La firma Google LLC ha dado un paso clave en su plataforma Google AI Studio al presentar un nuevo flujo bautizado como “vibe coding”, concebido para acelerar la creación de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) mediante instrucciones en lenguaje natural, y con mínimo esfuerzo de programación. Según diversos medios internacionales, este avance transforma radicalmente el ciclo “idea → prototipo → app” y abre oportunidades también para entornos profesionales como los despachos de asesoría, consultoría o servicios jurídicos. [GPT Zone]
Definición y origen
El término vibe coding define una forma emergente de desarrollo de software donde la persona describe en lenguaje natural qué quiere lograr y una IA se encarga de generar el código, optimizarlo, desplegarlo o integrarlo. [Gadget 360]
Por ejemplo, la guía de Google Cloud explica que: “vibe coding es una práctica emergente de desarrollo de software que usa IA para generar código funcional a partir de instrucciones en lenguaje natural, lo que acelera el desarrollo y hace que la creación de apps sea más accesible”. [Google cloud]
El término se popularizó en 2025 y aunque tiene cierto matiz coloquial (“vibrar con la codificación”), los fundamentos son técnicos: grandes modelos lingüísticos generan código, testeo automático o semiautomático e incluso despliegue simplificado.
Como advierte la propia Google Cloud: aunque la idea es “describir en lenguaje sencillo lo que quieres” y la IA se ocupa del resto, el mantenimiento, la fiabilidad y la seguridad siguen siendo responsabilidad humana.
Introducción en Google AI Studio
La plataforma Google AI Studio estrena el flujo “Build” adaptado al vibe coding: permite a usuarios, incluso sin experiencia profunda de programación, escribir una instrucción y obtener una aplicación funcional.
Según medios: “una sola instrucción en lenguaje natural ofrece una app de IA, sin necesidad de gestionar APIs, SDKs o service wiring manualmente”.
Además, se han añadido funciones como:
- Una galería (“App Gallery”) visual que permite explorar ideas previas, ver código generador de referencia y “remixarlas”.
- Integración de modelos multimodales de Google (por ejemplo, vídeo o edición de imágenes) para que la app no sea solo texto, sino también imagen/vídeo.
- Capacidad de despliegue en producción (por ejemplo, mediante Google Cloud Run) con un clic, lo que reduce la fricción entre prototipo y servicio real.
Retos y consideraciones clave
Calidad, mantenibilidad y seguridad: Como señalan diversas fuentes, el hecho de que una IA genere el código no exime de responsabilidad: se precisa revisión humana, controles de seguridad, mantenimiento, y buen gobierno del dato.
Por ejemplo, la investigación “Good Vibrations? A Qualitative Study of Co-Creation…” advierte sobre retos como la fiabilidad, la latencia, la revisión de código generado y la colaboración humana-IA.
Para un despacho profesional es clave asegurar:
- Privacidad de datos de clientes.
- Transparencia en algoritmos generados.
- Mantenimiento a largo plazo del código (no solo prototipo).
- Integración con sistemas existentes (ERP, CRM, bases de datos).
Competencias y cambio de rol: Aunque la barrera técnica se reduce, esto no significa que no se requiera conocimiento: es necesario entender los procesos del negocio, ser capaz de definir correctamente la instrucción en lenguaje natural, y supervisar los resultados. El asesor profesional se convierte en definidor del “qué” y no tanto del “cómo”.
Además, la cultura organizacional debe adaptarse: colaboración entre asesoría, IT y negocio.
Costes y producción: Aunque muchas funcionalidades están en fase “experimentación” o “prototipo” con coste reducido, pasar a producción (uso real, muchos usuarios, escalabilidad) implica servidores, modelos más potentes, posibles licencias de API, etc. Por ejemplo, algunas funciones de Google AI Studio requieren clave de pago cuando se entra en producción.
