En grandes ciudades como Nueva York, cada vez es más común que desarrolladores y usuarios aprovechen los trayectos diarios en transporte público para encargar tareas completas de programación a agentes de inteligencia artificial desde sus teléfonos móviles. Mediante instrucciones escritas en lenguaje natural —como analizar archivos, crear bases de datos o diseñar interfaces web— estos sistemas pueden avanzar de forma autónoma incluso cuando la conexión a internet es inestable, entregando resultados funcionales en cuestión de minutos u horas: desde páginas web y pequeñas aplicaciones hasta herramientas digitales que antes habrían requerido equipos completos de ingenieros y largos periodos de trabajo.
Este fenómeno, conocido como “vibe coding” o programación por instrucciones, describe una nueva manera de crear software sin escribir código directamente. El concepto fue popularizado por el investigador en IA Andrej Karpathy y se basa en delegar el trabajo técnico a modelos avanzados capaces de diseñar, corregir errores y ejecutar proyectos completos a partir de órdenes en lenguaje natural. En los últimos meses, herramientas como asistentes de programación de empresas tecnológicas han mejorado notablemente su rendimiento, permitiendo que una sola persona desarrolle productos que antes implicaban altos costos y largos tiempos de producción.
La evolución ha sido especialmente visible desde finales de 2025 y comienzos de 2026, cuando nuevos sistemas capaces de operar durante horas sin intervención humana empezaron a integrarse en entornos profesionales. Grandes compañías tecnológicas han acelerado su adopción y startups emergentes utilizan estos modelos para lanzar prototipos en cuestión de días. Aunque el resultado no siempre alcanza la calidad del software tradicional, su rapidez y bajo costo están transformando el mercado y generando inquietud sobre el futuro laboral de programadores, diseñadores y analistas.
El impacto ya se refleja en la economía tecnológica global. Inversores han comenzado a cuestionar el valor de empresas dedicadas al desarrollo de software a medida, mientras sectores como servicios jurídicos, finanzas o consultoría evalúan cuánto de su trabajo podría automatizarse. Al mismo tiempo, corporaciones como IBM sostienen que la inteligencia artificial también creará nuevas ocupaciones, aunque distintas a las actuales y con perfiles más híbridos entre gestión, creatividad y supervisión tecnológica.
A pesar del entusiasmo, expertos advierten sobre riesgos importantes: desde la generación de código inseguro hasta el enorme consumo energético de los centros de datos que alimentan estos sistemas. También preocupa la proliferación de aplicaciones improvisadas que resuelven necesidades puntuales sin estándares de calidad ni mantenimiento a largo plazo. Sin embargo, defensores del modelo señalan que democratizar el desarrollo permitirá que pequeñas empresas, organizaciones sociales o profesionales independientes construyan herramientas adaptadas a sus necesidades sin depender de grandes proveedores.
La tendencia coincide con una carrera global por integrar inteligencia artificial en todos los sectores productivos. Empresas de transporte autónomo como Waymo experimentan con sistemas que simulan entornos reales para entrenar software de conducción, mientras plataformas digitales incorporan funciones automáticas en aplicaciones cotidianas. Para muchos analistas, el cambio no consiste solo en hacer más eficiente la programación, sino en alterar la forma en que se concibe el propio software: productos que podrían diseñarse, actualizarse y optimizarse casi en tiempo real.
En medio de este panorama, desarrolladores veteranos reconocen una mezcla de fascinación y preocupación. La posibilidad de crear en horas lo que antes costaba cientos de miles de dólares abre oportunidades inéditas, pero también cuestiona el valor de habilidades técnicas que durante décadas definieron la industria. Aun así, la demanda de soluciones digitales sigue creciendo, y millones de personas necesitan herramientas que todavía no existen para gestionar negocios, servicios públicos o actividades cotidianas.
Para quienes observan la transformación desde dentro, la conclusión es ambivalente: la inteligencia artificial no solo está cambiando cómo se escribe el código, sino quién puede hacerlo. Si la tendencia continúa, aprender a dirigir a estas máquinas podría convertirse en una competencia tan esencial como programar lo fue en las últimas décadas, marcando el inicio de una etapa en la que crear software deje de ser una tarea exclusiva de especialistas y pase a estar al alcance de casi cualquiera con una idea clara y acceso a estas nuevas herramientas.
