El auge del “vibe coding” impulsado por IA ha democratizado la creación de software, pero al mismo tiempo está erosionando la disciplina más crítica en la gestión de productos: el descubrimiento de problemas.

Cada cierto tiempo, surge una nueva herramienta que promete liberar a los equipos de desarrollo de producto software de la fricción. Agile iba a solucionar los problemas de implementación. Design Thinking iba a mejorar la empatía en la definición del producto. El no-code iba a democratizar la creación. Ahora, tenemos la IA generativa y el vibe coding: la capacidad de describir la visión de un producto software en lenguaje natural y ver cómo una aplicación se materializa en tiempo real.

El vibe coding, que consiste en describir lo que se desea en lenguaje sencillo y dejar que la IA genere prototipos funcionales, ha reducido drásticamente el tiempo desde la idea hasta el software operativo, de semanas a horas. Los product managers ahora pueden usar herramientas como Cursor, Claude, Lovable, Bolt o Replit y observar cómo la IA construye interfaces de usuario, implementa la lógica básica y despliega aplicaciones interactivas en un santiamén.

Usando estas herramientas, las interfaces aparecen al instante, las bases de datos se configuran automáticamente, la autenticación, las API, los paneles de control y los flujos de trabajo surgen a partir de instrucciones en lenguaje natural y una buena dosis de iteración. Hemos entrado en la era del vibe coding: crear software describiendo la intención en lugar de escribir código.

Los product managers están, con razón, fascinados. El vibe coding parece magia y otorga una ventaja indiscutible. Muchos celebran esto como la democratización de la creación de productos. Pero también puede ser una trampa.

El atractivo de la velocidad en la construcción de soluciones

Con las herramientas de IA actuales, desarrollar software se ha vuelto más barato que comprender a los clientes. Esto es extraordinario y, a la vez, profundamente peligroso. Porque esta velocidad tiene un coste oculto: anima a los equipos de producto a saltarse el trabajo engorroso e incierto de comprender el problema y a pasar directamente al modo de solución. Esta es la paradoja de la IA: reduce el coste de desarrollo de forma tan drástica que omitir la fase de investigación parece racional.

El prototipo se convierte en prueba de progreso: los inversores quedan impresionados, los ejecutivos aplauden, los diseñadores iteran y los ingenieros refinan. Mientras tanto, nadie ha respondido a la única pregunta que importa: ¿Se está solucionando el problema correcto?

El vibe coding ha llevado a la industria del software a una encrucijada crucial. El verdadero peligro de la IA en la gestión de productos no reside en que la creación de software se vuelva sencilla, sino en que la extrema velocidad en el espacio de la solución nos ciega ante el trabajo fundamental necesario en el espacio del problema.

Casos de uso: donde el vibe coding destaca (y donde falla)

Aplicaciones eficaces

El vibe coding sobresale en escenarios específicos donde el problema se comprende bien y el objetivo es explorar rápidamente distintos enfoques de implementación:

• Herramientas internas y dashboards: cuando los usuarios son compañeros que pueden explicar sus flujos de trabajo, los prototipos generados por IA aceleran el alineamiento sobre las necesidades de visualización de datos y generación de informes.
• Validación de sistemas de diseño: los product managers pueden generar rápidamente múltiples variantes de interfaz para probar patrones de interacción antes de asignar recursos de ingeniería.
• Comunicación con las partes interesadas: un prototipo funcional transmite la visión de manera más eficaz que un documento de requisitos (PRD) de 20 páginas, lo que ayuda a conseguir los apoyos necesarios y a identificar suposiciones desde una etapa temprana.
• Experimentos con microfuncionalidades: es posible crear prototipos y probar en un solo día funcionalidades pequeñas y acotadas (por ejemplo, «una pantalla única que muestre a los nuevos usuarios las tres primeras acciones que deben realizar»).

Aplicaciones arriesgadas

Esa misma velocidad se convierte en un inconveniente cuando se aplica a problemas ambiguos:

• Entrada en nuevos mercados: crear un prototipo antes de realizar entrevistas con clientes genera una falsa confianza basada en suposiciones no validadas.
• Rediseño de flujos de trabajo complejos: los prototipos generados por IA suelen optimizarse buscando la elegancia técnica en lugar del comportamiento real del usuario, lo que lleva a los equipos a perfeccionar soluciones que nadie necesita.
• Decisiones a nivel de plataforma: las decisiones de arquitectura (permisos, modelos de datos, puntos de integración) requieren un contexto profundo que la IA no puede inferir a partir de instrucciones vagas.

Vibe coding y product management

Todos los equipos de producto conocen el sesgo de confirmación. En el campo del product management esto se puede traducir en que una vez que creemos que una idea es buena, inconscientemente buscamos evidencia que la respalde.

El vibe coding altera fundamentalmente el ciclo de descubrimiento de producto (problema + solución):

• Sin vibe coding, el proceso empieza comprendiendo el espacio del problema mediante investigación y generación de insights, para posteriormente generar ideas de solución que materializan en prototipos que son validados.
• Con vibe coding el proceso empieza con una idea (y en las empresas nunca faltan fuentes de ideas) que se materializa inmediatamente en un prototipo de solución generado mediante IA. Posteriormente este prototipo se evalúa y mejora mediante su uso práctico y se valida.

Pero cuanto más fácil resulta crear soluciones, más difícil resulta mantener la curiosidad por los problemas. En lugar de explorar los problemas abiertamente, los equipos comienzan a validar un producto con el que ya se han comprometido emocionalmente. Los psicólogos llaman a esto anclaje. Los gerentes de producto deberían llamarlo costes y riesgos.

Como bien observó Steve Johnson, veterano del sector, la IA no sustituye la gestión de productos; revela si alguna vez la aprendimos. La IA es un amplificador: si nuestro pensamiento estratégico es claro, la IA nos otorga capacidades extraordinarias. Si nuestros fundamentos de product management son débiles, la IA simplemente nos permite crear algo incorrecto más rápido que nunca, con una interfaz de usuario impecable y un código perfectamente formateado.

La verdadera labor de la gestión de productos siempre ha consistido en reducir la incertidumbre. Un product manager existe para responder preguntas que ninguna IA puede actualmente resolver por sí sola:

• ¿Qué problema del cliente merece la pena resolver?
• ¿Cuán grave es?
• ¿Quién lo experimenta con mayor intensidad?
• ¿Qué alternativas existen ya?
• ¿Por qué los clientes actúan de forma distinta a como dicen hacerlo?

No son problemas de documentación. Son problemas de juicio y comprensión profunda. Y esa comprensión sigue requiriendo de seres humanos.

La mayoría de los marcos sobre product management distinguen dos mundos: espacio del problema y espacio de la solución. La IA acelera enormemente el segundo.

Pero la ventaja competitiva reside cada vez más en el primero. ¿Por qué? Porque las soluciones se están convirtiendo en productos indiferenciados. Comprender a las personas, no. A medida que crear software resulta más sencillo, el recurso escaso deja de ser la capacidad de ingeniería y pasa a ser el conocimiento profundo del cliente.

En el siguiente post seguiremos hablando de los dilemas que crea el vibe coding.

El post “Vibe coding y el espejismo de la velocidad (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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