El desarrollo de código con vibraciones ha convertido a los desarrolladores senior en 'cuidadores de inteligencia artificial', pero dicen que vale la pena.

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Carla Rover una vez pasó 30 minutos llorando después de tener que reiniciar un proyecto que había codificado con vibe.

Rover lleva en la industria 15 años, principalmente trabajando como desarrolladora web. Ahora está construyendo un startup junto a su hijo, que crea modelos personalizados de aprendizaje automático para marketplaces.

Ella llamó al codificado con vibe un cóctel interminable de servilletas en el que uno puede perpetuamente esbozar ideas. Pero lidiar con el código generado por AI que uno espera usar en producción puede ser “peor que cuidar un bebé”, dijo, ya que estos modelos de AI pueden estropear el trabajo de maneras que son difíciles de predecir.

Ella recurrió al codificado con AI en busca de velocidad con su startup, ya que es la promesa de las herramientas de AI.

“Porque necesitaba ser rápida e impresionante, tomé un atajo y no escaneé esos archivos después de la revisión automatizada”, dijo. “Cuando lo hice manualmente, encontré mucho que estaba mal. Cuando usé una herramienta de terceros, encontré más. Y aprendí mi lección”.

Ella y su hijo terminaron reiniciando su proyecto completo - de ahí las lágrimas. “Se lo pasé como si el copiloto fuera un empleado”, dijo. “No lo es”.

Rover es como muchos programadores experimentados que recurren a la ayuda de AI para codificar. Pero también están encontrándose actuando como cuidadores de AI - reescribiendo y verificando el código que la AI escupe.

Un informe reciente de la plataforma de entrega de contenido Fastly encontró que al menos el 95% de los casi 800 desarrolladores que encuestó dijeron que pasan tiempo extra corrigiendo el código generado por AI, con la carga de esta verificación cayendo principalmente sobre los hombros de los desarrolladores senior.

Estos codificadores experimentados han encontrado problemas con el código generado por AI que van desde la invención de nombres de paquetes hasta la eliminación de información importante y riesgos de seguridad. Si no se controla, el código de AI puede dejar un producto mucho más defectuoso que el que producirían los humanos.

Trabajar con el código generado por AI se ha convertido en un problema tan grande que ha dado lugar a un nuevo trabajo corporativo conocido como “vibe code cleanup specialist”.

TechCrunch habló con desarrolladores experimentados sobre su tiempo usando el código generado por AI sobre lo que ven como el futuro del codificado con vibe. Las opiniones variaron, pero una cosa quedó clara: la tecnología aún tiene mucho camino por recorrer.

“Usar un copiloto de codificación es un poco como darle una cafetera a un niño listo de seis años y decirle: ‘Por favor, lleva esto al comedor y sirve café para la familia’”, dijo Rover.

¿Pueden hacerlo? Posiblemente. ¿Podrían fallar? Definitivamente. Y la mayoría de las veces, si fallan, no te lo dirán. “No hace que el niño sea menos listo”, continuó. “Solo significa que no puedes delegar [una tarea] de esa manera”.

Feridoon Malekzadeh también comparó el codificado con vibe con un niño.

Ha trabajado en la industria más de 20 años, ocupando diversos roles en desarrollo de productos, software y diseño. Está construyendo su propio startup y usa intensamente la plataforma de codificación con vibe Lovable, dijo. Para divertirse, también codifica aplicaciones como una que genera jerga de Gen Alpha para baby boomers.

Le gusta que pueda trabajar solo en proyectos, ahorrando tiempo y dinero, pero está de acuerdo en que el codificado con vibe no es como contratar a un interno o un desarrollador junior. En su lugar, el codificado con vibe es como contratar a un adolescente testarudo para ayudarte a hacer algo, dijo a TechCrunch.

“Tienes que preguntarle 15 veces para que haga algo”, dijo. “Al final, hace algunas de las cosas que le pediste, algunas que no le pediste y rompe muchas cosas por el camino”.

Malekzadeh estima que pasa alrededor del 50% de su tiempo escribiendo requisitos, entre el 10% y el 20% de su tiempo en codificación con vibe y entre el 30% y el 40% de su tiempo en la corrección de vibe - reparando los errores y “scripts innecesarios” creados por el código escrito por AI.

También no cree que el codificado con vibe sea el mejor en el pensamiento de sistemas - el proceso de ver cómo un problema complejo podría afectar un resultado general. El código generado por AI, dijo, trata de resolver problemas más superficiales.

“Si estás creando una característica que debería estar ampliamente disponible en tu producto, un buen ingeniero crearía eso una vez y lo haría disponible en todas las ubicaciones donde se necesita”, dijo Malekzadeh. “El codificado con vibe creará algo cinco veces, cinco maneras diferentes, si se necesita en cinco ubicaciones diferentes. Esto lleva a mucha confusión, no solo para el usuario, sino también para el modelo”.

Mientras tanto, Rover encuentra que la AI “choca contra una pared” cuando los datos entran en conflicto con lo que estaba hardcodeado para hacer. “Puede ofrecer consejos engañosos, omitir elementos clave que son vitales o insertarse en un camino de pensamiento que estás desarrollando”, dijo.

También encontró que en lugar de admitir errores, manufactura resultados.

Compartió otro ejemplo con TechCrunch, donde cuestionó los resultados que inicialmente le dio un modelo de AI. El modelo comenzó a dar una explicación detallada haciendo creer que había usado los datos que había subido. Solo cuando la llamó, el modelo de AI confesó.

“Me asustó porque sonaba como un compañero de trabajo tóxico”, dijo.

Además, están las preocupaciones de seguridad.

Austin Spires es el director senior de habilitación de desarrolladores en Fastly y ha estado codificando desde principios de los 2000.

Ha encontrado a través de su propia experiencia - así como charlando con clientes - que el codificado con vibe tiende a construir lo que es rápido en lugar de lo que es “correcto”. Esto puede introducir vulnerabilidades en el código del tipo que tienden a hacer los programadores muy nuevos, dijo.

“Lo que suele pasar es que el ingeniero necesita revisar el código, corregir al agente y decirle al agente que se equivocó”, le dijo a TechCrunch. “Este patrón es por lo que hemos visto el tropo de ‘estás absolutamente en lo correcto’ aparecer en las redes sociales”.

Se refiere a cómo los modelos de AI, como Anthropic Claude, tienden a responder “estás absolutamente en lo correcto” cuando se les llama la atención sobre sus errores.

Mike Arrowsmith, el director tecnológico de la empresa de software de gestión IT NinjaOne, lleva en la ingeniería de software y seguridad alrededor de 20 años. Dijo que el codificado con vibe está creando una nueva generación de cegueras de IT y seguridad a las que son especialmente susceptibles las jóvenes startups.

“El codificado con vibe a menudo evita los procesos de revisión rigurosos que son fundamentales en el codificado tradicional y cruciales para atrapar vulnerabilidades”, le dijo a TechCrunch.

NinjaOne, dijo, contrarresta esto promoviendo “codificación segura con vibe”, donde las herramientas de AI aprobadas tienen controles de acceso, así como revisión por pares obligatoria y, por supuesto, escaneo de seguridad.

Aunque casi todos a los que hablamos están de acuerdo en que el código generado por AI y las plataformas de codificación con vibe son útiles en muchas situaciones - como esbozar ideas - todos están de acuerdo en que la revisión humana es esencial antes de construir un negocio sobre ello.

“Esa servilleta no es un modelo de negocio”, dijo Rover. “Tienes que equilibrar la facilidad con la visión”.

Pero a pesar de la lamentación sobre sus errores, el codificado con vibe ha cambiado el presente y el futuro del trabajo.

Rover dijo que el codificado con vibe le ayudó tremendamente a crear una mejor interfaz de usuario. Malekzadeh simplemente dijo que, a pesar del tiempo que pasa corrigiendo código, aún hace más con los codificadores de AI que sin ellos.

“‘Cada tecnología lleva su propia negatividad, que se inventa al mismo tiempo que el progreso técnico’”, dijo Malekzadeh, citando al teórico francés Paul Virilio, quien habló sobre la invención del naufragio junto con el barco.

El informe de Fastly encontró que los desarrolladores senior eran el doble de propensos a poner el código generado por AI en producción en comparación con los desarrolladores junior, diciendo que la tecnología les ayudaba a trabajar más rápido.

El codificado con vibe también es parte de la rutina de codificación de Spires. Usa agentes de codificación de AI en varias plataformas para tanto proyectos front-end como back-end personales. Llamó a la tecnología una experiencia mixta pero dijo que es buena para ayudar con el prototipado, la construcción de plantillas o la creación de un esqueleto de prueba; elimina tareas rutinarias para que los ingenieros puedan centrarse en construir, enviar y escalar productos.

Parece que las horas adicionales que se pasan revisando el código de vibe simplemente se convertirán en un impuesto tolerado sobre el uso de la innovación.

Elvis Kimara, un joven ingeniero, está aprendiendo esto ahora. Acaba de graduarse con un máster en AI y está construyendo un marketplace impulsado por AI.

Al igual que muchos codificadores, dijo que el codificado con vibe ha hecho su trabajo más difícil y ha encontrado el codificado con vibe una experiencia sin alegría.

“Ya no hay más dopamina de resolver un problema por mí mismo. El AI simplemente lo figura”, dijo. En uno de sus últimos trabajos, dijo que los desarrolladores senior no ayudaban tanto a los jóvenes codificadores - algunos no entendían los nuevos modelos de codificación con vibe, mientras que otros delegaban tareas de mentoría a dichos modelos de AI.

Pero, dijo, “los pros superan con creces los contras” y está preparado para pagar el impuesto de la innovación.

“No solo estaremos escribiendo código; estaremos guiando sistemas de AI, tomando la responsabilidad cuando algo falla y actuando más como consultores para las máquinas”, dijo del nuevo normal al que se está preparando.

“Aunque crezca hasta un rol senior, seguiré usándolo”, continuó. “Ha sido un acelerador real para mí. Me aseguro de revisar cada línea de código generado por AI para aprender aún más rápido de él”.