Vibe Coding: Ideal para MVP pero aún no está listo para producción.

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actualizado el Ene 21, 2026

La codificación intuitiva es un término reciente que ha surgido gracias a herramientas de codificación con IA como Cursor. Consiste en programar guiándose únicamente por indicaciones. Realizamos varias pruebas comparativas para evaluar las herramientas de codificación intuitiva y, basándonos en nuestra experiencia, decidimos elaborar esta guía detallada.

¿Qué herramientas utilizar?

Existen muchos editores de código de IA diferentes con distintas características. Los más populares son:

Cursor : Cursor es una herramienta interactiva que permite crear, editar y eliminar archivos en tu código fuente a través de Composer.
Windsurf : Cascade de Windsurf funciona de manera similar a Cursor Composer, los usuarios pueden indicar qué cambios desean y dejar que el agente los construya.
Google Antigravedad : Antigravedad de Google es un IDE agente similar a Cursor y Windsurf.
Replit : Replit funciona en el navegador, que es lo que prefieren algunos usuarios. También se puede usar como aplicación móvil.
Cline : Cline es una herramienta de código abierto.
Claude Code : Claude Code es una herramienta de codificación basada en agentes creada por el equipo Anthropic. Se puede usar en la línea de comandos (CLI), Claude Desktop, Claude Web y la interfaz gráfica de usuario (GUI) de VSCode.
Devin
Ayudante
Amable.dev
Tornillo
v0 por Vercel

Estas herramientas comparten características similares: utilizan modelos de IA para generar código, modificar el código existente y explorarlo a partir de las indicaciones del usuario. Incluso pueden ejecutar comandos de terminal y solucionar errores mediante mensajes de error.

Algunos de ellos también adoptan funciones de MCP.

Figura 1: Trayectoria del cursor para alcanzar entre 1 millón y 100 millones de dólares de ingresos recurrentes mensuales (MRR). ¹

Cursor pasó de 1 millón a 100 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales en 2 años, con un rápido crecimiento, lo que demuestra la importancia del tema y la popularidad de las herramientas.

¿Cómo funciona?

Estas herramientas funcionan con inteligencia artificial, por lo que o bien tienen su propio LLM u ofrecen integraciones con LLM como Claude Opus 4.5 y GPT 5.2 Codex, o bien pueden utilizar LLM autoalojados.

El rendimiento de los modelos varía; mientras que algunos modelos pueden ser mejores en la planificación, otros pueden ser mejores en la implementación.

Además, algunos usuarios informan que ciertos modelos son demasiado "seguros de sí mismos" y añaden muchas características innecesarias e indeseadas al proyecto. La ayuda que se proporciona aumenta significativamente la precisión del resultado.

¿Cuáles son las mejores prácticas de codificación de vibraciones?

La planificación es fundamental; cada característica debe planificarse hasta el último detalle.

Tenerlo escrito en .cursorrules o en un archivo si está utilizando otras herramientas como Cursor ayuda a que la herramienta de IA se mantenga alineada.

Además, los usuarios mencionaron que hacer que la IA escriba cada función aplicada en un archivo separado le ayuda a seguir las directrices de forma más estricta.

Las herramientas tienden a generar confusión en grandes bases de código; separar las tareas y documentar cada paso ayuda a que la herramienta se mantenga alineada con los objetivos.

No olvides utilizar una herramienta de revisión de código antes de publicar el proyecto para garantizar la seguridad.

¿Cómo afectará esto al futuro de los ingenieros de software?

Este es un tema controvertido:

Los optimistas afirman que estas herramientas ayudan a desarrollar software de forma más rápida y sencilla. Mediante su uso, se puede realizar en un día el trabajo que normalmente se haría en un mes. Además, permiten que personas sin conocimientos de programación desarrollen software sin necesidad de saber programar.

Por otro lado, los pesimistas afirman que estas herramientas están perjudicando las habilidades de programación de los desarrolladores. Un desarrollador junior que utiliza Cursor no adquiere nuevas habilidades, lo cual representa un problema para el futuro. Además, que la IA se encargue de todas las tareas supone una gran amenaza para el desarrollo de software, tal como se define actualmente.

Esto también puede generar algunos problemas de seguridad; por lo tanto, los sectores de alta seguridad no adoptarán el código generado por IA por un tiempo.

Como dijo Karpathy, ahora la mayoría de la gente simplemente "ve, dice, ejecuta y copia y pega". Esto hará que las ideas sean más importantes que las habilidades de programación en la ingeniería de software.

Un punto de vista realista

Para un proyecto de software, normalmente se necesitan desarrolladores y diseñadores. Con estas herramientas, un usuario técnico, pero sin experiencia en desarrollo, puede programar su propio proyecto y obtener ingresos con él.

Es probable que la definición de desarrollo de software cambie en los próximos años; sobrevivirá aquel que reúna sólidas habilidades y creatividad, y la mayor parte del trabajo actual (especialmente en el área de desarrollo web y de aplicaciones) será reemplazado por la IA.

Nuestros puntos de referencia con estas herramientas

Tenga en cuenta que no utilizamos software completo en estas pruebas de rendimiento, pero eso no significa que las herramientas no sean capaces de hacerlo. Para mantener la objetividad de las pruebas, no solicitamos correcciones adicionales en el código fuente.

Puedes leerlos con más detalle siguiendo los enlaces:

Cursor vs. Windsurf vs. Replit:

Realizamos 2 tareas con Cursor, Windsurf, Replit, Claude Code y Cline.

Prueba comparativa de Prompt-to-API: Windsurf lidera esta prueba comparativa. Replit no aportó datos en esta tarea, ya que no pudo utilizar Heroku para la implementación.
Prueba de rendimiento para la creación de aplicaciones: Claude Code lidera esta prueba de rendimiento, con una tasa de éxito del 93 %.

Captura de pantalla a código:

Probamos v0, Bolt y Lovable utilizando 5 capturas de pantalla de diseños de Figma y les pedimos que las codificaran. v0 y Bolt son las herramientas más exitosas, con tasas de éxito superiores al 70 %.

Creador de sitios web con IA:

Solicitamos a v0, Bolt, Lovable y CerebrasCoder que crearan un sitio web; el líder de la comparativa es v0 con una tasa de éxito del 90%.

Prueba de referencia de codificación de IA:

Evaluamos los asistentes de codificación de IA según cinco criterios diferentes. Las herramientas evaluadas fueron Cursor, Amazon Q, Gitlab, Replit, Cody, Gemini, Codeium, Codiumate, Github Copilot y Tabnine. Cursor se posicionó como líder general en esta evaluación comparativa.

Evaluación comparativa de codificación LLM – LMC Eval:

Hemos comparado los principales programas de LLM con 100 preguntas diferentes de programación lógica/matemática; los programas OpenAI y o3-mini son los líderes en esta comparativa.

RevEval – Evaluación de revisión de código de IA

Realizamos una evaluación comparativa de las principales herramientas de revisión de código con IA en 309 solicitudes de extracción (PR), ya que con la evolución de la codificación, la necesidad de estas herramientas aumentó significativamente. Entre las herramientas probadas, CodeRabbit obtuvo la tasa de éxito promedio más alta (80,3 %), seguida de Greptile (69,5 %), GitHub Copilot (69,1 %) y Cursor Bugbot (62,3 %).

¿Es seguro utilizar código generado por IA?

Los asistentes de codificación con IA suelen generar código seguro, pero los usuarios deben ser conscientes de que pueden generar errores o dejar vulnerabilidades en el sistema. Por lo tanto, el código generado siempre debe ser revisado por un experto humano. Puede parecer muy fácil descartar proyectos de fin de semana con desarrollo asistido por IA para escribir código, pero escalarlo y garantizar su seguridad para los clientes sigue requiriendo un desarrollador experimentado. Por consiguiente, los usuarios no deben verlo como un simple copiar y pegar, sino que deben conocer el flujo de trabajo.

Enlaces de referencia

Cursor at $100M ARR | Sacra

Cem Dilmegani

Analista principal

Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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