Si en 2026 sigues escribiendo código línea por línea, ya has perdido. Sé que suena duro, pero después de más de un año sin escribir una sola línea de código yo mismo, estoy convencido de que es real.
Este no es otro artículo de marketing sobre lo increíble que es la IA y que todo el mundo debería subirse al carro. He tenido innumerables conversaciones con desarrolladores a mi alrededor, incluidos ingenieros senior, que me dicen que han probado la IA para programar y "no aporta gran cosa". Creo que cometen un error grave.
Escribo esto mientras construyo Agely, una startup de IA conversacional para mayores. Cada día aplico lo que voy a describir. No es teoría. Así es como estamos construyendo la empresa ahora mismo.
Un poco de contexto. Programo desde los 8 años. Nunca he parado, y me encanta. Pero esto es lo que tardé años en entender: mi pasión nunca fue escribir líneas de código. Mi pasión siempre ha sido crear productos. Programar es una capacidad que te permite construir algo que otros pueden usar. Abre posibilidades, ayuda a la gente en su día a día. Eso es lo que programar significa para mí. No descubrir un nuevo framework ni perfeccionar patrones de diseño.
Con esa mentalidad, la IA generativa ha cambiado fundamentalmente lo que significa ser un fundador técnico.
El cambio fue gradual
Al principio, los modelos solo completaban las siguientes líneas de código. Luego mejoraron. Empezabas un archivo, escribías 3 o 4 líneas describiendo lo que querías, y la IA escribía exactamente lo que pretendías. Nombraba las variables como te gusta, organizaba los miembros públicos y privados como prefieres, en el lenguaje que eligieras. Para mí era TypeScript, y escribía código exactamente como lo habría escrito yo.
Claro, al principio cometía errores. El código no compilaba, las cosas no funcionaban. ¿Pero ahora? Ahora es diferente. Describes lo que quieres para un proyecto, eliges tus tecnologías, y la IA escribe todos los archivos por ti. El proyecto entero. Y el código es legible. Cuando le pido a la IA que genere un proyecto o una funcionalidad, reviso los archivos. El código respeta las buenas prácticas del lenguaje y del framework. Está bien escrito, comentado al nivel que pido. Escribe exactamente como yo quiero.
Por supuesto, el prompting requiere trabajo. Cuando hago un prompt para un proyecto, no escribo 4 líneas. Escribo 300, 400, a veces 500 líneas. Es una especificación completa. Piénsalo como escribir especificaciones detalladas o explicar directrices a alto nivel. A medida que los modelos mejoran, puedes mantenerte cada vez más abstracto sin especificar cada detalle. Solo dices "sigue las buenas prácticas de Go" o "sigue las buenas prácticas de Rust" y lo hace.
Y esto es lo brillante: la IA itera. No para hasta que funciona.
La gente a mi alrededor sigue diciendo "no funciona, no va a funcionar, lo he probado un poco". Pero la cuestión es que no puedes probar esto durante 10 minutos. Llevará tiempo. Permíteme hacer una analogía. Es un poco como los trabajadores de fábricas cuando llegaron los robots. El 90% dijo "esto nunca reemplazará nuestros trabajos". Y el 10% empezó a aprender a reparar y construir las máquinas. Sabemos adónde llevó eso. Es una realidad dura, pero es la realidad.
Qué significa en la práctica
Cuando la IA empezó a completar mi código, dejé de ir a Stack Overflow. Ahorré aproximadamente un 30% de mi tiempo. Se acabó buscar cómo implementar un patrón o resolver un problema específico.
Luego empecé a generar proyectos pequeños, a veces en lenguajes en los que no era experto. Puedo leer Go, entiendo cómo estructurar un proyecto en Go, conozco los patrones de diseño. No soy experto, pero puedo evaluar el resultado. Cuando la IA empezó a generar mis proyectos en Go, tardaba 10 veces menos en construir. Pasé de ahorrar un 30% a ahorrar un 90%.
El verdadero cambio de paradigma: resolver problemas complejos
Le pides a la IA que escriba un informe de investigación. No basado en 10 o 20 fuentes, sino en 300, 400, a veces hasta 1.500 fuentes. Lleva una hora o más, pero obtienes una síntesis que es estado del arte sobre cualquier tecnología que estés explorando. Además, la barrera del idioma desaparece. Puedes pedir citas, hacer clic para verificar y leer los artículos de investigación originales. La IA digiere artículos, tablas, imágenes, diagramas.
Luego tomas ese informe, lo inyectas en tu prompt, y dices "constrúyeme este componente". Algo que habría llevado meses de investigación ahora toma 8 horas. Cosas que parecían imposibles, o solo accesibles para empresas como Google o Microsoft, se vuelven alcanzables para un solo desarrollador. Solo necesitas saber hacer prompts.
El prompting es un arte. No se trata solo de escribir un prompt. Se trata de aprender a descomponer proyectos complejos en los incrementos adecuados. Si te equivocas, obtienes basura. Si aciertas, proyectos que llevarían un mes se hacen en un día. ¿Y si fallas? Has perdido de 4 a 8 horas, no 3 meses con un equipo. Lo descartas y empiezas de nuevo mañana.
Hablamos de ganancias de productividad de 10x a 30x
Cuando te das cuenta de que la IA genera código limpio, código que parece escrito por ti, que respeta los linters, ejecuta tests end-to-end como tú quieres, entiendes que el paradigma para crear startups ha cambiado por completo.
En Agely, esto lo cambia todo. No necesitamos levantar millones antes de lanzar un producto. No necesitamos un equipo de 15 ingenieros para construir algo sofisticado. Lo que habría requerido meses de desarrollo y un equipo completo ahora puede lograrlo un fundador técnico en semanas, respetando todas las restricciones de seguridad y calidad.
Así es como abordamos Agely. Adoptamos este nuevo paradigma desde el día uno. No como un experimento, sino como la base de cómo construimos.
Me llevó un año interiorizarlo del todo. Creo que es aproximadamente el tiempo que el cerebro humano necesita para pasar de "la IA es un juguete que me ayuda de vez en cuando" a "la IA va a transformar mi trabajo". No adoptes una postura defensiva por miedo. ¡Pruébalo! ¡Abrázalo!
Pero aquí está el punto crucial: nunca debes perder tu criterio
A veces, en problemas muy complejos, la IA simplemente no puede resolverlos sola. Si has perdido tu capacidad de entender cómo se conectan las cosas, cómo se construye el puzzle, no podrás guiar a la IA hacia una solución. Ese es el trabajo de un ingeniero principal. Ese es el trabajo de un CTO. Tener esa visión de alto nivel. Y eso no ha cambiado.
La IA no debe hacernos más tontos.
Es genial que la IA genere código por nosotros. Pero siempre debemos ser capaces de leerlo. Siempre capaces de entender cómo funciona. Siempre capaces de evaluarlo. Eso requiere experiencia. Significa leer código, intentar entenderlo, hacerle preguntas a la IA, saber por qué algo funciona o no.
El error sería hacer vibe coding sin abrir nunca el capó.
Creo que esto es exactamente lo que lleva a mucha gente a descartar el vibe coding como "solo un juguete". Creen que la IA solo puede manejar proyectos simples. Pero el error está ahí. Si dejas que la IA genere código mientras tú orquestas cómo encajan las piezas, si eres tú quien le dice a la IA cómo encadenar las piezas del puzzle, puedes construir cosas mucho más complejas de lo que podrías haber hecho tú solo, o incluso con un equipo.
Ese es el arte sutil. Mantienes tu experiencia. Mantienes tu criterio. Y usas la IA como un acelerador, no como un sustituto del pensamiento.
El paradigma está cambiando. El vibe coding no es un juguete. Es un cambio fundamental en cómo creamos software y cómo construimos startups. La pregunta no es si adaptarse. La pregunta es cuán rápido estás dispuesto a aprender.