compartidos que buscan detectar errores temprano.
Este artículo compara los dos enfoques en tres dimensiones prácticas:
Esto no es un argumento moral sobre una “forma correcta” de construir software. Vibe coding puede ser una opción inteligente para prototipos, herramientas internas o descubrimiento temprano de producto. La ingeniería tradicional puede ser esencial cuando las caídas, incidentes de seguridad o fallos de cumplimiento tienen consecuencias reales.
Tampoco es un artículo de hype sobre IA. La IA puede acelerar ambos estilos: el vibe coding usa la IA como motor principal, mientras que la ingeniería tradicional usa la IA como ayudante dentro de un proceso estructurado. El objetivo aquí es dejar claros los trade-offs para que elijas con intención—según el tamaño del equipo, los plazos y lo costoso que sería un error.
Dos equipos pueden construir la misma funcionalidad y aun así seguir caminos radicalmente distintos para llevarla a main. La diferencia no son solo las herramientas: es dónde ocurre el “pensar”: por adelantado en artefactos y revisiones, o continuamente mediante iteración rápida.
Un bucle típico de vibe coding comienza con un objetivo concreto (“añadir una página de facturación con checkout de Stripe”) y pasa directamente a prompts, generación de código y pruebas inmediatas.
Los artefactos principales suelen ser:
La retroalimentación es rápida y local: ejecútalo, haz clic, ajusta prompts, repite. El momento de “merge” suele llegar cuando la funcionalidad se ve bien y no rompe nada de forma obvia.
Este flujo brilla para creadores en solitario y equipos pequeños que construyen prototipos, herramientas internas o productos greenfield donde los requisitos aún se están formando.
Si lo haces en un entorno dedicado de vibe coding como Koder.ai, a menudo puedes mantener el bucle muy cerrado mientras añades algo de seguridad: modo de planificación para intención previa, snapshots para rollback y la opción de exportar el código fuente cuando estés listo para endurecer el prototipo en una canalización más tradicional.
Un flujo tradicional invierte más esfuerzo antes de que los cambios de código aterricen.
Artefactos comunes incluyen:
Los bucles de retroalimentación están escalonados: feedback temprano de producto/diseño, luego feedback técnico en la revisión, y confianza de las pruebas y las comprobaciones pre-merge. El “merge” es un checkpoint: se espera que el código sea entendible, testeable y seguro de mantener.
Este enfoque encaja con equipos más grandes, bases de código duraderas y organizaciones con requisitos de fiabilidad, seguridad o cumplimiento—donde “funciona en mi máquina” no es suficiente.
La mayoría de equipos reales mezclan ambos: usan IA para acelerar la implementación mientras anclan el trabajo en requisitos claros, revisiones y checks automatizados que hacen que los merges sean aburridos—en el buen sentido.
La velocidad es donde el vibe coding parece imbatible—al principio. Está optimizado para el momentum: menos decisiones al inicio, más “enviar algo que funcione” e iteración rápida con asistencia de IA.
El vibe coding brilla cuando el trabajo es mayormente ensamblar piezas en lugar de diseñar un sistema.
En estas zonas, la vía más rápida suele ser “haz que funcione, luego refina”. Eso es exactamente para lo que está pensado el vibe coding.
La ingeniería tradicional comienza más despacio porque invierte en decisiones que reducen trabajo futuro: límites claros, componentes reutilizables y comportamiento predecible.
Suele volverse más rápida después porque obtienes:
El coste oculto del vibe coding es el impuesto por rehacer: tiempo gastado después desenredando atajos que fueron razonables en el momento—lógica duplicada, nombres poco claros, patrones inconsistentes, casos límite sin cubrir y soluciones “temporales” que se volvieron permanentes.
Los impuestos por rehacer aparecen como:
Si tu primera versión toma 2 días pero el mes siguiente añade 10 días de limpieza, tu enfoque “rápido” puede terminar siendo más lento en conjunto.
En lugar de debatir sensaciones, registra algunas métricas simples:
El vibe coding suele ganar tiempo de ciclo al principio. La ingeniería tradicional suele ganar lead time cuando el producto necesita entregas constantes y fiables.
El riesgo no es solo “bugs”. Es la posibilidad de que lo que envías cause daño real: pérdida de dinero, tiempo desperdiciado, confianza dañada o sistemas caídos. La diferencia clave entre vibe coding e ingeniería tradicional es cuán visible es ese riesgo mientras construyes.
Correctitud: la funcionalidad funciona en tu demo de camino feliz, pero falla con datos reales, casos límite o en distintos entornos.
Fiabilidad: cosas que hacen timeouts, se caen bajo carga o se rompen durante despliegues y rollbacks.
Seguridad: secretos expuestos, permisos inseguros, vulnerabilidades por inyección, dependencias inseguras o flujos de autenticación débiles.
Cumplimiento y privacidad: registrar datos personales por accidente, faltar a flujos de consentimiento, no cumplir auditorías o violar reglas de retención.
Vibe coding tiende a ser optimista: avanzas según lo que “parece correcto” en el momento. Esa velocidad a menudo depende de supuestos no expresados—sobre entradas, comportamiento del usuario, infraestructura o forma de los datos. El desarrollo asistido por IA puede amplificar esto al rellenar huecos con código plausible que parece correcto pero no está validado.
El riesgo no es que el código sea siempre incorrecto; es que no sabes cuán incorrecto podría ser hasta que llegue a producción. Patrones de fallo comunes incluyen:
La ingeniería tradicional reduce el riesgo obligando a la claridad antes de enviar. Prácticas como revisión de código, modelado de amenazas y pruebas no son ceremoniales: crean checkpoints donde los supuestos se desafían.
El resultado no es riesgo cero, sino riesgo más bajo y más predecible con el tiempo.
El proceso puede introducir su propio riesgo: retrasos que fuerzan al equipo a lanzar estresado, o sobrediseño que te ata a una complejidad innecesaria. Si el equipo construye demasiado “por si acaso”, puedes terminar con aprendizaje más lento, migraciones grandes y funcionalidades que nunca aportan valor.
La meta práctica es ajustar los guardarraíles al nivel de las apuestas: cuanto mayor sea el impacto de una caída, más estructura querrás de antemano.
La mantenibilidad es qué tan fácil es que una base de código se entienda, cambie y se confíe con el tiempo. No es una preferencia estética vaga: es una mezcla práctica de legibilidad, modularidad, pruebas, docs y propiedad clara. Cuando la mantenibilidad es alta, los pequeños cambios de producto siguen siendo pequeños. Cuando es baja, cada ajuste se convierte en un mini-proyecto.
Al principio, el vibe coding suele sentirse más barato: avanzas rápido, aparecen funcionalidades y la app “funciona”. El coste oculto aparece más adelante, cuando la misma velocidad crea fricción compuesta—cada cambio requiere más conjetura, más arreglos por regresiones y más tiempo para redescubrir la intención.
La mantenibilidad es un coste del producto, no una preferencia estética. Afecta:
La salida asistida por IA puede reducir sutilmente la mantenibilidad cuando se produce en ráfagas sin un marco consistente. Patrones de deriva comunes: nombres inconsistentes, estilos arquitectónicos mixtos, lógica duplicada y comportamiento “mágico” que no está explicado en ningún lugar. Aunque cada snippet sea razonable, el conjunto puede volverse un parcheado donde nadie sabe cuál es el estándar.
Las prácticas tradicionales mantienen la curva más plana por diseño: convenciones compartidas, límites modulares, tests como especificaciones vivas, docs ligeros para decisiones clave y propiedad clara (quién mantiene qué). No son rituales; son los mecanismos que hacen que los cambios futuros sean predecibles.
Si quieres la velocidad del vibe coding sin el arrastre a largo plazo, trata la mantenibilidad como una característica que entregas continuamente, no como una tarea de limpieza para “hacer después”.
La depuración es donde la diferencia entre vibe coding y la ingeniería tradicional se vuelve obvia. Cuando envías rápido, es fácil confundir “el bug desapareció” con “el sistema se entiende”.
Vibe coding suele usar un bucle de prompt-and-try: describir el síntoma a una herramienta de IA, aplicar un parche sugerido, ejecutar el camino feliz y seguir. Esto puede funcionar bien para problemas aislados, pero es frágil cuando los bugs son causados por timing, estado o detalles de integración.
La ingeniería tradicional tiende a reproducir-y-arreglar: obtener una reproducción fiable, aislar la causa y arreglarla de forma que prevenga la misma clase de fallo. Es más lento al principio, pero produce arreglos en los que puedes confiar y explicar.
Sin observabilidad básica, prompt-and-try tiende a degradarse en conjeturas. El riesgo de “funciona en mi máquina” aumenta porque tu ejecución local no coincide con datos de producción, patrones de tráfico, permisos o concurrencia.
La observabilidad útil suele significar:
Con esas señales, pasas menos tiempo debatiendo qué ocurrió y más tiempo arreglándolo.
En la práctica, las herramientas pueden reforzar buenos hábitos. Por ejemplo, cuando despliegas y hospedas apps en una plataforma como Koder.ai, emparejar generación rápida con snapshots/rollback puede reducir el “factor pánico” durante la depuración—especialmente cuando un experimento rápido sale mal y necesitas revertir de forma segura.
Cuando algo falla, prueba esta secuencia:
Los equipos rápidos no son los que nunca ven bugs—son los que pueden demostrar qué pasó con rapidez y evitar repeticiones.
La mayor diferencia entre vibe coding y la ingeniería tradicional no son las herramientas: es la “especificación”. En vibe coding, la spec suele ser implícita: vive en tu cabeza, en un hilo de chat o en la forma de lo que el código hace actualmente. En la ingeniería tradicional, la spec es explícita: requisitos escritos, criterios de aceptación y un diseño que otros pueden revisar antes de implementar mucho código.
Una spec implícita es rápida y flexible. Es ideal cuando aún estás descubriendo el problema, cuando los requisitos son inestables o cuando el coste de equivocarse es bajo.
Una spec explícita te ralentiza al inicio, pero reduce el churn. Vale la pena cuando varias personas trabajarán en la funcionalidad, cuando los casos límite importan o cuando una caída tiene consecuencias reales (dinero, confianza, cumplimiento).
No necesitas un documento de 10 páginas para evitar confusiones. Dos opciones ligeras funcionan bien:
/docs/notes.La meta es simple: que el tú del futuro (y los revisores) entiendan el comportamiento previsto sin tener que reverse-engineer el código.
Los requisitos completos y criterios de aceptación merecen el esfuerzo cuando:
Usa esto como una base corta pero suficiente:
**Problem**: What user/business pain are we solving?
**Non-goals**: What are we explicitly not doing?
**Proposed behavior**: What changes for the user? Include key flows.
**Acceptance criteria**: Bullet list of verifiable outcomes.
**Edge cases**: Top 3–5 tricky scenarios.
**Data/contracts**: Inputs/outputs, events, permissions.
**Rollout \u0026 rollback**: Feature flag? Migration plan?
**Observability**: What to log/measure to know it works?
Este nivel de estructura mantiene la velocidad orientada al vibe, a la vez que da al trabajo de producción un objetivo claro y una definición compartida de “hecho”.
Las pruebas son donde el vibe coding y la ingeniería tradicional divergen más marcadamente—no porque un grupo se preocupe más, sino porque las pruebas determinan si la velocidad se convierte en fiabilidad o en rehacer.
Un patrón común de vibe coding es: generar código, recorrer el camino feliz, desplegar y arreglar lo que los usuarios reporten. Eso puede ser razonable para un prototipo desechable, pero es frágil cuando hay datos reales, pagos u otros equipos que dependen de ello.
La ingeniería tradicional se apoya en pruebas automatizadas repetibles. La meta no es la perfección; es que responder a “¿rompimos algo?” sea barato cada vez que cambias el código.
No necesitas cientos de tests para obtener valor. Las capas de mayor impacto suelen ser:
La IA funciona mejor cuando las pruebas proporcionan un objetivo. Dos opciones prácticas:
Perseguir un porcentaje de cobertura puede ser una pérdida de tiempo. En su lugar, vincula el esfuerzo al impacto:
Buenas pruebas no ralentizan la entrega: evitan que la rapidez de hoy se convierta en la batalla de mañana.
La revisión de código es donde “funciona en mi máquina” se convierte en “funciona para el equipo”. Vibe coding a menudo optimiza por momentum, por lo que la revisión va desde ninguna hasta una auto-revisión rápida antes de push. La ingeniería tradicional tiende a tratar la revisión como paso por defecto, con revisión por pares y merges protegidos (sin aprobaciones no hay merge) como norma.
A grandes rasgos, los equipos suelen caer en uno de estos patrones:
Incluso las pruebas fuertes pueden pasar por alto problemas “correctos” pero costosos después:
Puedes mantener la velocidad sin saltarte la seguridad:
Cuando la IA escribió parte del código, los revisores deben verificar explícitamente:
Una buena cultura de revisión no es burocracia: es un mecanismo para escalar la confianza.
La iteración rápida puede enviar valor rápidamente, pero también errores rápidamente—especialmente fallos de seguridad que no se ven en una demo.
Los problemas más frecuentes no son exploits exóticos; son fallos básicos de higiene:
Vibe coding aumenta estos riesgos porque el código se arma con snippets y sugerencias, y es fácil aceptar una solución que “parece correcta” sin verificar el modelo de amenazas.
Los snippets generados por IA a menudo traen librerías “porque funcionan”, no porque sean apropiadas. Esto puede introducir:
Aunque el código esté limpio, el grafo de dependencias puede volverse el eslabón más débil.
Trata las comprobaciones de seguridad como corrector ortográfico: automáticas y siempre activas.
Centraliza esto en CI para que la “ruta rápida” también sea la ruta segura.
Si operas bajo SOC 2, ISO 27001, HIPAA u otras normas, necesitarás más que buenas intenciones:
Vibe coding puede seguir funcionando—pero solo cuando los guardarraíles son política, no memoria.
Elegir entre vibe coding e ingeniería tradicional no es ideología: es emparejar el enfoque con las apuestas. Una regla útil: cuantos más usuarios, dinero o datos sensibles estén involucrados, más querrás previsibilidad sobre velocidad pura.
Vibe coding es excelente cuando el objetivo es aprender rápido más que construir algo que deba durar.
Funciona bien para prototipos que validan un concepto, herramientas internas con poca audiencia, demos para stakeholders, scripts puntuales y spikes exploratorios (“¿se puede hacer X?”). Si toleras bordes ásperos y reescrituras ocasionales, la velocidad es una ventaja real.
La ingeniería tradicional demuestra su valor cuando la falla tiene consecuencias reales.
Úsala para flujos de pagos y facturación, sistemas de salud o legales, autenticación y autorización, infraestructura y tooling de despliegue, y cualquier cosa que maneje datos regulados o sensibles. También es mejor para productos de larga vida con múltiples desarrolladores, donde el onboarding, patrones consistentes y cambios predecibles importan.
Un movimiento ganador común: vibe para descubrir, engineering para entregar.
Empieza con vibe coding para dar forma a la funcionalidad, probar usabilidad y clarificar requisitos. Una vez confirmada la propuesta de valor, trata el prototipo como desechable: reescríbelo o endurece su implementación con interfaces claras, pruebas, logging y estándares de revisión antes de que se convierta en “real”.
| Factor | Vibe coding encaja | Ingeniería tradicional encaja |
|---|---|---|
| Apuestas (coste de fallo) | Bajo | Alto |
| Número de usuarios | Pocos / internos | Muchos / externos |
| Sensibilidad de los datos | Público / no crítico | Sensible / regulado |
| Ritmo de cambio | Experimentación rápida | Iteraciones planificadas |
Si dudas, asume que crecerá—y al menos añade pruebas y guardarraíles básicos antes de lanzar.
Un buen enfoque híbrido es simple: usa vibe coding para explorar rápido y luego aplica disciplina de ingeniería antes de que algo sea “real”. El truco es definir unos no negociables para que la velocidad no se convierta en factura de mantenimiento.
Mantén el bucle rápido, pero restringe la salida:
Si construyes sobre una plataforma como Koder.ai (que genera apps web/servidor/móviles completas vía chat), estas reglas siguen aplicando—quizá con más fuerza—porque la generación rápida puede sobrepasar tu capacidad de notar deriva arquitectónica. Usar modo de planificación antes de generar y mantener cambios en incrementos pequeños y revisables ayuda a conservar la velocidad evitando un código parcheado.
Si la IA ayudó a generarlo, terminarlo debería significar:
Cuando necesites pasar de prototipo a “real”, prioriza una ruta de handoff limpia. Por ejemplo, Koder.ai soporta exportación de código fuente y deploy/hosting con dominios personalizados, lo que facilita empezar rápido y luego transicionar a controles de ingeniería más estrictos sin reconstruir desde cero.
Haz seguimiento semanal de unas pocas señales:
Si estas suben mientras la velocidad de entrega se mantiene, estás pagando intereses por trabajo apresurado.
Empieza con una feature de bajo riesgo o una herramienta interna. Define guardarraíles (linting, tests, revisión PR, CI). Lánzala, mide las métricas de arriba y aprieta las reglas solo donde los datos muestren dolor. Itera hasta que el equipo pueda moverse rápido sin dejar un desastre atrás.
Vibe coding es un estilo rápido e iterativo donde dependes en gran medida de código generado por IA y de la intuición, usando un bucle como prompt → generate → try → adjust.
La ingeniería tradicional es más estructurada: aclarar requisitos, bosquejar un diseño, implementar con pruebas, hacer revisión de código y fusionar con comprobaciones que reducen las sorpresas.
Vibe coding suele ganar al principio cuando estás armando piezas conocidas rápidamente:
La velocidad viene de minimizar la planificación inicial y maximizar la retroalimentación rápida desde una app en ejecución.
La ingeniería tradicional suele imponerse cuando iteras sobre un producto real, porque reduce el impuesto por rehacer (limpieza, regresiones, lógica duplicada y efectos secundarios inesperados).
Pagas más al inicio por claridad y consistencia, pero a menudo entregas con más previsibilidad durante semanas y meses —especialmente cuando crece el equipo y la base de código—.
El “impuesto por rehacer” es el coste de tiempo oculto que pagas después por atajos que parecían razonables en el momento.
Se reconoce por señales como:
Si deshaces continuamente el código de ayer, tu velocidad inicial se está convirtiendo en pagos de intereses continuos.
Categorías típicas de riesgo:
Vibe coding puede aumentar riesgos porque el código generado por IA puede parecer plausible mientras incorpora supuestos no probados.
Mídelo con señales simples y repetibles:
Si el tiempo de ciclo es corto pero el lead time crece por bugfixes, hotfixes y reescrituras, probablemente estás pagando la velocidad con inestabilidad.
Observabilidad básica que reduce las conjeturas y los “funciona en mi máquina”:
Con esto puedes moverte rápido y saber qué falló, dónde y por qué.
Prueba un conjunto pequeño de tests de alto rendimiento:
Regla práctica: al menos para cualquier cosa importante.
Mantenlo ligero pero consistente:
Las revisiones detectan deriva de diseño y problemas operativos que las pruebas suelen pasar por alto.
Usa un patrón híbrido: vibe para descubrir, ingeniería para entregar.
Vibe coding encaja con:
Ingeniería tradicional encaja con:
Si dudas, añade guardarraíles (tests, CI, escaneo de secretos, logging básico) antes de lanzar a producción.