Incluso el inventor del “vibe coding” dice que el vibe coding no lo soluciona todo

Ya pasó un año desde que el cofundador de OpenAI Andrej Karpathy dejó la compañía. En todos estos meses acuñó y popularizó el término “vibe coding” para describir la práctica de delegar los proyectos de codificación a las herramientas de IA. Pero esta semana, cuando lanzó su propio modelo de acceso gratuito llamado nanochat, admitió que escribió todo a mano, sin vibes.

Nanochat, según Karphathy, es “entrenamiento/inferencia, mínima y desde cero” diseñada para que cualquiera pueda construir un gran modelo de lenguaje usando una interfaz de chatbot del estilo de ChatGPT en cuestión de horas y a bajo costo, por U$100. Kakrpathy dice que el proyecto contiene unas 8.000 líneas de “código limpio” que él mismo escribió manualmente, y no por decisión sino porque encontró que las herramientas de IA no podían hacer lo que él necesitaba.

“Básicamente, escribí todo a mano (con tab de autocompletado)”, escribió. “Traté de usar agentes de claude/codex algunas veces pero no funcionaban como lo necesitaba y no me fueron de utilidad”.

El límite invisible del “vibe coding”

Es una actitud muy distinta a la que ostentó Karpathy en el pasado, aunque describió al “vibe coding” como algo que sirve para “proyectos de fin de semana que terminamos descartando”. En su posteo, que se considera origen del término “vibe coding” Karpathy decía que al usar herramientas de codificación de IA, decide “entregarme por completo a las vibras” sin mirar el código. “Si aparecen mensajes de error los copio y pego sin comentarios y en general eso lo resuelve. El código crece más allá de mi comprensión habitual y realmente tendría que leerlo todo durante un buen rato. A veces los grandes modelos de lenguaje no logran resolver un problema, así que lo eludo o busco cambios al azar hasta que el problema desaparece. Estoy construyendo un proyecto o webapp, pero no es realmente codificar. Veo cosas, digo cosas, copio y pego, y en general, funciona”.

Por supuesto, nanochat no es una web app, así que tiene sentido que la estrategia no funcionara en este caso. Aunque sí apunta a las limitaciones de esa forma de trabajar, a pesar de las tantas promesas de que era el futuro de la programación. Este año una encuesta de Fastly, compañía de computación en la nube, halló que el 95% de los desarrolladores encuestados dijeron que pasan tiempo extra resolviendo código generado por IA, y hubo algunos que dijeron que les lleva más tiempo corregir errores que el que se ahorran inicialmente generando el código con herramientas de IA. La investigación de METR, otra firma, también encontró que el uso de las herramientas de IA en realidad hace que a los desarrolladores las tareas les lleven más tiempo, y algunas compañías comenzaron a contratar especialistas humanos para corregir problemas de códigos creados por herramientas de IA. Hay que recordar algo sobre el “vibe coding”: las vibras a veces pueden no ser tan buenas.

Este artículo ha sido traducido de Gizmodo US por Lucas Handley. Aquí podrás encontrar la versión original.