Tras dejar OpenAI, Andrej Karpathy, una de las figuras más influyentes en la IA moderna, se convirtió casi en un gurú de una nueva filosofía de programación que llamó vibe coding, que consiste en dejar que la IA escriba el código por ti. Pero esta semana ha confesado que, en su último gran proyecto, no pudo poner nada de esto en práctica.
El desarrollo se llama nanochat, un chatbot de código abierto pensado para que cualquiera pueda entrenar su propio modelo de lenguaje al estilo ChatGPT con un coste muy bajo y en apenas unas horas.
Lo curioso no fue la herramienta, sino lo que dijo: «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», comenta.
El ingeniero comenta que el proyecto contiene unas 8.000 líneas de código limpio, escrito casi íntegramente por él. Ponerse manos a la obra lo llevó a darse cuenta de algo que ya otros conocen de primera mano y es que la automatización total del desarrollo todavía no existe. Reconoce que la IA aún no entiende lo suficiente como para estar al frente de un proyecto de este nivel.
La realidad detrás de la moda del ‘vibe coding’
Contextualizando, este concepto se hizo iral a principios de 2025 tras un tuit de Karpathy en el que describía un método perfecto para programar con IA: uno se deja llevar por las vibras, pide en lenguaje natural las funciones que quiere y corrige solo lo justo hasta que el programa funciona.
Una especie de codificación para todos, sin mirar tanto los detalles ni entender cada línea. La idea caló hondo entre miles de desarrolladores que ya valoraban el vibe coding como el futuro. En teoría, bastaba con saber qué querías hacer y tener una IA de código potente.
En vez de estar pegados a escribir líneas y líneas de código, los desarrolladores pasaban a ser más gestores, diseñadores de proyectos y supervisores de la calidad del código que generaban las máquinas.
De forma simple, no necesitan saber lo que es Python, JavaScript o una API para plantearte desarrollar un proyecto. Basta con tener una idea, escribirla bien —o incluso explicarla por voz— y dejar que la IA haga el resto, así de sencillo..
Sin embargo, las cifras tiran por tierra todo esto. La empresa de computación en la nube Fastly reveló que el 95 % de los desarrolladores termina dedicando más tiempo a corregir errores de la IA que el que se ahorran al usarla. Otro estudio de MetR añadió que las tareas hechas en parte con herramientas de IA suelen tardar más en completarse y que varias compañías están recontratando ingenieros humanos para supervisar el código generado por máquinas.
Además, hay otro problema. Si los desarrolladores se apoyan demasiado en la IA sin entender el código que esta genera, al final van a perder o ni siquiera van a desarrollar habilidades fundamentales. El resultado final puede ser una gran cantidad de código difícil de mantener y lleno de errores.
«Deberían sufrir como nosotros»
Sin ir más lejos, Raspberry Pi, la marca que puso la informática al alcance de todos con sus miniordenadores, ya ha hablado sobre esto: «Los niños (y los adultos) siguen necesitando aprender a programar, aunque la IA escriba código por ti».
En un documento titulado Por qué los niños aún deben aprender a programar en la era de la IA, Raspberry Pi lanza un mensaje directo: confiar ciegamente en el vibe coding puede ser una trampa.
«Los grandes modelos de lenguaje que sustentan estas herramientas son sistemas probabilísticos diseñados para proporcionar resultados estadísticamente aceptables y, como cualquier ingeniero de software experto le dirá, simplemente escribir más código más rápido no es necesariamente algo positivo», comentan.
La compañía recuerda que en los años 80 y 90, aprender a programar era casi un rito de paso. Los ingenieros más veteranos decían que solo entendiendo el lenguaje de una máquina se podía comprender de verdad cómo funcionaba un ordenador.
Ahora, el debate es parecido y la gran pregunta es si vale la pena aprender a programar si la IA lo hace por ti. Ya ha quedado claro que sí, debido a los fallos que presenta, pero para Raspberry Pi, la respuesta es un sí rotundo, y más necesario que nunca. «Las herramientas con IA pueden ayudar, pero solo un programador formado sabrá distinguir un código útil de uno que puede dar problemas», comentan.
Como en todo, el equilibrio es clave y si bien hacer un uso excesivo de la IA en programación puede ser sentencia de muerte, también es hora de que muchos admitan que es útil y que deben usarla si no quieren quedarse atrás en el proceso evolutivo de la humanidad.
Programar no es solo escribir líneas de código que funcionen; es entender el contexto, anticipar problemas, negociar requisitos, tomar decisiones de arquitectura y, sobre todo, depurar y mantener sistemas vivos y que cambian casi cada mes. La IA puede ser un copiloto, pero no el piloto principal.
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