Deuda técnica en Vibe Coding: por qué se produce y cómo prevenirla

Se puede crear un prototipo funcional en una tarde, con la IA encargándose de escribir la mayor parte del código, pero el trabajo necesario para que siga funcionando sin problemas es mucho más difícil de apreciar en esa fase. La deuda técnica de Vibe Coding se acumula cuando los equipos amplían o lanzan código generado por IA sin el conocimiento, las pruebas, la documentación o la responsabilidad suficientes que lo respalden.

Este artículo aborda las causas de esa deuda, las señales de alerta a las que hay que prestar atención, cómo prevenirla en los nuevos proyectos y cómo abordar la deuda ya incorporada en una aplicación existente.

¿Qué es la deuda técnica de Vibe Coding?

La deuda técnica del «vibe coding» es la carga de mantenimiento que se acumula cuando los cambios repetidos en el código generado por IA funcionan individualmente pero no encajan bien entre sí, y todos ellos se realizan a través de indicaciones sin un examen directo suficiente de lo que el código hace realmente. La deuda técnica en sí misma no es nada nuevo. Es el coste de los atajos y las decisiones que dificultan los cambios futuros, independientemente de si alguien tenía la intención de crearlos o no. La programación «vibe» tiende a generar ese coste más rápidamente, ya que cada indicación puede parecer que ha funcionado, mientras que las piezas subyacentes se van separando silenciosamente. Eso es diferente de un defecto o una vulnerabilidad de seguridad, y la diferencia es importante. Un error es simplemente algo incorrecto, mientras que la deuda técnica funciona hoy, pero cambiarla mañana cuesta más de lo que debería. Una revisión inadecuada puede hacer que ambos problemas aparezcan en la misma funcionalidad.

Imagina un portal de clientes que funciona de maravilla en una demostración. Sin embargo, en el fondo, las reglas de las cuentas están duplicadas en tres páginas, y nadie del equipo se atreve a modificar ninguna de ellas sin romper algo más.

¿Por qué la programación «por intuición» genera deuda técnica?

La generación de código a partir de una indicación puede ser rápida, pero la deuda técnica no suele aparecer de golpe. Se acumula a través de una serie de patrones recurrentes, cada uno con su propio coste real a largo plazo. En la encuesta a desarrolladores de Sonar de 2026, el 40 % de los encuestados afirmó que la IA había aumentado la deuda técnica al generar código innecesario o duplicado.

• Contexto de aplicación limitado. El código generado puede pasar por alto reglas de negocio, integraciones o convenciones de desarrollo existentes que la indicación nunca mencionó y que la IA no tiene forma de conocer.
• Arquitectura incoherente. Las peticiones y correcciones repetidas pueden introducir enfoques diferentes para una misma tarea en toda la aplicación, de modo que dos funcionalidades que deberían funcionar igual acaban comportándose de forma distinta.
• Lógica y dependencias duplicadas. El código nuevo puede recrear funciones existentes o añadir paquetes sin una necesidad clara. Esto dispersa la misma lógica por varios archivos y hace crecer silenciosamente una base de código que, con cada adición, resulta más difícil de comprender o escalar.
• Falta de pruebas. Una función puede parecer completa sin que nadie haya comprobado las rutas de fallo, los casos extremos o cómo afecta a otras funciones que ya están en producción.
• Responsabilidad poco clara. A los equipos les puede costar explicar por qué se realizó un cambio en primer lugar o quién es realmente responsable de su mantenimiento.

Imagina un equipo de pagos que utiliza una herramienta de programación con IA, como GitHub Copilot, o una configuración más autónoma con agentes de IA para agilizar un nuevo flujo de pago. Es lo mismo que ocurre actualmente en muchas empresas. Alguien ejecuta la misma instrucción varias veces para que funcionen diferentes partes, y la IA sugiere un enfoque ligeramente diferente cada vez. Cada parte parece estar bien por sí sola. La validación de entradas se gestiona de una forma en el formulario de la tarjeta de crédito y de una forma totalmente diferente en el formulario de la tarjeta regalo. La gestión de errores existe en algunas rutas y en otras no. Los datos confidenciales codificados de forma rígida se cuelan en un archivo de configuración porque funcionaban durante las pruebas, y nadie se ha molestado en volver atrás para eliminarlos. Nada de esto sale a la luz en la revisión de código si nadie lo examina con detenimiento. Además, el conjunto de pruebas existente solo comprueba la ruta normal, por lo que la cobertura de pruebas en los casos de fallo se mantiene cercana a cero.

¿Cuáles son las señales de alerta de la deuda técnica del «vibe coding»?

La deuda técnica suele manifestarse tarde o temprano, normalmente a través de pequeñas frustraciones que se acumulan más rápido de lo que nadie espera. Siempre que implementes la programación asistida por IA, presta atención a lo siguiente:

• Los pequeños cambios llevan mucho tiempo. Una corrección de una sola línea acaba requiriendo horas de rastreo y pruebas solo para sentirse seguro al implementarla.
• La misma regla de negocio aparece más de una vez. Una lógica similar aparece en varios lugares con un comportamiento ligeramente diferente, por lo que corregirla en un solo sitio no la soluciona realmente en todas partes.
• Nadie sabe explicar cómo funciona algo importante. Los desarrolladores tienen dificultades para explicar paso a paso un flujo de trabajo importante cuando se les pregunta.
• Las pruebas solo cubren el «camino feliz». Superan los casos correctos, pero pasan por alto errores, permisos o entradas inusuales que aparecen en cuanto intervienen usuarios reales.
• Las integraciones se comportan de forma inconsistente. Arreglar un área afecta silenciosamente a otra, y nadie se da cuenta hasta que un usuario lo notifica.
• Las dependencias no dejan de acumularse. Una lista cada vez mayor de paquetes carece de un propósito claro o de un responsable que pueda explicar por qué están ahí.

En ese ejemplo del portal de clientes, esto podría traducirse en una regla de cuenta que se comporte de forma diferente según la página en la que se encuentre el cliente, o en una solicitud fallida que se gestione de una manera en la página de facturación y de una forma completamente diferente en el resto de sitios.

¿Cuándo tiene sentido el «vibe coding»?

La programación «vibe» se ha ganado su reputación por una razón. Para prototipos, pruebas de conceptos, maquetas y experimentos desechables destinados a demostrar una idea en lugar de ejecutarse en producción, puede ayudar a un equipo a seguir avanzando rápidamente, convirtiendo un concepto preliminar en algo en lo que la gente puede navegar de verdad en una tarde. Esa sensación de rapidez se refleja en el estudio DORA 2025 de Google Cloud : más del 80 % de los profesionales tecnológicos encuestados afirmaron que la IA había aumentado su productividad.

El software destinado a perdurar es otra historia. Una aplicación destinada a un uso continuado necesita una revisión basada en sus datos reales, usuarios, integraciones y requisitos de mantenimiento, no solo en si funciona en una demostración. Nada de esto significa que los desarrolladores profesionales tengan que evitar la IA, ni que utilizar la IA para escribir código requiera una titulación en informática para hacerlo de forma responsable . Un ingeniero sénior puede, sin duda, utilizar herramientas de programación basadas en IA para tareas concretas dentro de una práctica de ingeniería de software establecida, sin adoptar un enfoque de «vibe coding» para toda la aplicación.

Para una comparación más amplia entre el «vibe coding» y las herramientas «low-code», consulta la guía de Liferay DXP «Vibe Coding vs. Low-Code Solutions ».

¿Cómo pueden los equipos evitar la deuda técnica del «vibe coding»?

Prevenir la deuda técnica no es tanto un reto tecnológico como de disciplina. Se reduce principalmente a tratar el paso del prototipo a la producción como una transición real, no solo como una formalidad.

• Define primero el propósito y los límites de la aplicación. Establece con claridad las reglas de negocio importantes, las fuentes de datos y los límites del sistema antes de generar código sustancial, para que la IA tenga algo real sobre lo que trabajar.
• Comprueba el código generado comparándolo con lo que ya existe. Compara los nuevos cambios con los componentes y las convenciones existentes para evitar duplicar sin darte cuenta lo que ya hay.
• Asigna un responsable a cada función de producción. Alguien debe entenderla lo suficientemente bien como para ser la persona a la que se llame cuando falle.
• Revisa las dependencias, la autenticación y los permisos. Comprueba también el comportamiento de la integración, ya que es precisamente ahí donde el código generado por IA tiende a pasar por alto aspectos que la indicación nunca ha solicitado.
• Prueba los flujos de usuario críticos y las rutas de fallo. Exige que esas pruebas se superen antes de lanzar cualquier cambio, no solo las pruebas que resultaran más cómodas de escribir.
• Documenta las decisiones que necesitará un futuro responsable del mantenimiento. Alguien más tendrá que entender esto más adelante, posiblemente sin el contexto que el autor original de la indicación tenía en mente.

Antes de dar por listo para producción cualquier elemento, merece la pena repasar una breve lista de comprobación:

• ¿Puede el equipo rastrear una regla de negocio importante hasta el lugar concreto del código donde se encuentra?
• ¿Ha probado alguien el acceso no autorizado y las integraciones fallidas, y no solo las rutas que se supone que funcionan?
• ¿Hay una persona específica responsable de esta función que sabría si dejara de funcionar?
• ¿Puede el equipo detectar rápidamente un lanzamiento defectuoso y recuperarse de él sin problemas?

Responder «sí» a las cuatro preguntas es una señal mucho más positiva que una demostración que, por casualidad, haya funcionado.

¿Cómo pueden los equipos abordar la deuda técnica en una aplicación ya existente programada con Vibe?

Corregir la deuda técnica en una aplicación en producción requiere un enfoque más cuidadoso que empezar desde cero.

Empieza por identificar los flujos de trabajo en los que los usuarios realmente confían y las áreas responsables de incidentes recurrentes o cambios que tardan más de lo que deberían. Identifica las dependencias importantes, las reglas de negocio y las integraciones que actualmente no están claras para nadie del equipo, incluidas aquellas partes que nadie quiere tocar. Añade pruebas que capturen cómo se comporta actualmente la aplicación antes de cambiar nada. De ese modo, habrá forma de saber si una corrección realmente ha solucionado algo o si simplemente ha trasladado el problema a otra parte.

A partir de ahí, prioriza los problemas según su impacto en los usuarios y el riesgo que conlleva abordarlos, en lugar de centrarte en lo que resulte más molesto esa semana. Consolida la lógica duplicada y elimina los patrones incoherentes en pasos manejables, en lugar de realizar una reescritura radical de una sola vez. Incorpora requisitos de revisión, pruebas y responsabilidad de cara al futuro; de lo contrario, la misma deuda volverá a aparecer.

Una reescritura completa no suele ser la respuesta adecuada por defecto. Lo que tiene sentido depende de los usuarios actuales de la aplicación, de su comportamiento y de su estado. A veces, la mejor opción es la mejora incremental en lugar de empezar de cero.

¿Qué lugar ocupa Liferay DXP en una estrategia de desarrollo sostenible?

La programación «vibe» destaca por presentar rápidamente una idea al público, pero la gestión de cuentas, la recepción de solicitudes, el proceso de aprobación y el control de acceso son el tipo de aplicaciones en las que los equipos acaban reconstruyendo las mismas partes en cada prototipo programado a medida. Liferay DXP convierte esos componentes recurrentes en funcionalidades ya preparadas y probadas en producción, de modo que los equipos obtienen la rapidez de la programación Vibe sin tener que escribir y volver a probar el mismo código fuente desde cero cada vez.

En lugar de crear una nueva solución para cada caso, los equipos pueden configurar:

• Objetos para modelar datos estructurados sin esquemas personalizados ni migraciones de bases de datos
• Formularios para recopilar información sin necesidad de crear una lógica de validación a mano
• Flujos de trabajo para gestionar aprobaciones sin tener que configurar una máquina de estados personalizada
• Roles y permisos para controlar el acceso sin tener que crear un sistema de autenticación desde cero
• API e integraciones para conectar sistemas existentes sin necesidad de conectores personalizados

Cuando un requisito realmente necesita algo personalizado, los desarrolladores pueden seguir creando componentes o extensiones de cliente sobre la plataforma, con los mismos estándares de revisión y pruebas que se aplican a cualquier otro código. La ventaja es la libertad de elección. Los equipos deciden en qué casos el código personalizado realmente merece la pena, mientras que las configuraciones, los modelos de datos, los flujos de trabajo y las integraciones se ejecutan según estándares y normas de gobernanza que ya están incorporados, en lugar de tener que reinventarse desde cero cada vez.

Facilitar el mantenimiento del desarrollo rápido

El valor de un prototipo rápido no radica en la rapidez con la que se ha creado. Radica en si el equipo es capaz de comprenderlo lo suficientemente bien como para manejarlo y modificarlo con seguridad seis meses después, mucho después de que haya desaparecido el entusiasmo por la primera versión funcional.

La mayoría de los equipos que lanzan productos más rápido solo salen ganando si la ganancia en productividad no se convierte silenciosamente en una factura más elevada más adelante, en forma de tiempo de depuración que nadie había presupuestado. A medida que crece la adopción de la IA, los mejores equipos no son los que evitan por completo las herramientas de IA. Son aquellos que analizan detenidamente qué aplicaciones requieren realmente código personalizado y cuáles pueden ejecutarse utilizando las capacidades de las plataformas ya establecidas. Explora las capacidades «low-code» de Liferay DXP para ver dónde podría situarse ese equilibrio para tu equipo.

Preguntas frecuentes sobre la deuda técnica del «vibe coding»

¿El Vibe Coding siempre genera deuda técnica?

No necesariamente. Depende en gran medida de la aplicación y de las prácticas de revisión, pruebas y mantenimiento relacionadas con el código generado. Un prototipo creado durante un fin de semana que nunca maneja datos reales de usuarios conlleva riesgos muy diferentes a los de un software que da soporte a una infraestructura real de la que depende una empresa.

¿Puede la revisión de código por sí sola evitar la deuda técnica derivada de la programación «vibe»?

La revisión ayuda, pero por sí sola no es suficiente. Las pruebas unitarias, las decisiones arquitectónicas, la documentación y una atribución clara de responsabilidades también son importantes. La calidad del código va más allá de si un revisor ha aprobado una solicitud de incorporación de cambios sin detectar un problema evidente.

¿Debería reescribirse una aplicación programada «sobre la marcha» si tiene deuda técnica?

No siempre, y desde luego no por defecto. La mejora incremental suele ser la mejor opción, sobre todo cuando una aplicación ya cuenta con usuarios reales que dependen de ella. Una reescritura completa tiene más sentido cuando el código existente se ha vuelto realmente inviable, está sobredimensionado en algunos aspectos y carece de elementos básicos en otros, en lugar de ser simplemente imperfecto.

¿Pueden las aplicaciones «low-code» acumular deuda técnica?

Sí. Los flujos de trabajo, los modelos de datos o las integraciones mal planificados pueden generar el mismo tipo de deuda sin que haya ni una sola línea de código personalizado. El «low-code» reduce parte del riesgo asociado al desarrollo de software desde cero. No elimina la necesidad de contar con estándares, de una responsabilidad clara ni de que alguien reflexione sobre cómo encajan las piezas antes de crearlas.