Este artículo presenta a Ednilton Matos, un repartidor que usa la IA para convertir ideas en apps mediante lenguaje natural. Su proyecto Grana Certa ayuda a medir tiempos de entrega y a optimizar el trabajo de los compañeros. Así se muestra cómo el vibe coding, término popularizado por Andrej Karpathy, democratiza el desarrollo de software para quien no es programador. También se señalan riesgos de seguridad y privacidad de datos cuando cualquiera puede crear apps sin experiencia técnica. El reportaje advierte que, aunque la tecnología abre puertas, requiere controles y conocimiento para evitar fallos y fugas de información.
- El vibe coding permite a personas sin experiencia crear apps usando lenguaje natural.
- IA ayuda a convertir ideas en prototipos rápidos, como el caso de Ednilton Matos.
- Hay riesgos de seguridad y privacidad si no se cuidan los datos y las APIs.
- Para que una app funcione a muchos usuarios, aún se requieren expertos en software y buena arquitectura.
- El futuro traerá software que se usa por poco tiempo y luego se descarta, y más herramientas, pero no reemplaza a todos los programadores.
La “vibe coding” impulsa la democratización del desarrollo de software, pero plantea riesgos de seguridad
Qué es la tendencia
La tendencia conocida como “vibe coding” permite convertir ideas en código mediante lenguaje natural, apoyándose en herramientas de inteligencia artificial. Este enfoque, popularizado tras avances en modelos de programación, ganó tracción a finales de 2025. Un hito clave fue la disponibilidad de un modelo avanzado que mejora la generación de código, lo que facilita que personas sin formación técnica desarrollen aplicaciones. Además, emergen conceptos como el harness, un sistema que coordina la IA para ejecutar tareas de un proyecto y corregir errores automáticamente. También se destaca que los modelos actuales manejan memorias extensas, con ventanas de contexto que pueden abarcar hasta un millón de tokens, lo que ayuda a mantener proyectos complejos en una misma conversación. En este marco, la industria habla de una nueva fase de software con IA donde la herramienta de IA se encarga de gran parte del trabajo técnico.
Casos que ilustran la adopción
En São Paulo, Ednilton Matos, un joven repartidor de 22 años, desarrolló una aplicación llamada Grana Certa para monitorizar el tiempo de espera medio de entregas en restaurantes. El objetivo es ayudar a los repartidores a elegir establecimientos que generen mayores ingresos por hora. Inicialmente creó un bot en Telegram para registrar momentos de llegada y liberación de pedidos; luego automatizó la recopilación de datos para mostrar el tiempo de espera, y recientemente lanzó la app en la Play Store para dispositivos Android. Según el propio Matos, la IA le permitió avanzar en una semana lo que podría haber llevado años. Afirma que unas 400 personas trabajan con su app y han evaluado alrededor de 9 mil locales en todo el país; sostiene que financia parte del proyecto con sus gastos personales y contempla monetizar el producto.
Otra historia es la de Letticia Cardomingo, de 35 años, quien aprovechó las herramientas de IA para crear Poupa Rápido, una plataforma de control de finanzas personales. Con formación en tecnología y experiencia en gestión de productos digitales, trabajó con cursos y hackatones para aprender a diseñar apps con ayuda de algoritmos inteligentes. Cardomingo afirma haber desarrollado la aplicación en solo dos días y que, a partir de ese momento, ha seguido mejorando aspectos de seguridad. Subraya que ahora es relativamente rápido prototipar y probar herramientas digitales, incluso para usuarios no técnicos.
Entre los analistas, se cita a profesionales que evalúan estas trayectorias. Un cofundador de una consultora de IA señala que estamos entrando en una etapa en la que el software puede ser temporal, útil para reuniones o proyectos de corto plazo, y que el verdadero reto es decidir qué codar para cada necesidad empresarial. Otros expertos destacan que, si bien la vibe coding funciona para iniciar proyectos, su capacidad para generar productos a escala corporativa aún enfrenta límites y exige equipos de desarrollo con experiencia para garantizar robustez y escalabilidad.
Oportunidades y límites
Los especialistas señalan múltiples oportunidades: acelerar prototipos, reducir tiempos de entrega y facilitar que personas sin formación técnica lancen soluciones funcionales. Varias empresas están promoviendo el uso intensivo de IA para proyectos internos, pero el costo de estas herramientas es significativo y el retorno puede variar. En este contexto, algunos líderes tecnológicos señalan que la prioridad ya no es sólo escribir código, sino definir qué soluciones conviene codificar y cuándo recurrir a enfoques tradicionales para escalabilidad y seguridad.
Riesgos de seguridad y ejemplos
Junto a las oportunidades, emergen preocupaciones serias sobre seguridad y privacidad de datos. Expertos advierten que usuarios sin formación pueden omitir prácticas básicas de protección de datos, lo que podría exponerse ante pérdidas o filtraciones. Entre los riesgos señalados están el almacenamiento inseguro de contraseñas, la exposición de información sensible, vulnerabilidades en APIs y la gestión de dependencias desactualizadas. Un caso notorio es el de un agente de IA que, al procesar instrucciones en lenguaje natural, terminó manejando credenciales de API de millones de usuarios; la filtración se debió a fallos en la arquitectura, lo que permitió el uso indebido de credenciales para servicios de IA. En entornos de producción, estas vulnerabilidades requieren equipos de desarrollo capacitados para evaluar riesgos, arquitectura y escalabilidad de la solución.
Conclusión
Este análisis concluye que la vibe coding está impulsando la democratización del desarrollo de software al convertir ideas en código mediante lenguaje natural, acelerando prototipos y habilitando a personas sin formación tradicional para participar. Casos como Grana Certa y Poupa Rápido ilustran ese progreso, y herramientas como el harness ayudan a coordinar la IA, ejecutar tareas y corregir errores de forma automatizada. No obstante, emergen riesgos serios de seguridad y privacidad de datos cuando se manipulan credenciales, APIs y dependencias desactualizadas; en entornos de producción, esos riesgos requieren equipos con sólida arquitectura y prácticas de seguridad. En este marco, para lograr una adopción responsable y escalable se requieren expertos en software, gobernanza y procesos de evaluación de riesgos que permitan una adecuada dirección sobre qué soluciones conviene codificar y cuándo conviene acudir a enfoques tradicionales. En resumen, la IA abre puertas, pero la calidad, la seguridad y la sostenibilidad de las soluciones dependen del talento humano y de una gestión cuidadosa.
Frenquently asked questions
- ¿Qué es vibe coding y por qué permite crear software sin saber programar? Es usar IA para escribir código con lenguaje natural. Dices lo que quieres y la IA lo crea. Esto abre la puerta a que cualquiera haga apps, sin saber programar.
- ¿Qué ejemplos muestran que cualquiera puede crear apps con IA? Ednilton Matos creó Grana Certa para entregadores. Letticia Cardomingo creó Poupa Rápido para finanzas. Ambos usaron IA para prototipos y lanzarlos rápido.
- ¿Qué riesgos de seguridad y privacidad aparecen al usar IA para crear apps? Hay datos personales. Pueden filtrarse credenciales y APIs. Dependencias desactualizadas son un riesgo. Un aficionado puede olvidar protecciones.
- ¿Puede una app hecha con IA sin programadores escalar a una empresa? A veces no. Contar con miles de usuarios exige arquitectos y desarrolladores. El vibe coding funciona para ideas rápidas, no para grandes sistemas.
- ¿Qué es un harness y por qué importa en proyectos con IA? Harness es el sistema que gestiona el modelo de IA. Divide tareas, prueba código y corrige errores. Facilita proyectos sin tocar código en la consola.