Poder programar sin un amplio conocimiento sobre el código es posible con el «vibe coding», una tendencia cada vez más fuerte que los desarrolladores junior han explotado para compensar su falta de experiencia y habilidades para determinadas tareas.
Aunque acelera el desarrollo de productos, el vibe coding tiene riesgos concretos que amenazan toda tu infraestructura de negocio. Nosotros identificamos las vulnerabilidades más graves para mejorar nuestra estrategia de auditoría. Hoy te compartimos todo.
¿Cómo el vibe coding amenaza tu negocio?
Al principio era una forma novedosa de programar, pero los errores continuos revelaron la realidad del vibe coding: la de un multiplicador silencioso de deuda técnica que golpea justo donde más te duele: la seguridad, la estabilidad y la velocidad de entrega en producción.
En contextos de alta presión, los juniors apoyados en IA pueden producir muchas líneas de código que parecen funcionar, pero que no siguen estándares internos, no consideran escenarios límite ni de fallos reales.
Según datos de Second Talent, los desarrolladores junior tienen resultados mixtos con el vibe coding, con un 40% de ellos declarando que lo usan para desarrollar código que no entienden por completo.
¿El resultado? Un sistema más frágil conforme crece, con incidentes más costosos de diagnosticar y solucionar. Hablamos de un contexto donde no puedes ser estratégico, sino reactivo.
Vulnerabilidades de seguridad
Cuando la prioridad de los equipos es «que esto funcione ya», las primeras víctimas son los controles de seguridad más básicos.
El mal uso de la IA facilita que entren a tu base de código implementaciones que no validan de forma robusta las entradas de usuario, abriendo la puerta a inyecciones SQL, XSS, ataques de deserialización y escaladas de privilegios.
Al mismo tiempo, es común encontrar un manejo deficiente de información confidencial:
- Credenciales incrustadas directamente en el código.
- Tokens de acceso copiados desde ejemplos públicos.
- Claves de API sin rotación periódica ni gestión centralizada en un vault.
Todo esto incrementa drásticamente tu superficie de ataque y hace que un incidente de seguridad sea cuestión de tiempo, no de probabilidad.
Una investigación de Veracode reveló un hecho preocupante. En su estudio, el 45% del código generado por IA tenía serias deficiencias de seguridad digital, confirmando que esta forma de programar es un peligro sin la debida supervisión.
Código duplicado
Al no tener una comprensión contextual completa de tu proyecto o de las bibliotecas ya existentes, la IA a menudo recrea funcionalidades que ya han sido implementadas, aumentando innecesariamente el tamaño de tu base de código.
Esto ralentiza los tiempos de compilación, eleva el consumo de recursos y dificulta el testeo ya que, en vez de tener una sola fuente de verdad que cubrir con pruebas automatizadas sólidas, el equipo diseña y mantiene tests para varias versiones del mismo flujo.
Este problema es particularmente grave en proyectos grandes y complejos donde la base ya es extensa. La acumulación de funciones idénticas o muy similares, pero con ligeras variaciones, crea un laberinto de código que difícilmente podrás mantener.
Integraciones frágiles
La IA no tiene la visión holística de un arquitecto de software. Es incapaz de comprender las interdependencias, los contratos de API existentes, las expectativas de manejo de errores o los patrones de comunicación entre microservicios.
Como resultado, el código generado funciona nada más en condiciones ideales y falla estrepitosamente ante picos de carga, cambios en los sistemas conectados u otras incidencias inesperadas.
Estas integraciones carecen también de idempotencia en operaciones críticas como:
- Pagos.
- Creación de órdenes.
- Actualizaciones de estado.
Ante reintentos automáticos o manuales, habrá duplicación de transacciones, registros inconsistentes o estados imposibles de reconciliar, lo que afecta directamente la contabilidad, la atención al cliente y la rendición de cuentas.
Problemas de mantenimiento y escalabilidad
El vibe coding optimiza el plazo desde la idea hasta el primer MVP, pero extiende el tiempo que necesita el equipo para cambiar, extender o corregir el sistema. Esta es la métrica que realmente importa cuando tu producto entra en fase de crecimiento.
A falta de una guía arquitectónica clara, las funcionalidades se agregan sin una visión de dominios, límites contextuales o responsabilidades bien definidas. El resultado es una arquitectura emergente caótica y extremadamente sensible a los cambios.
Esta inconsistencia obliga a los desarrolladores a reaprender cómo está construido el sistema en cada carpeta o servicio, aumentando la fricción y el tiempo necesario para implementar cambios seguros.
| Aspecto | Código de desarrollador experto | Código de junior con vibe coding |
|---|---|---|
| Legibilidad | Prioriza claridad y nombres significativos, aplicando principios de clean code para que el código sea sencillo de leer. | Acepta gran parte del código generado por la IA tal cual, con nombres genéricos y estructuras que no siempre entiende. |
| Mantenibilidad | Diseña pensando en el futuro: refactoriza, reduce dependencias y organiza módulos para facilitar cambios a largo plazo. | Se centra en que el código funcione ahora. Acumula deuda técnica al no revisar arquitectura ni simplificar la solución sugerida por la IA. |
| Reutilización | Extrae patrones comunes en funciones y componentes genéricos, creando piezas reutilizables bien encapsuladas. | Suele copiar y pegar fragmentos de prompts anteriores o generar nuevas versiones similares sin consolidarlas en componentes reutilizables. |
| Robustez | Detecta vulnerabilidades, cuellos de botella y casos borde en el código generado, ajustándolo para que sea seguro y estable. | No siempre reconoce problemas sutiles de seguridad o rendimiento y confía en exceso en la inteligencia artificial. |
| Diseño | Usa su experiencia para guiar a la IA: define límites claros, capas y responsabilidades, y corrige diseños poco coherentes. | Deja que la estructura emergente dependa de las respuestas del modelo, lo que lleva a arquitecturas inconsistentes. |
| Testabilidad | Plantea desde el inicio puntos de prueba, crea módulos pequeños y revisa que el código generado sea fácil de cubrir con tests. | Se guía por ejecución manual y pruebas exploratorias, sin asegurar una estructura que facilite pruebas unitarias y flujos de trabajo automatizados. |
Nuestro esquema para auditar y corregir los fallos provocados por la IA
Solventar los errores de código creados por la inteligencia artificial exige aplicar un esquema sistemático que someta al output a un diagnóstico riguroso. Solo así se puede transformar en una base estable, segura y lista para escalar acorde a tus necesidades.
En Crazy Imagine Software desarrollamos un plan de auditoría y corrección exhaustivo, diseñado para convertir el código de IA de un pasivo potencial a un activo estratégico alineado con todas las garantías y estándares actuales.
Integramos análisis de rendimiento, auditoría arquitectónica y refactorización guiada por métricas objetivas, no por intuiciones o percepciones individuales, ofreciéndote una vía clara para la mejora continua libre de errores de programadores inexpertos.
Diagnóstico de rendimiento
El primer paso es responder con datos una pregunta aparentemente simple pero crítica: ¿en qué puntos del sistema se están consumiendo más tiempo y recursos?
A partir de ahí, se construye una fotografía precisa del comportamiento en producción. Esto comienza con una observabilidad profunda: la revisión sistemática de logs, trazas distribuidas y métricas de herramientas para monitorear tus aplicaciones.
Este análisis revela lo que se rompe y también lo que está a punto de hacerlo bajo ciertas condiciones de carga.
Auditoría estructural y arquitectónica
Una vez entendemos cómo se comporta el sistema en tiempo de ejecución, el siguiente paso es evaluar su forma: cómo está organizado el código y cómo se relacionan sus partes.
La auditoría estructural comienza con una cartografía de módulos y dependencias. El propósito es identificar:
- Servicios core.
- Servicios satélite.
- Dependencias externas.
- Flujos de datos críticos.
- Puntos donde el acoplamiento es especialmente alto.
Esta visión permite entender cómo se mueve la información a través del sistema, dónde se concentra la complejidad y qué partes soportan más presión funcional y técnica.
Diseño del plan de refactorización
Con la información de rendimiento y arquitectura sobre la mesa, se diseña un plan que reduzca los riesgos sin paralizar el roadmap de producto.
La clave está en priorizar por riesgo y valor: ordenar las intervenciones según su impacto en seguridad, estabilidad, experiencia de usuario y alineación con los objetivos estratégicos de tu negocio.
A partir de esa priorización se definen unidades refactorizables: se recorta el sistema en piezas abordables, como servicios específicos, bounded contexts, componentes críticos o módulos de dominio, cada uno con criterios claros de finalización tanto técnicos como comerciales.
Implementación de la solución
Aplicamos el plan directamente sobre tu base de código, guiando nuestro proceso con el testeo como principio central.
Antes de tocar los módulos críticos, se refuerza el set de pruebas automatizadas, tanto unitarias como de integración y end-to-end. Así, cada cambio se valida con confianza y cualquier regresión se detecta de forma temprana.
Se eliminan duplicaciones, se centralizan reglas de negocio dispersas y se reemplazan patrones improvisados por implementaciones claras, documentadas y alineadas con la arquitectura objetivo.
El objetivo es sencillo: asignar una responsabilidad definida para cada módulo y que las dependencias estén controladas.
Transferencia de conocimientos
Una auditoría rigurosa no está completa hasta que el equipo interno sea capaz de sostener el nuevo nivel de calidad sin depender de forma permanente de consultores externos. Por eso, la fase de transferencia de conocimientos es clave.
La etapa contempla workshops técnicos orientados al stack, la arquitectura y el dominio específico del cliente, donde se explica qué se corrigió, por qué se hizo de esa manera y qué patrones se espera que el equipo replique de ahora en adelante.
Se establecen también guías claras de uso responsable de la IA en tu ciclo de desarrollo. Se define:
- Qué tipos de tareas son adecuadas para apoyarse en herramientas generativas.
- Cuáles requieren un diseño manual más cuidadoso.
- Qué prácticas son obligatorias antes de fusionar código generado por IA.
- Qué revisiones deben hacerse en cada pull request.
