Programar sincódigo

Integración del vibe coding en las universidades latinoamericanas

Fabrizzio Herrera

Tema específico

La integración del vibe coding mediante herramientas como Claude y ChatGPT en el desarrollo de la empleabilidad de los estudiantes universitarios latinoamericanos.

Pregunta de investigación

¿Deberían las universidades latinoamericanas integrar formalmente el aprendizaje del vibe coding con Claude y ChatGPT para mejorar la empleabilidad de sus estudiantes?

Postura

Las universidades latinoamericanas deben integrar el vibe coding con Claude y ChatGPT mediante una formación guiada para mejorar la empleabilidad.

El mercado laboral exige nuevas habilidades.

“las habilidades en IA se están consolidando como un factor diferenciador clave en la empleabilidad y su incorporación formal en los planes de estudio universitarios es urgente”
(Portocarrero Ramos et al., 2025, p. 1, traducción propia)

El vibe coding permite crear herramientas mediante instrucciones en lenguaje natural, sin escribir todo el código personalmente.

Claude ChatGPT
Una docente señala la pantalla de un portátil mientras estudiantes universitarios trabajan en clase
  1. Describir la necesidad
  2. La IA genera la herramienta
  3. El estudiante la evalúa

Objeción

Refutación

El vibe coding puede comprometer la formación profesional.

vs

La integración guiada prepara para trabajar con criterio.

1Calidad técnica
1Evaluar la calidad
2Ilusión de competencia
2Comprobar la comprensión
3Dependencia de la IA
3Enseñar a razonar con IA
Contraargumentación

El vibe coding puede comprometer la formación profesional.

Respaldo 1 · Calidad técnica

Generar código rápidamente no garantiza su calidad ni facilita su mantenimiento.

Liu et al. encontraron que “el 22,7 % de los problemas introducidos por la IA que fueron rastreados todavía persistía en la versión más reciente de los repositorios”
(2026, p. 1, traducción propia)
22,7 %de los problemas rastreados seguía presente en la última versión
Contraargumentación

El vibe coding puede comprometer la formación profesional.

Respaldo 2 · Ilusión de competencia

Obtener una solución rápida no garantiza comprenderla ni saber resolverla por cuenta propia.

Prather et al. advierten una “ilusión de competencia” (2024, p. 469, traducción propia).

Curva de aprendizaje Esquema conceptual: inicio, meseta, dudas, recuperación y asimilación a lo largo del tiempo y la práctica. En las dudas el estudiante resuelve, se equivoca y comprende. Aprendizaje Tiempo y práctica Inicio Meseta Dudas Recuperación Asimilación Resolver, equivocarse y comprender
La herramienta funcionaLo que el estudiante ve
Docente ¿Por qué tu código hace esto?
Esquema conceptual
Contraargumentación

El vibe coding puede comprometer la formación profesional.

Respaldo 3 · Dependencia de la IA

Delegar cada corrección puede sustituir el razonamiento propio.

“círculo vicioso de entregar código generado incorrecto y luego pedirle al bot que lo corrija”
(Rahe & Maalej, 2025, p. 978, traducción propia)
Ciclo de dependencia Generar código, fallar, pedir corrección a la IA y repetir, sin pasar por el razonamiento propio. Generar Fallar Pedir corrección Repetir ¿Y el razonamiento propio?
Refutación

La integración guiada del vibe coding con Claude y ChatGPT puede reducir los riesgos del uso sin orientación y preparar a los estudiantes para utilizar estas herramientas con criterio profesional.

Respaldo 1 · Evaluar la calidad

Los riesgos técnicos justifican enseñar a evaluar las soluciones generadas con IA.

Liu et al. concluyen que sus hallazgos “resaltan la necesidad de un control de calidad más riguroso en el desarrollo asistido por IA”
(2026, p. 1, traducción propia)
Caso real · Universidad de Guayaquil, Ecuador Escudo de la Universidad de Guayaquil

En un curso de programación usaban una IA que daba pistas, no soluciones completas.

  • 73,7 % percibió una mejor comprensión de los conceptos.
  • 57,9 % reconoció respuestas o código incorrectos de la IA.

“aunque la IA es útil, no sustituye el criterio humano ni el análisis crítico del estudiante” (Garófalo-García et al., 2026, pp. 1, 5, 9)

Refutación

La integración guiada del vibe coding con Claude y ChatGPT puede reducir los riesgos del uso sin orientación y preparar a los estudiantes para utilizar estas herramientas con criterio profesional.

Respaldo 2 · Comprobar la comprensión

Comprender también necesita formación.

Con orientación, el estudiante comprueba lo que realmente comprende y no confunde un resultado con su capacidad.

Prather et al. observaron que quienes avanzaron más rápido “pudieron usar la IA generativa para crear el código que ya tenían pensado hacer y lograron ignorar las sugerencias de código inútiles o incorrectas”
(2024, p. 469, traducción propia)
Una docente orienta a una estudiante que trabaja en su portátil
Propuesta

La IA como potenciador de ideas propias

  • Comprenderexplicar lo que hizo la IA
  • Revisardescartar lo incorrecto
  • Explorarcomparar opciones y elegir
Refutación

La integración guiada del vibe coding con Claude y ChatGPT puede reducir los riesgos del uso sin orientación y preparar a los estudiantes para utilizar estas herramientas con criterio profesional.

Respaldo 3 · Enseñar a razonar con IA

La orientación ayuda a conservar la autonomía.

Enseñar estrategias más allá de generar código ayuda a mantener al estudiante a cargo de sus decisiones.

“los docentes deberían destacar diversas estrategias de uso más allá de generar código, por ejemplo para razonar sobre el código y comprenderlo”
(Rahe & Maalej, 2025, p. 991, traducción propia)
Una estudiante trabaja en su portátil rodeada de libros
Caso real · Ecuador Emblema del Instituto Superior Tecnológico Los Andes

Instituto Superior Tecnológico Los Andes

38 estudiantes de Educación Básica participaron en una experiencia de uso guiado de ChatGPT durante 12 semanas.

  • Contrastar respuestas con fuentes académicas
  • Analizar argumentos
  • Reflexionar sobre las respuestas de la IA

Mejoraron sus puntuaciones en un cuestionario de pensamiento crítico. Los docentes reportaron mayor cuestionamiento y validación de la información generada por IA.

(Acosta-Ordoñez et al., 2026, pp. 3015–3022)

Waring señala

“la necesidad de que los egresados estén «alfabetizados en IA», de modo que no solo usen con destreza las herramientas de IA que necesitan para completar tareas y resolver problemas, sino que también tengan la capacidad de evaluar críticamente lo que producen los modelos de IA”
(2024, p. 331, traducción propia)
Gracias.

Bibliografía

19 fuentes · APA 7

Accenture. (2025, 9 de diciembre). Accenture and Anthropic launch multi-year partnership to drive enterprise AI innovation and value across industries [Comunicado de prensa]. https://newsroom.accenture.com/news/2025/accenture-and-anthropic-launch-multi-year-partnership-to-drive-enterprise-ai-innovation-and-value-across-industries

Acosta-Ordoñez, F. L., Cuenca-Castillo, M. N., Pineda-Morocho, E. D., & Salgado Chévez, E. Y. (2026). Uso pedagógico de ChatGPT para el pensamiento crítico y autorregulación en estudiantes de educación superior. Código Científico Revista de Investigación, 7(1), 3006–3028. https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v7/n1/1587

Al-Khalifa, H. (2026). From code-centric to concept-centric: Teaching NLP with LLM-assisted “vibe coding”. En Proceedings of the Seventh Workshop on Teaching Natural Language Processing (TeachNLP 2026) (pp. 11–18). Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/2026.teachingnlp-1.3/

Banco Mundial. (2024). La IA generativa y los empleos en América Latina y el Caribe: ¿La brecha digital es un amortiguador o un cuello de botella? https://www.bancomundial.org/es/topic/poverty/publication/generative-ai-and-jobs-in-lac

Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W. H. Freeman.

Columbia Business School. (2026). When AI takes over coding, everyone gets promoted to manager. https://business.columbia.edu/insights/ai-vibe-coding-everyone-gets-promoted-manager

Emirtekin, E., Türk, M., & Kırcaburun, K. (2026). The impact of vibe coding on students’ programming self-efficacy and attitudes toward artificial intelligence. Scientific Reports. Publicación anticipada en línea. https://doi.org/10.1038/s41598-026-67799-x

Garófalo-García, R. N., Di Lorenzo Arias, S. C., Gonzáles Llontop, R. F., Campos Hashimoto, E. M., Chávez Gallegos, J. P., Aguirre Zaquinaula, I. R., Obregón Vara, F. E., Palma Severino, E. C., Vásquez Ruiz, L. C., Gonzales García, J. E., & Castro Vargas, D. J. (2026). Integración de la inteligencia artificial en la enseñanza de programación: Una experiencia con estudiantes universitarios de niveles medios. South Florida Journal of Development, 7(6), 1–16. https://doi.org/10.46932/sfjdv7n6-017

Karpathy, A. [@karpathy]. (2025, 2 de febrero). There’s a new kind of coding I call “vibe coding” [Publicación]. X. https://x.com/karpathy/status/1886192184808149304

Kohen-Vacs, D., Usher, M., & Jansen, M. (2025). Integrating generative AI into programming education: Student perceptions and the challenge of correcting AI errors. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 35, 3166–3184. https://doi.org/10.1007/s40593-025-00496-4

Liu, Y., Widyasari, R., Zhao, Y., Irsan, I. C., Chen, J., & Lo, D. (2026). Debt behind the AI boom: A large-scale empirical study of AI-generated code in the wild (Versión 3) [Prepublicación]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.28592

Nathaniel, J., Oyelere, S. S., Suhonen, J., & Tedre, M. (2026). An experimental study of structured generative AI integration to mitigate pedagogical, cognitive, and ethical barriers in programming education. Frontiers in Computer Science, 8, Artículo 1789829. https://doi.org/10.3389/fcomp.2026.1789829

Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654), 187–192. https://doi.org/10.1126/science.adh2586

Portocarrero Ramos, H. C., Cruz Caro, O., Sánchez Bardales, E., Quiñones Huatangari, L., Campos Trigoso, J. A., Maicelo Guevara, J. L., & Chávez Santos, R. (2025). Artificial intelligence skills and their impact on the employability of university graduates. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, Artículo 1629320. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1629320

Prather, J., Reeves, B. N., Leinonen, J., MacNeil, S., Randrianasolo, A. S., Becker, B. A., Kimmel, B., Wright, J., & Briggs, B. (2024). The widening gap: The benefits and harms of generative AI for novice programmers. En Proceedings of the 2024 ACM Conference on International Computing Education Research (Vol. 1, pp. 469–486). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3632620.3671116

Rahe, C., & Maalej, W. (2025). How do programming students use generative AI? Proceedings of the ACM on Software Engineering, 2(FSE), Artículo FSE045, 978–1000. https://doi.org/10.1145/3715762. Versión de autor: https://arxiv.org/abs/2501.10091v2

TechInformed. (2025). Accenture, Anthropic expand Claude partnership with 30,000-employee training program. https://techinformed.com/accenture-anthropic-expand-claude-partnership-with-30000-employee-training-program/

UNESCO. (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385723

Waring, P. (2024). Artificial intelligence and graduate employability: What should we teach Generation AI? Journal of Applied Learning & Teaching, 7(1), 329–333. https://doi.org/10.37074/jalt.2024.7.1.42

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