Llevo unos cuantos artículos hablando del vibe coding desde ángulos distintos. Por qué no es la solución que parece, por qué que algo funcione no significa que esté bien hecho, cómo se me está rompiendo el modelo de cobrar por horas. Y releyéndolos me doy cuenta de que acabo dando vueltas al mismo tema sin terminar de ponerle nombre a lo que pasa por debajo.
El otro día, hablando con un amigo que no es programador y que estaba encantado con una web que había montado en Lovable, me vinieron a la cabeza dos conceptos que llevaba tiempo sin pensar. Me suena que los escuché en algún podcast o en algún vídeo de YouTube de economía o emprendimiento, no recuerdo exactamente dónde. Los tenía ahí aparcados, sin conectarlos con mi día a día, hasta esa conversación. Escuchándolo hablar de su web con esa cara de orgullo mientras yo pensaba en todo lo que había por debajo que iba a petar en tres meses, las piezas me encajaron de golpe.
El primero: el efecto IKEA
En 2011 unos investigadores de Harvard, Tulane y Duke publicaron un paper que se llama "The IKEA Effect: When Labor Leads to Love". La tesis es que la gente valora más las cosas que ha montado ella misma, aunque le queden peor que si las hubiera hecho un profesional.
Los datos del estudio son curiosos. Los participantes estaban dispuestos a pagar un 63% más por muebles que habían montado ellos, comparado con los mismos muebles ya ensamblados. En otro experimento hacían doblar origamis, y los que doblaban sus propias grullas las valoraban cinco veces más que un observador externo, aunque las figuras estuvieran hechas un cristo.
El caso que más me gusta, y que creo que es donde acabé escuchando todo esto por primera vez, es uno de los años 50. Las marcas de mezclas de bizcocho instantáneo no vendían. Eran demasiado fáciles, solo tenías que echar agua. Una de las marcas quitó el huevo en polvo y obligó al cliente a añadir un huevo de verdad. Ventas disparadas. Ese pequeño esfuerzo convertía el producto en "mi bizcocho", y la gente lo valoraba mucho más.
Pues eso es justo lo que pasa con Lovable. Alguien escribe cuatro prompts, ve pantallas que funcionan, y siente que ha construido algo. Da igual que el 99% del código lo haya escrito el LLM. No lo vive como comprar un servicio, lo vive como crear algo propio.
Y por eso está tan contento. Le da igual que el código sea mediocre. Le gusta más que cualquier cosa que pueda entregarle un tercero, porque lo ha hecho él.
El segundo: el mercado de los limones
El otro concepto es de 1970. George Akerlof publicó un paper, "The Market for Lemons", que acabó siendo uno de los trabajos por los que le dieron el Nobel de Economía en 2001. Lo explicaba con el mercado de los coches de segunda mano.
En ese mercado hay coches buenos y coches defectuosos. A los buenos los llamaba peaches, melocotones, y a los defectuosos lemons, limones. El problema es que el comprador no puede saber cuál es cuál antes de comprarlo, porque las piezas importantes están escondidas y no se pueden inspeccionar bien. Así que su mejor apuesta es asumir que el coche es de calidad media y pagar en consecuencia.
Y ahí empieza el problema. El que tiene un coche bueno, cuidado y sin accidentes, no lo vende por ese precio medio porque sabe que vale más. Lo retira. Con los melocotones fuera, la calidad media de lo que queda baja, el comprador paga todavía menos, y el dueño del siguiente coche decente tampoco vende. Al final el mercado se queda lleno de limones, no porque los limones hayan ganado, sino porque los melocotones se han ido.
Con los programadores pasa lo mismo, sobre todo en la parte baja del mercado. El cliente medio no sabe si el código que le han entregado está bien, y después de tropezar con uno o dos freelance mediocres su conclusión es que todos somos iguales y todos cobramos demasiado. El bueno, mientras, deja de moverse en esos tramos y se va donde el cliente sí sepa distinguir, o se monta sus propios productos, o cambia de sector directamente.
Lo nuevo de 2026 es que ahora hay una tercera opción en la ecuación, que antes no existía. Pongamos que el cliente tiene tres:
Uno, pagar 8.000 EUR a un freelance o agencia que trabaja bien. Git, entornos separados, pipelines de deploy, tests, revisiones de código, buenas prácticas de la tecnología que se usa. Todo lo que hace que un proyecto aguante el paso del tiempo y se pueda tocar sin miedo seis meses después.
Dos, pagar 3.000 EUR a un freelance o agencia que no trabaja así. No conoce la tecnología a fondo, no usa Git, sube archivos por FTP uno a uno, modifica directamente en producción, aprende sobre el proyecto del cliente. Entrega algo que funciona el día uno y empieza a reventar en cuanto hay que tocarlo.
Tres, pagar 20 EUR al mes a Lovable, o usar la versión gratuita de ChatGPT, y hacérselo uno mismo. Sin conocimientos previos y fiándose de lo que le responde la IA. Y ahí está la trampa que mucha gente no tiene interiorizada: la IA miente con seguridad. Te suelta cosas que no son verdad con el mismo tono con el que te suelta las que sí lo son. Si no sabes distinguir, te la cuela, y lo acabas pagando más adelante.
Para el cliente que no tiene criterio técnico, las tres opciones se parecen bastante entre sí. No sabe ver la diferencia entre la primera y la segunda, así que asume que la segunda es "lo mismo pero más barato". Y cuando aparece la tercera, que cuesta dos órdenes de magnitud menos y encima activa el efecto IKEA, la decisión casi se toma sola.
El vibe coding no se está comiendo la parte baja del mercado por calidad. Se la está comiendo porque ha conseguido que el cliente ya no tenga que evaluar calidad. Y el problema de rebote es que el freelance o la agencia que sí trabaja bien acaba metido en la misma bolsa que el que no, para un cliente que no sabe mirar por dentro.
La otra cara: la misma Thermomix, dos cocineros
Antes de seguir, un matiz importante, porque si no parece que esté diciendo que la IA es el problema, y no lo es. La IA es una herramienta, y según quién la use el resultado cambia muchísimo.
Es como una Thermomix con su recetario automático. Le echas los ingredientes que te pide, marcas el programa, y te sale algo decente sin tener ni idea de cocinar.
El que no sabe cocinar mete los ingredientes que le indica la pantalla, pulsa el botón, y le sale un bizcocho comestible. Para él es un milagro, porque nunca había hecho un bizcocho. Lo compara con los bizcochos tristes del supermercado y efectivamente el suyo está mejor. Está encantado. Y tiene razón, dentro del mundo que él conoce.
El cocinero con experiencia, con la misma Thermomix, no hace un bizcocho mejor que antes. Hace otra cosa. Puede tener dos o tres Thermomix en marcha a la vez y, mientras una hace el bizcocho, él prepara el glaseado a mano, elige la fruta de temporada o deja listos los ingredientes del siguiente. En el tiempo que antes le costaba un bizcocho hecho a mano, ahora saca cinco con presentaciones cuidadas. Y además sabe lo que el otro no: que la receta que trae la Thermomix no siempre es la óptima, que con esta harina concreta hay que bajar la velocidad, que ese azúcar entra mejor más tarde, o que el tiempo del programa se queda corto si el horno de la cocina no termina de compensar. Ajustes que la persona sin experiencia ni sabe que existen, porque para ella la receta del recetario es la receta.
Los dos usan la misma máquina. Los dos están más contentos que antes. Pero lo que sale no tiene nada que ver.
El problema es que el cliente que solo ha probado su propio bizcocho y los del supermercado no tiene cómo saber que existe un tercer nivel.
Y por si suena contradictorio, yo uso IA todo el día. Me hace literalmente el 60% del trabajo, lo conté en otro artículo. Y sigo aquí diciendo que el vibe coding es un problema. La herramienta es la misma, lo que cambia es la planificación previa y la revisión posterior que yo le meto y que el que tira de Lovable no sabe ni que tiene que meter.
Y entonces, ¿qué hace uno con todo esto?
Lo interesante de Akerlof es que no se quedó solo en diagnosticar, también apuntó una salida: emitir señales que el comprador pueda verificar sin entender el producto por dentro, y que los vendedores malos no puedan fingir sin que se les note.
En mi caso, como freelance Drupal en 2026, esto se traduce en unas cuantas cosas muy concretas.
La más básica es poner las cosas por escrito. Auditorías con métricas antes y después, compromisos de mantenimiento con plazo, garantías técnicas. Todo eso que un cliente de Lovable no puede pedirle a Lovable, y que un freelance trabajando con FTP contra producción tampoco te va a poder ofrecer.
Luego está drupal.org. Contribuir parches a módulos que usa mucha gente, mantener módulos propios. El cliente no entiende el código, pero hay miles de desarrolladores que sí lo entienden, y el hecho de que ese código lleve años en producción en proyectos ajenos sin petar dice bastante.
Después están los rescates. Proyectos vibe-coded que han reventado y he tenido que arreglar. No sustituye a lo anterior, lo complementa, porque construir bien y arreglar lo que otros han construido mal son dos cosas distintas, y tener las dos dice algo.
Y la que más cuesta fingir es tener productos propios. Un SaaS, un módulo con usuarios reales, algo por lo que alguien paga. Si lo has construido tú entero y sigue funcionando, eso pesa más que cualquier CV.
Nada de esto va a convencer al que paga 20 EUR al mes por Lovable, y está bien que sea así, ese nunca fue mi cliente. Pero sí convence a la agencia que se ha quemado dos veces con vibe coding, al cliente con un proyecto serio donde si algo falla pierde dinero de verdad, y al que ya lo ha intentado él mismo con IA y ha visto dónde se le cae.
Y aquí está la parte que creo que todavía no se ve del todo. La IA no ha hundido el valor del conocimiento técnico, ha hundido el suelo, que no es lo mismo.
Las tareas básicas, las que cualquiera resuelve con cuatro prompts, ya no valen lo que valían. Eso es real. Pero todo lo que queda por encima de ese suelo se ha vuelto más valioso, no menos. Saber si lo que devuelve el modelo está bien, decidir la arquitectura antes de escribir una línea, conocer la tecnología con sus manías y sus trampas. Eso la IA no lo tiene, y el que usa la IA sin experiencia tampoco.
Dicho todo esto, tampoco tengo claro cómo va a acabar. Dentro de dos o tres años sabremos si el efecto IKEA aguanta, si los clientes siguen encantados con sus proyectos de Lovable una vez toque escalarlos o mantenerlos, o si los limones terminan comiéndose también esta parte del mercado como se comieron otras. Tengo una intuición, pero no una respuesta. Lo que puedo hacer mientras tanto es trabajar como trabajo, dejar rastro de cómo lo hago, y confiar en que el cliente que lo busca me encuentre.