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2 jun 2026 · Actualizado 04:39 UTC
IA

Desarrolladores critican el culto a la programación con IA por la caída en la calidad del software

Bram Cohen señala que el equipo de Claude, al depender excesivamente del «vibe coding» y evitar la revisión del código subyacente, ha generado una gran cantidad de software redundante y de baja calidad.

Alex Chen

2 min de lectura

Desarrolladores critican el culto a la programación con IA por la caída en la calidad del software
A developer reviewing AI-generated code on a computer screen.

Bram Cohen, creador de BitTorrent, ha criticado abiertamente la actual cultura del «vibe coding» (programación por sensaciones). Según él, esta tendencia de confiar ciegamente en el código generado por IA sin revisar la lógica subyacente está provocando un retroceso grave en la calidad del software.

Recientemente, la filtración de parte del código fuente de Claude ha despertado dudas sobre su calidad. En su blog personal, Cohen argumenta que estos problemas no se deben a una limitación de la IA en sí, sino a que los equipos de desarrollo han caído en la trampa de la «programación puramente intuitiva». Bajo este modelo, los desarrolladores evitan leer o intervenir en el código generado por la IA, limitándose a interactuar mediante instrucciones vagas en lenguaje natural.

No revisar el código es una negligencia

Cohen sostiene que la «programación puramente intuitiva» es una falacia. Incluso al apoyarse en la IA, los desarrolladores deben establecer listas de tareas y marcos de trabajo claros. Señala que el equipo de Claude, en su proceso de desarrollo, se obsesionó tanto con el dogma del «uso interno» que descuidó las bases del código, lo que resultó en una acumulación masiva de redundancias y una estructura caótica.

«Mirar el código subyacente no es hacer trampa», escribió Cohen. «Es simplemente realizar una auditoría». Al analizar el código filtrado, descubrió una cantidad excesiva de definiciones duplicadas de agentes y herramientas. Si los desarrolladores hubieran dedicado unos minutos a leer el código y realizar ajustes, estas redundancias evidentes se habrían evitado fácilmente.

Cohen subraya que la IA es, de hecho, muy capaz de limpiar y refactorizar código. Con la guía adecuada, la IA puede identificar y consolidar lógicas confusas. Por ello, sugiere adoptar una «auditoría conversacional»: definir reglas mediante el diálogo, dejar que la IA ejecute la limpieza y, finalmente, que un humano realice la revisión definitiva. Este flujo de trabajo mejora significativamente la calidad del código, en lugar de buscar únicamente la «generación instantánea».

El experto recalca que la baja calidad del software suele ser una elección deliberada del desarrollador. «La gente entrega software de mala calidad porque decide hacerlo», afirma Cohen. «Podrías hacerlo mucho mejor; las herramientas de IA son solo un apoyo, no una excusa para evadir responsabilidades».

Para aquellos equipos técnicos que intentan ahorrar tiempo delegando por completo el desarrollo a la IA, Cohen lanza una advertencia severa: abandonar la comprensión y la auditoría del código es, en esencia, rendirse ante la deuda técnica. Incluso los equipos más avanzados, si pierden el control sobre la arquitectura subyacente, terminarán inevitablemente con un producto caótico y difícil de mantener.

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