En 1957, John Backus tomó una decisión que desafió los estándares de su época: los ordenadores debían adaptarse para entender a las personas, no al revés. Hasta entonces, programar una máquina implicaba dominar un lenguaje binario extremadamente complejo que podía requerir años de aprendizaje.
Backus diseñó Fortran, considerado el primer lenguaje de programación de alto nivel, que no fue bien recibido inicialmente por los expertos. Argumentaban que el código generado era menos eficiente que el escrito por un programador experto en lenguaje máquina. Sin embargo, esa crítica no era lo más relevante. Fortran estaba dirigido a físicos, ingenieros y químicos que necesitaban utilizar ordenadores para sus trabajos sin invertir años en aprender esos lenguajes complejos.
Este obstáculo cayó y se abrió un mundo nuevo para muchos profesionales. Hoy, algo similar está ocurriendo con el llamado «vibe coding». La premisa es simple y parece evidente una vez que se nombra: se describe en lenguaje natural lo que se quiere que haga un programa y la inteligencia artificial genera el código necesario, sin que sea imprescindible conocer Python o cualquier otra sintaxis.
Surge entonces una cuestión válida: ¿qué sucede cuando alguien crea un programa con «vibe coding» sin comprender el código que se genera? La respuesta varía según el contexto. Los escépticos, con argumentos similares a los de 1957, señalan que el código suele ser ineficiente y que un buen programador no lo necesita. Probablemente sea cierto, pero también es irrelevante en muchos casos.
El «vibe coding» no compite con los expertos, sino con la barrera que hasta ahora impedía que personas con ideas y necesidades reales pudieran materializarlas sin conocimientos técnicos profundos. Permite al biólogo analizar sus datos, a la emprendedora desarrollar prototipos o al docente crear herramientas educativas sin intermediarios.
En las comunidades pesqueras gallegas, cuando llegaron las embarcaciones con motor, los pescadores veteranos afirmaban que aquello no era pescar de verdad. Tenían razón en que era algo diferente, pero ignoraban que esa tecnología ampliaba las posibilidades para quienes antes no podían llegar tan lejos. La verdadera barrera no fue el motor, sino lo que permitió hacer.
Sin embargo, la responsabilidad de usar estas herramientas sigue siendo fundamental. Para proyectos personales o prototipos, el riesgo es bajo, pero cuando se trata de sistemas que manejan datos sensibles o toman decisiones importantes, la falta de comprensión del código puede acarrear consecuencias reales.
Así, la democratización tecnológica no elimina la necesidad de prudencia y conocimiento para emplear adecuadamente estas nuevas formas de programar.
