Using vibe coding to scratch an itch has many of the same issues as using low-code and no-code development tools. That’s not surprising. Putting together something quickly to solve a specific problem lacks the level of discipline of software engineering, introducing inefficiencies that come from not following architect…
Using vibe coding to scratch an itch has many of the same issues as using low-code and no-code development tools. That’s not surprising. Putting together something quickly to solve a specific problem lacks the level of discipline of software engineering, introducing inefficiencies that come from not following architect…
I recently reviewed the AI-generated code I used to quickly build a PDF archive of some HTML-formatted content. The program used common libraries in unusual ways, often combining three or more libraries when all the necessary calls were in one, with a program flow that was hard to understand in places. The result was at best unmaintainable. The only way it was acceptable was that I’d thrown it together in an hour to solve a specific problem, and once I’d built that local PDF archive I could simply throw the program away.
But what if your sloppy AI-generated code was needed by an entire department, or had become part of an essential business process? The risk is that something, somewhere, would inevitably change, and that essential business process would fail, with no practical way of fixing the code. The risk only compounds when the author has left their role and there is no one left who remembers or understands the initial prompts that produced the code.
Adding AI-powered coding tools to products and platforms is risky. But they are too useful to ignore. Like low-code tools, AI tools put coding in the hands of the people who understand the business problems and helps them automate processes on their own schedule.
What’s needed is a way to improve the harnesses used by the coding agents, taking concepts from specification-driven development and using them to build guardrails and standards into the code they produce, with the aim of building code that’s maintainable.
In context
- Topic: Low-Code y No-Code — Plataformas de bajo código, su gobierno y su deuda técnica.
- Source: InfoWorld
- Published: 15/10/2026
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Por qué importa
Todo lo que se automatiza deja de ser visible. Ese es el beneficio y también el riesgo: el trabajo se hace solo hasta el día en que deja de hacerse solo, y para entonces la persona que entendía el proceso manual ya no está en la empresa.
Yo evalúo estas herramientas por lo que pasa el día que fallan. Un flujo automático que se rompe en silencio es peor que no tener flujo, porque nadie se entera hasta que el cliente reclama. Lo primero que pregunto no es qué integra, sino cómo avisa cuando no pudo.
Lo que suele salir mal
Lo que más rompe estos proyectos es la rotación. El flujo lo armó alguien que ya no está, no dejó nada escrito, y ahora nadie se anima a tocarlo porque no sabe qué depende de qué. Termina funcionando por inercia hasta que falla, y ese día se descubre que era crítico.
Qué mirar
- El costo por ejecución a volumen real, que en estas plataformas escala rápido y sorprende.
- Cómo avisa el flujo cuando falla, y a quién: sin eso, el error se descubre por el cliente.
- Cuántos flujos existen ya y quién los mantiene, que es donde aparece la deuda invisible.
Cómo leo esta entrada
Lo que yo haría primero es medir el proceso manual con honestidad — cuántas veces al mes, cuánto tarda, cuántos errores tiene. Sin ese número no hay forma de saber si la automatización sirvió, y todas las conversaciones posteriores se vuelven cuestión de sensaciones.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
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