«Vibe coding»: por qué el sitio que hiciste con IA en 20 minutos no aguanta un negocio real
Hace tres años, montar un sitio web decente tomaba semanas. Hoy podés crear una página web con inteligencia artificial describiéndola en un párrafo y ver el resultado antes de terminar el café.
Y funciona. De verdad funciona. Ese es justamente el problema.
Porque «funciona» en la demo y «funciona» cuando tenés 400 visitas diarias, tres personas editando contenido y un formulario que maneja datos de clientes son dos cosas que no se parecen en nada. En Crafted Code Hub hemos recibido en los últimos meses varios proyectos que llegaron con la misma frase: «ya lo tenía hecho, solo necesito que me lo arreglen». Casi nunca se arregla. Casi siempre se reconstruye.
Este artículo no es un ataque a la IA — la usamos todos los días. Es un mapa de dónde termina su trabajo y dónde empieza el tuyo.
¿Qué es el «vibe coding» y por qué se volvió tendencia?
El término lo popularizó Andrej Karpathy a principios de 2025 para describir una forma de programar donde le describís a un modelo lo que querés, aceptás lo que devuelve y seguís adelante sin revisar el código línea por línea. Programás por sensación: si se ve bien, va.
Para un prototipo de fin de semana es liberador. Para el sitio del que depende tu facturación, es una hipoteca técnica.
La razón es simple. Un modelo de IA optimiza para que el código corra, no para que el sistema sobreviva. Nadie le pidió que pensara en qué pasa dentro de dieciocho meses, cuando el negocio triplicó su catálogo y contrató a alguien nuevo para administrar el sitio.
Los cinco puntos donde se rompe
1. Seguridad: lo que no se ve hasta que ya pasó
Es el más caro y el menos visible. Los patrones de código que la IA reproduce vienen de millones de ejemplos públicos, y muchos de esos ejemplos son inseguros o están desactualizados.
Formularios sin sanitizar. Llaves de API escritas directamente en el código del frontend. Consultas a base de datos armadas por concatenación. Endpoints sin validación de permisos que devuelven datos de cualquier usuario si le cambiás un número a la URL.
El OWASP Top 10 documenta las vulnerabilidades más comunes en aplicaciones web, y las tres primeras aparecen con una frecuencia incómoda en código generado sin revisión. No es que la IA sea descuidada: es que no sabe qué datos vas a mover por ahí.
Cuando pasa el incidente, no perdés un sitio. Perdés la base de datos de tus clientes.
2. Rendimiento: bonito y lentísimo
Un sitio generado por IA suele traer todo incluido: librerías completas para usar una función, imágenes sin comprimir, animaciones que bloquean el hilo principal, fuentes cargadas desde tres orígenes distintos.
Nada de eso se ve en la pantalla. Se ve en los Core Web Vitals de Google, y sobre todo se ve en tu tasa de conversión. Ya escribimos sobre cómo la velocidad de tu web afecta directamente tus ventas, y el patrón se repite: cada segundo extra de carga es dinero que se queda del otro lado de la pantalla.
En Nicaragua esto pesa el doble. La mayoría de tu tráfico llega por datos móviles, no por fibra. Un sitio de 6 MB que abre instantáneo en tu laptop puede tardar quince segundos en el celular de tu cliente.
3. Mantenibilidad: nadie entiende ese código, ni vos
Este es el que más duele a mediano plazo.
El código generado por IA tiende a ser inconsistente: cada sección usa una convención distinta, la lógica se repite en cinco lugares, y no hay una arquitectura que explique por qué las cosas están donde están.
Mientras vos seguís pidiéndole cambios al modelo, avanza. El día que necesitás integrar una pasarela de pago, conectar tu inventario o simplemente cambiar algo que el modelo no logra ubicar, se traba. Y cuando le pasás ese proyecto a un desarrollador, la respuesta honesta suele ser que sale más barato rehacerlo.
Es la misma trampa que explicamos en la mentira de los plugins todo-en-uno: comodidad hoy, deuda mañana.
4. SEO: existir no es lo mismo que aparecer
Un sitio hecho con IA casi siempre nace con la estructura semántica hecha un desastre. Varios H1 en la misma página, jerarquía de encabezados sin lógica, imágenes sin ALT, metadatos genéricos, cero datos estructurados.
Google no penaliza eso. Simplemente no entiende de qué trata tu página, y en la duda no te posiciona.
Y ahora hay una capa más: los modelos de lenguaje que responden preguntas también leen tu sitio, y leen aún peor las páginas mal estructuradas. Lo desarrollamos en profundidad en por qué tu web no aparece en ChatGPT y qué es GEO/AEO.
5. Escalabilidad: el techo llega rápido
Todo sitio hecho por prompts tiene un punto donde deja de crecer. Suele aparecer cuando necesitás algo que el modelo no puede resolver sin conocer tu negocio: roles de usuario, integración con un sistema que ya usás, reglas de precios propias, reportería real.
Ahí no falta código. Falta arquitectura — decidir cómo se organizan los datos y las responsabilidades antes de escribir la primera línea. Eso sigue siendo trabajo humano, y es exactamente lo que hacemos en desarrollo de aplicaciones web a la medida.
Entonces, ¿cuándo sí conviene usar IA?
Sí conviene, y bastante. La distinción práctica:
Usala sin miedo para: validar una idea antes de invertir, montar una landing temporal de un evento, hacer un prototipo para mostrarle a tu socio, un proyecto personal o un sitio interno que nadie del público toca.
No la uses sola para: cualquier sitio que reciba pagos, guarde datos de clientes, sostenga tu presencia comercial, o que tenga que crecer en el tiempo.
La diferencia no es el tamaño del sitio. Es si hay algo que perder cuando falle.
¿Cómo lo usamos nosotros?
Acá va lo que probablemente no esperás de una agencia: usamos IA todos los días.
La usamos para acelerar tareas repetitivas, generar la primera versión de un componente, escribir pruebas, migrar formatos, documentar. Según la encuesta anual de Stack Overflow, la mayoría de desarrolladores profesionales ya la integró a su flujo de trabajo.
La diferencia está en lo que pasa después de que el modelo responde. Cada línea pasa por revisión, se audita la seguridad, se mide el rendimiento, se ajusta la estructura semántica, y todo vive dentro de una arquitectura que decidimos nosotros antes de empezar.
La IA es un multiplicador. Multiplica la velocidad de alguien que sabe lo que está haciendo — y multiplica igual de rápido los errores de alguien que no.
Si ya tenés un sitio hecho así
No lo botes todavía. Revisá estos cinco puntos antes de decidir:
- Abrí tu sitio en PageSpeed Insights y mirá el puntaje móvil. Debajo de 50 es señal de alarma.
- Buscá si hay llaves de API o credenciales visibles en el código fuente del navegador.
- Verificá que exista un solo H1 por página y que los H2 sigan un orden lógico.
- Probá el formulario de contacto: ¿llega el correo? ¿dónde se guardan esos datos?
- Pedile a alguien de tu equipo que edite una sección. Si no puede solo, el sitio no es tuyo.
Si tres o más te salen mal, no estás ante un ajuste. Estás ante una reconstrucción.
El punto de fondo
Una página web no es un archivo. Es un sistema que tiene que aguantar tráfico real, gente real editándolo y años de cambios que hoy no podés anticipar.
Crear una página web con inteligencia artificial resolvió la parte fácil: escribir código rápido. La parte difícil sigue siendo la misma de siempre — decidir bien qué se construye y cómo se sostiene. Es la misma razón por la que insistimos en desarrollo web profesional en lugar de soluciones prefabricadas.
Si ya tenés un sitio generado con IA y querés saber en qué estado real está, escribinos y lo revisamos. Si sirve, te lo decimos. Si no, también.
Preguntas Frecuentes
No. El problema no es la herramienta, es usarla sin revisión. Para prototipos, landings temporales o validar una idea funciona muy bien. Para un sitio que recibe pagos, guarda datos de clientes o sostiene tu presencia comercial, el código generado necesita auditoría de seguridad, optimización de rendimiento y una arquitectura pensada antes de escribir la primera línea.
Revisá cuatro cosas: el puntaje móvil en PageSpeed Insights, si hay llaves de API visibles en el código fuente, si existe un solo H1 por página, y si alguien de tu equipo puede editar una sección sin ayuda. Si fallan tres o más, el sitio necesita reconstrucción, no ajustes.
Depende del alcance. Si son problemas de estructura semántica, rendimiento o metadatos, se corrigen. Si el código está inconsistente, la lógica repetida y no hay arquitectura, casi siempre sale más barato y más rápido reconstruir sobre una base sana.
Sí, la mayoría la integró a su flujo de trabajo. La diferencia está en lo que pasa después de que el modelo responde: revisión línea por línea, auditoría de seguridad, medición de rendimiento y una arquitectura decidida por una persona.
Varía según cuánto se pueda rescatar. Lo que define el precio no es el diseño, sino cuánta funcionalidad hay que reconstruir y cuántas URLs hay que preservar para no perder posicionamiento.