Carla Rover una vez pasó 30 minutos llorando tras tener que reiniciar un proyecto que programó con vibe.
Rover lleva 15 años en la industria, trabajando principalmente como desarrolladora web. Ahora está construyendo una startup, junto a su hijo, que crea modelos de aprendizaje automático personalizados para mercados.
Describió la programación con vibe como una hermosa e interminable servilleta de cóctel en la que uno puede esbozar ideas perpetuamente. Pero lidiar con código generado por IA que uno espera usar en producción puede ser «peor que cuidar niños», dijo, ya que estos modelos de IA pueden arruinar el trabajo de maneras difíciles de predecir.
Recurrió a la programación con IA por la necesidad de velocidad con su startup, como lo prometen las herramientas de IA.
«Como necesitaba ser rápida e impresionante, tomé un atajo y no escaneé esos archivos después de la revisión automatizada», dijo. “Cuando lo hice manualmente, encontré muchos errores. Cuando usé una herramienta de terceros, encontré más. Y aprendí la lección”.
Ella y su hijo terminaron reiniciando todo el proyecto; de ahí las lágrimas. “Lo delegué como si el copiloto fuera un empleado”, dijo. “No lo es”.
Rover es como muchos programadores experimentados que recurren a la IA para obtener ayuda con la programación. Pero estos programadores también se encuentran actuando como niñeras de la IA: reescribiendo y verificando el código que la IA genera.
Un informe reciente de la empresa de plataformas de distribución de contenido Fastly reveló que al menos el 95% de los casi 800 desarrolladores encuestados afirmaron dedicar tiempo extra a corregir el código generado por IA, y que la carga de dicha verificación recae principalmente sobre los desarrolladores sénior.
Estos programadores experimentados han descubierto problemas con el código generado por IA, desde nombres de paquetes alucinantes hasta la eliminación de información importante y riesgos de seguridad. Si no se controla, el código de IA puede generar un producto con muchos más errores que el que producirían los humanos.
Trabajar con código generado por IA se ha convertido en un problema tan grande que ha dado lugar a un nuevo puesto de programación corporativa conocido como «especialista en limpieza de código de vibración».
Hablamos con programadores experimentados sobre su experiencia con código generado por IA y sobre lo que ven como el futuro de la programación de vibración. Las opiniones eran diversas, pero algo era cierto: la tecnología aún tiene un largo camino por recorrer.
«Usar un copiloto de programación es como darle una cafetera a un niño inteligente de seis años y decirle: ‘Por favor, llévala al comedor y sirve café para la familia'», dijo Rover.
¿Pueden hacerlo?. Posiblemente. ¿Podrían fallar?. Sin duda. Y lo más probable es que, si fallan, no te lo digan. «No hace que el niño sea menos inteligente», continuó. «Solo significa que no se puede delegar [una tarea] así por completo».
«¡Tienes toda la razón!».
Feridoon Malekzadeh también comparó la programación de vibración con un niño.
Lleva más de 20 años trabajando en la industria, desempeñando diversos roles en desarrollo de productos, software y diseño. Está construyendo su propia startup y utiliza ampliamente la plataforma de programación de vibraciones Lovable, comentó. Para divertirse, también programa aplicaciones de programación de vibraciones, como una que genera jerga de la Generación Alfa para los Baby Boomers.
Le gusta poder trabajar solo en proyectos, ahorrando tiempo y dinero, pero coincide en que programar de vibraciones no es como contratar a un becario o a un programador junior. En cambio, programar de vibraciones es como «contratar a tu adolescente testarudo e insolente para que te ayude a hacer algo», declaró.
«Tienes que pedirles 15 veces que hagan algo», dijo. «Al final, hacen algunas cosas que les pediste, otras que no pediste, y rompen un montón de cosas por el camino». Malekzadeh estima que dedica alrededor del 50% de su tiempo a escribir requisitos, entre el 10% y el 20% a la programación de vibraciones y entre el 30% y el 40% a corregirlas, solucionando errores y scripts innecesarios creados por el código escrito con IA.
Tampoco cree que la programación de vibraciones sea la mejor opción para el pensamiento sistémico, es decir, el proceso de ver cómo un problema complejo podría afectar un resultado general. El código generado por IA, afirmó, intenta resolver problemas más superficiales.
«Si estás creando una función que debería estar ampliamente disponible en tu producto, un buen ingeniero la crearía una sola vez y la pondría a disposición de todos los usuarios», afirmó Malekzadeh. «La programación de vibraciones crea algo cinco veces y cinco maneras diferentes si se necesita en cinco lugares distintos. Esto genera mucha confusión, no solo para el usuario, sino también para el modelo». Mientras tanto, Rover descubre que la IA se topa con un muro cuando los datos entran en conflicto con lo que se programó para hacer. «Puede ofrecer consejos engañosos, omitir elementos clave vitales o interferir en una ruta de pensamiento que estás desarrollando», dijo.
También descubrió que, en lugar de admitir errores, fabrica resultados.
Compartió otro ejemplo donde cuestionó los resultados que un modelo de IA le había dado inicialmente. El modelo comenzó a dar una explicación detallada fingiendo que usaba los datos que ella había subido. Solo cuando ella lo mencionó, el modelo de IA confesó.
“Me asustó porque sonaba como un compañero de trabajo tóxico”, dijo.
A esto se suman los problemas de seguridad.
Austin Spires es director sénior de habilitación para desarrolladores en Fastly y lleva programando desde principios de la década del 2000.
Ha descubierto por experiencia propia, además de charlar con clientes, que el código de vibración prefiere construir lo rápido en lugar de lo «correcto». Esto puede introducir vulnerabilidades en el código, como las que suelen cometer los programadores noveles, afirmó.
“Lo que suele ocurrir es que el ingeniero tiene que revisar el código, corregir al agente y decirle que cometió un error”, declaró Spires. “Este patrón es la razón por la que hemos visto aparecer el cliché de ‘tienes toda la razón’ en redes sociales”.
Se refiere a cómo los modelos de IA, como Anthropic Claude, tienden a responder «tienes toda la razón» cuando se les señalan sus errores.
Mike Arrowsmith, director de tecnología de NinjaOne, empresa de software de gestión de TI, lleva unos 20 años en el sector de la ingeniería de software y la seguridad. Afirmó que la codificación de vibración está creando una nueva generación de puntos ciegos en TI y seguridad, a los que son especialmente susceptibles las startups jóvenes.
«La codificación de vibración a menudo elude los rigurosos procesos de revisión fundamentales para la codificación tradicional y cruciales para detectar vulnerabilidades», declaró.
NinjaOne, añadió, contrarresta esto fomentando la «codificación de vibración segura», donde las herramientas de IA aprobadas cuentan con controles de acceso, además de la revisión obligatoria por pares y, por supuesto, el análisis de seguridad.
La nueva normalidad.
Si bien casi todos con los que hablamos coinciden en que el código generado por IA y las plataformas de codificación de vibración son útiles en muchas situaciones, como la maquetación de ideas, todos coinciden en que la revisión humana es esencial antes de construir un negocio a partir de ellas.
«Esa servilleta de papel no es un modelo de negocio», afirmó Rover. «Hay que encontrar un equilibrio entre la facilidad y la perspicacia».
Pero a pesar de todas las quejas por sus errores, la programación con vibe ha cambiado el presente y el futuro del trabajo.
Rover afirmó que la programación con vibe la ayudó enormemente a crear una mejor interfaz de usuario. Malekzadeh simplemente comentó que, a pesar del tiempo que dedica a corregir código, aún logra más con programadores de IA que sin ellos.
“Toda tecnología conlleva su propia negatividad, que se inventa al mismo tiempo que el progreso técnico”, afirmó Malekzadeh, citando al teórico francés Paul Virilio, quien habló sobre la invención del naufragio junto con el barco.
La encuesta de Fastly reveló que los desarrolladores sénior tenían el doble de probabilidades de poner en producción código generado por IA en comparación con los desarrolladores júnior, afirmando que la tecnología les ayudaba a trabajar más rápido.
La programación con vibe también forma parte de la rutina de programación de Spires. Utiliza agentes de codificación de IA en varias plataformas para proyectos personales, tanto front-end como back-end. Calificó la tecnología como una experiencia mixta, pero afirmó que es útil para facilitar la creación de prototipos, la creación de código estándar o el desarrollo de una prueba; elimina tareas menores para que los ingenieros puedan centrarse en la creación, el envío y el escalado de productos.
Parece que las horas extra dedicadas a analizar las deficiencias de la codificación de vibraciones se convertirán simplemente en una carga tolerable para el uso de la innovación.
Elvis Kimara, un joven ingeniero, está aprendiendo eso ahora. Acaba de graduarse con una maestría en IA y está construyendo un mercado impulsado por IA.
Como muchos programadores, comentó que la codificación de vibraciones le ha dificultado el trabajo y que, a menudo, le ha resultado una experiencia aburrida.
«Ya no hay dopamina al resolver un problema por mí mismo. La IA simplemente lo resuelve», dijo. En uno de sus últimos trabajos, comentó que los desarrolladores senior no buscaban ayudar tanto a los jóvenes programadores; algunos no entendían los nuevos modelos de codificación de vibraciones, mientras que otros delegaban tareas de mentoría en dichos modelos de IA.
Pero, afirmó, «las ventajas superan con creces las desventajas» y está dispuesto a asumir el coste de la innovación.
«No nos limitaremos a escribir código; guiaremos sistemas de IA, asumiremos la responsabilidad cuando algo falle y actuaremos más como consultores de máquinas», declaró Kimara sobre la nueva normalidad para la que se está preparando.
«Incluso a medida que asuma un puesto directivo, seguiré usándolo», continuó. «Ha sido un verdadero acelerador para mí. Me aseguro de revisar cada línea de código generado por IA para aprender aún más rápido».
