Los Riesgos del Vibe Coding que Nadie te Cuenta
Velocidad sin control es deuda técnica disfrazada de productividad.
El vibe coding llegó para quedarse. La capacidad de describir en lenguaje natural lo que necesitas y recibir código funcional en segundos es una de las transformaciones más significativas en la historia del desarrollo de software. Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI, lo popularizó a principios de 2025 y desde entonces se ha convertido en la forma de trabajar de millones de desarrolladores.
Pero hay una conversación que el ecosistema todavía no está teniendo con suficiente honestidad: el vibe coding, sin estructura, sin gobierno, sin disciplina de ingeniería, puede ser tan peligroso como productivo. No porque la IA sea mala. Sino porque la velocidad sin dirección produce entropía.
Según estudios de Veracode y Wiz (2025), aproximadamente el 45% del código generado por IA contiene vulnerabilidades de seguridad graves. La tasa de compilación exitosa pasó del 20% al 90% — pero la calidad de seguridad apenas mejoró.
1. Vulnerabilidades de seguridad introducidas en silencio
El código generado por IA reproduce los patrones más comunes en el código que fue entrenado — incluyendo sus errores. Los problemas más frecuentes del OWASP Top-10 aparecen con regularidad en código vibe-coded:
- Falta de validación y sanitización de inputs → inyección SQL, XSS, command injection
- Secretos y API keys hardcodeadas visibles en código cliente
- Autenticación y autorización implementadas solo en el cliente
- Deserialización insegura y manejo de archivos sin validación
- Exposición de datos sensibles en logs o respuestas de API
El problema no es que la IA sea maliciosa. Es que genera código plausible, que compila, que pasa pruebas básicas — pero que tiene agujeros de seguridad que un revisor experimentado detectaría en minutos. Y cuando nadie revisa porque 'la IA lo generó', esos agujeros llegan a producción.
2. Ataques de cadena de suministro por alucinaciones
Uno de los vectores de ataque más nuevos y peligrosos de 2025-2026 es el slopsquatting: los modelos de lenguaje inventan nombres de paquetes plausibles pero inexistentes. Un desarrollador ejecuta npm install o pip install con ese nombre, y si un actor malicioso ya publicó un paquete con ese nombre exacto, instala malware directamente en su proyecto.
Este tipo de ataque ya ha ocurrido múltiples veces documentadas y se considera uno de los vectores de supply-chain de más rápido crecimiento en 2025-2026. El vibe coding, al aceptar sugerencias de paquetes sin verificación, amplifica este riesgo exponencialmente.
3. Código espagueti que escala mal
El vibe coding produce resultados espectaculares en prototipos. El problema aparece cuando ese prototipo se convierte en producto. Sin arquitectura coherente, sin separación de responsabilidades, con duplicación masiva y anti-patrones acumulados, el código que se generó en un fin de semana puede convertirse en una pesadilla de mantenimiento en tres meses.
Lo que inicialmente se siente como productividad 10× frecuentemente se convierte en 0.5× cuando hay que corregir, extender o depurar. El costo oculto del vibe coding sin gobierno es la deuda técnica acumulada silenciosamente.
4. La ilusión de corrección
Múltiples estudios muestran que los desarrolladores que dependen fuertemente del código generado por IA sobreestiman su calidad y seguridad. El efecto Dunning-Kruger combinado con 'funciona, entonces está bien' lleva a omitir revisiones, no escribir tests, no hacer threat modeling — y eventualmente a desastres en producción.
5. Fragilidad en casos límite y a escala
La IA es mediocre razonando sobre concurrencia, condiciones de carrera, fugas de recursos, degradación elegante, monitoreo y manejo de errores a escala. Los prototipos funcionan bien. Con tráfico real, usuarios reales y datos reales, aparecen los crashes, la corrupción de datos y las pérdidas económicas.
La tabla de riesgo real
| Caso de uso | Nivel de riesgo | Recomendación |
|---|---|---|
| Prototipo desechable / proyecto personal | Bajo–Medio | Aceptable. No lo expongas a usuarios reales. |
| Herramienta interna, bajo riesgo | Medio | Aceptable con revisión básica y escaneo de seguridad. |
| App orientada al cliente | Alto | Peligroso sin revisión seria + análisis estático (SAST). |
| SaaS productivo / datos / dinero / usuarios | Muy Alto | Requiere ingeniería real encima. Vibe como inspiración, no como entrega. |
La solución no es dejar de usar IA
Sería un error concluir que el vibe coding es malo y hay que evitarlo. La conclusión correcta es que el vibe coding necesita gobierno. Necesita un sistema que capture la intención antes de ejecutar, que diagnostique antes de parchear, que valide hipótesis antes de mutar código, que mantenga trazabilidad de cada decisión.
ARES es exactamente ese sistema. No limita la velocidad del desarrollo con IA — la hace sostenible. Convierte el vibe coding en un proceso gobernado, trazable y seguro para sistemas reales.
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