Por Canuto  

El auge del vibe coding está creando una demanda inesperada: reparar aplicaciones que parecen funcionales, pero esconden fallas de arquitectura, seguridad, permisos y pruebas. Empresas especializadas aseguran que la IA acelera el desarrollo, aunque no sustituye el criterio técnico ni la disciplina necesaria para llevar software a producción.
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  • Redwerk afirma que recibe cada vez más solicitudes para corregir aplicaciones creadas con vibe coding.
  • Una revisión detectó rutas de pago duplicadas, precios inconsistentes y permisos que podían saltarse pasos del registro.
  • Slopfix se presenta como un equipo de tres ingenieros senior dedicado a refactorizar bases de código creadas mediante vibe coding.
  • El fundador de Redwerk, Konstantin Klyagin, sostiene que la inteligencia artificial aumenta la velocidad, pero todavía exige especificaciones, arquitectura y pruebas rigurosas.

 

La expansión del llamado vibe coding, una práctica en la que usuarios describen a un asistente de inteligencia artificial el software que desean construir, está generando un negocio paralelo: reparar las aplicaciones que llegan al mercado con errores estructurales. El atractivo inicial consiste en crear prototipos y funciones con rapidez, pero esa velocidad puede ocultar problemas de arquitectura, seguridad, accesibilidad y mantenimiento cuando quien dirige el proyecto carece de experiencia técnica.

El fenómeno también ha popularizado el término AI slop, utilizado para describir resultados de baja calidad producidos con herramientas automatizadas y supervisión insuficiente. La oportunidad comercial aparece precisamente donde otros desarrolladores dejaron de revisar el código, las validaciones o los permisos, porque una aplicación visualmente convincente no necesariamente está preparada para atender a clientes reales.

El código basura se convierte en un servicio

Una muestra de esa nueva actividad es Slopfix, que se presenta como un equipo de tres ingenieros senior dedicado a refactorizar bases de código creadas mediante vibe coding. Su propuesta no se limita a borrar líneas o reducir el tamaño aparente de un proyecto, sino a convertirlo en un producto mantenible y con condiciones para operar en producción.

Konstantin Klyagin, fundador de Redwerk y de la consultora de control de calidad QAwerk, dijo a The Register que recibe cada vez más solicitudes de clientes que necesitan corregir aplicaciones construidas con ayuda de IA. Según la información disponible sobre su trayectoria, Klyagin acumula décadas de experiencia en desarrollo de software y ha desempeñado funciones técnicas y de gestión en distintas empresas.

Klyagin afirmó que, alrededor de noviembre, Redwerk comenzó a ofrecer en su sitio web servicios de limpieza de vibe code. La empresa describe ese servicio como una forma de convertir aplicaciones generadas con IA en productos más seguros y escalables. El objetivo no consiste simplemente en disminuir el volumen de código, porque una menor cantidad de líneas no garantiza que el software sea más exitoso, estable o adecuado para las necesidades del negocio.

La diferencia entre una demostración atractiva y una aplicación lista para producción aparece cuando los usuarios se comportan de maneras que el creador no anticipó. Por eso, la revisión debe examinar cómo se aplica la lógica empresarial, cómo funcionan las validaciones y qué ocurre cuando alguien intenta utilizar rutas, formularios o funciones fuera del recorrido ideal previsto por el fundador.

Errores que pueden afectar pagos y permisos

Uno de los problemas que Klyagin considera habituales es la duplicación de código, una práctica que puede producir resultados distintos para funciones que deberían depender de una misma regla. En una aplicación revisada para un cliente de Nueva York, por ejemplo, existían rutas de pago duplicadas que mostraban precios diferentes en la página principal y durante el proceso de incorporación.

La inconsistencia no es únicamente un defecto visual, porque puede afectar la confianza del cliente y complicar la administración de cobros. Cuando distintas partes de una aplicación consultan reglas separadas, una modificación aparentemente sencilla puede actualizar un precio en una pantalla y dejar otro valor vigente en un flujo distinto.

La consultoría también encontró deficiencias en el manejo de permisos. De acuerdo con el relato de Klyagin, un usuario podía acceder directamente a las páginas de registro y pago, y con ello omitir la creación de un perfil que el diseño original aparentemente contemplaba como paso necesario.

Ese tipo de vulnerabilidad muestra por qué la evaluación debe ir más allá de confirmar que los botones funcionan en una demostración. Los equipos deben comprobar qué acciones puede ejecutar un usuario sin autorización, cómo se valida cada etapa y si la aplicación conserva coherencia cuando alguien intenta saltarse el recorrido establecido.

La apariencia no reemplaza la ingeniería

Los proyectos creados con vibe coding suelen ofrecer una presentación convincente, especialmente cuando el modelo de IA puede generar interfaces, formularios y pantallas con rapidez. Sin embargo, esa apariencia puede ocultar una arquitectura frágil, dependencias repetidas y decisiones que se vuelven difíciles de modificar cuando aumentan los usuarios o las funciones.

En el caso revisado para el cliente neoyorquino, los problemas incluían formularios que no eran suficientemente accesibles para lectores de pantalla y una cobertura de pruebas incompleta. Ambos elementos pueden pasar inadvertidos durante una demostración breve, pero se vuelven relevantes cuando el producto debe atender a personas con distintas necesidades y responder de forma consistente a cambios o errores.

La seguridad representa otra preocupación central, porque el código generado por un modelo puede cumplir una instrucción general sin comprender plenamente las consecuencias de una validación incompleta. Klyagin destacó que una revisión profesional debe analizar no solo lo que el programa debía hacer en el mejor escenario, sino también su comportamiento ante entradas arbitrarias y usos no previstos.

Los fundadores con formación técnica normalmente no necesitan contratar un servicio específico para limpiar vibe code, según la evaluación de Klyagin, porque suelen establecer desde el comienzo una arquitectura y unas prácticas de desarrollo más sólidas. El problema se concentra en quienes saben describir una idea de negocio, pero no cuentan con los conocimientos necesarios para convertirla en un sistema mantenible.

La IA acelera, pero no elimina la disciplina

Antes de que el vibe coding se volviera popular, las revisiones de código y la refactorización ya formaban parte habitual del ciclo de vida del desarrollo de software. También era común solicitar una auditoría cuando una empresa planeaba comprar una aplicación, con el propósito de conocer la calidad técnica del activo antes de cerrar la operación.

La diferencia actual es el volumen de proyectos que pueden producirse con herramientas como Claude Code y Codex, cuya adopción ha aumentado el flujo de código y funciones que necesitan control de calidad. Klyagin señaló que todavía no ha revisado bases construidas con modelos de pesos abiertos, aunque sí observa un incremento general de las tareas de corrección y verificación.

La propia IA también ayuda a gestionar esa carga adicional, porque puede acelerar tareas de análisis, documentación y corrección cuando profesionales con experiencia supervisan sus resultados. Klyagin resumió el cambio al afirmar que la tecnología hace más rápidos a todos, tanto a su empresa como a los clientes que ahora pueden enviar más código y más funciones.

El aumento de velocidad, sin embargo, produce resultados diferentes según la disciplina del equipo. Algunos fundadores aplican restricciones, especifican con precisión lo que quieren construir y exigen pruebas, mientras otros dejan que el asistente avance sin una arquitectura clara y descubren los problemas cuando el producto ya depende de él.

Para Klyagin, la responsabilidad esencial no desaparece con la automatización: todavía hay que definir el producto, orientar al modelo hacia una arquitectura adecuada y probar el resultado. La expansión de estos servicios sugiere que, en el desarrollo asistido por IA, la rapidez para escribir código puede crear valor únicamente cuando está acompañada por criterio técnico y controles verificables.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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