La Inteligencia Artificial es una herramienta que está transformando cómo programamos, cómo diseñamos productos y cómo trabajan las empresas. En la última Masterclass de SocraTech tuvimos el placer de contar con Tom van Greevenbroek, CTO en K.B Consultancy, para profundizar en dos conceptos clave del desarrollo moderno: los agentes de IA y el vibe coding.
Una sesión muy práctica, centrada en entender qué se puede hacer hoy con la IA, qué no, y cómo usarla bien.
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De ChatGPT a los agentes de IA: el salto importante
Uno de los primeros puntos clave de la masterclass fue diferenciar entre:
- Modelos tipo “oráculo”: pregunta → respuesta (como el uso clásico de ChatGPT).
- Agentes de IA: sistemas que tienen un objetivo y son capaces de planificar acciones, usar herramientas externas y ejecutar pasos de forma autónoma hasta cumplirlo.
Tom explicó cómo los agentes modernos:
- Generan un plan de acción antes de tocar el código.
- Ejecutan tareas paso a paso.
- Usan herramientas externas (repositorios, APIs, bases de datos).
- Crean listas de tareas y pull requests automáticamente.
En otras palabras: no solo responden, trabajan.
¿Qué es exactamente el Vibe Coding?
El vibe coding es una forma de desarrollar donde el programador define la intención y el contexto, y la IA se encarga de generar gran parte del código.
Algunos ejemplos vistos en la sesión:
- Crear prototipos web en minutos.
- Generar dashboards a partir de una captura de pantalla.
- Montar animaciones o interfaces a partir de descripciones muy simples.
- Iterar rápidamente con clientes que “no saben exactamente lo que quieren”.
Herramientas como Lovable, V0 de Vercel o Cursor permiten este enfoque, pero Tom fue claro:
El vibe coding es potente, pero no es magia y siempre requiere supervisión técnica.
Prototipos vs Productos Reales: una diferencia clave
Uno de los aprendizajes más importantes de la masterclass fue entender cuándo usar cada herramienta:
Lovable
Ideal para:Prototipos rápidos
Aplicaciones internas
Validar ideas
Limitación importante: SEO, ya que genera aplicaciones SPA basadas en React + Vite.
V0 / Next.js (SSR)
Ideal para:Landing pages
Productos públicos
Proyectos que necesitan posicionamiento en Google
La tecnología importa, pero el contexto del proyecto lo es todo.
GitHub Copilot como “compañero de trabajo”
Tom mostró en directo cómo usa GitHub Copilot en su día a día como si fuera un miembro más del equipo:
- Le asigna tareas concretas.
- Copilot crea ramas y pull requests.
- Ejecuta builds y linters.
- Permite trabajar en paralelo en varias tareas.
- El desarrollador revisa, corrige y valida.
Resultado real:
Más de 10 tareas resueltas en pocos días, manteniendo control y calidad.
La clave no es que la IA escriba código, sino saber leerlo, revisarlo y guiarlo.
El factor decisivo: contexto, contexto y más contexto
Si la IA “no funciona como esperas”, el problema casi nunca es la herramienta, sino cómo le hablas
Algunas buenas prácticas que Tom remarcó:
- No dar tareas ambiguas.
- Ir paso a paso.
- Definir reglas claras del proyecto.
- Usar archivos de instrucciones (como copilot-instructions.md).
- Aplicar linters y reglas automáticas para guiar a la IA.
- Tratar a la IA como a un junior nuevo en la empresa.
Sin contexto, la IA improvisa. Con contexto, multiplica tu productividad.
MCP: conectando la IA con el mundo real
La parte más avanzada de la masterclass fue la creación de un servidor MCP (Model Context Protocol), un estándar abierto que permite que los modelos de lenguaje:
- Se conecten a APIs reales.
- Consulten bases de datos.
- Ejecuten acciones (crear tareas, marcarlas como completadas, etc.).
Tom mostró un ejemplo práctico donde un chat de IA:
- Se conecta a un backend real.
- Crea tareas.
- Consulta tareas pendientes.
- Actualiza el estado de los datos.
Todo esto sin que el usuario vea la complejidad técnica.
Eso sí, con una advertencia clara:
Nunca le des permisos totales a una IA. La seguridad sigue siendo responsabilidad humana.
¿Es esto para perfiles no técnicos?
Depende.
- Para páginas simples, sin formularios ni bases de datos: sí, perfectamente.
- Para productos con datos personales, lógica de negocio o usuarios: no sin supervisión técnica.
La IA acelera, pero no sustituye el criterio profesional.
La IA no reemplaza desarrolladores, los potencia
La masterclass dejó un mensaje muy claro:
- La IA no viene a quitar trabajos, viene a cambiar la forma de trabajar.
- El valor ya no está en escribir código, sino en entender el problema, definir bien el contexto y validar soluciones.
En SocraTech creemos firmemente en este enfoque: formar desarrolladores que entiendan la tecnología, no solo que la usen.
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