Context Engineering vs Vibe Coding: ¿Realmente cambió tanto la cosa?

Si hace un tiempo venís explorando el uso de inteligencia artificial en el desarrollo de software, seguro escuchaste hablar del concepto Vibe Coding. Era esa manera algo experimental —pero bastante efectiva— de delegar pequeñas tareas de código a modelos de IA, sin muchas vueltas.

Ahora, ese término empieza a desaparecer para dejar lugar a uno nuevo: Context Engineering.
Y sí, de entrada puede sonar a una nueva buzzword de moda. Pero la realidad es que tiene sentido.

La forma de interactuar con las IAs mejoró muchísimo, y con eso, también evolucionó la manera en que nos apoyamos en ellas para construir software.

¿Qué era Vibe Coding, y por qué funcionaba?

El concepto de Vibe Coding partía de una idea bastante simple: dejá que la IA te dé una mano en el flujo de trabajo sin atascarte en detalles. Autocompletado con esteroides, podríamos decir. Refactorización, snippets, consultas simples… todo eso lo hacía bastante bien.

Pero había un gran límite: la falta de contexto.

El modelo entendía una parte, resolvía lo que le pedías, pero sin comprender realmente el todo. Eso traía resultados aceptables… pero también código de más, errores sutiles o decisiones que no tenían sentido en el marco del proyecto.

¿Y ahora qué es Context Engineering?

Acá es donde entra la diferencia clave.

Context Engineering es la práctica de armarle a la IA un entorno con información real, bien detallada y estructurada, para que entienda mucho mejor qué tiene que hacer. Y cuando digo contexto, no me refiero solo a variables o funciones. Estoy hablando de:

• Arquitectura del proyecto
• Buenas prácticas técnicas
• Documentación clara y actualizada
• Descripción funcional y de negocio
• Casos de uso reales
• Reglas que sí o sí tiene que respetar

Con esto, herramientas como Claude Code, Gemini CLI o Codex dejan de ser asistentes sueltos para convertirse en colaboradores técnicos capaces de entregar soluciones mucho más alineadas al proyecto.

¿Cambió tanto o es solo una evolución del concepto?

No es que el Vibe Coding haya quedado obsoleto. Lo que pasa es que, con las nuevas capacidades de los modelos, hoy es posible —y necesario— trabajar con más estructura.

Lo que antes hacíamos con prompts sueltos, ahora se potencia si le damos contexto. La IA necesita una base para operar bien, y eso es justamente lo que plantea el Context Engineering.

En resumen: no es una herramienta nueva, es una forma nueva (y más inteligente) de usarla.

Cómo lo puse en práctica: el caso de Walletfy.app

En lugar de contártelo como teoría, te comparto una experiencia concreta.

Estuve desarrollando Walletfy.app —una aplicación en etapa MVP— y decidí poner todo esto a prueba. El enfoque fue documentar detalladamente cómo debía funcionar la app: lógica de negocio, estructura del backend, modelos, migraciones, etc.

¿El resultado?

• Código generado automáticamente (incluidas migraciones)
• Muy pocos errores de compilación
• Casi ninguna intervención manual
• Y sí, todo en una semana

En serio: más del 90% del trabajo pesado lo hizo la IA. Lo mío fue supervisar, corregir algunas inconsistencias menores (mayormente de TypeScript), y optimizar el uso de tokens.

No fue magia. Fue documentación y contexto bien armado.

¿Por qué todavía cuesta adoptar esto en empresas?

Acá aparece una barrera real: la confianza.

Muchas compañías aún son reticentes a usar estas herramientas. ¿Por qué?

• Temas de privacidad del código fuente
• Incertidumbre sobre el uso de la información por parte de la IA
• Falta de políticas internas o lineamientos claros sobre IA generativa

Y la verdad, es entendible. No todas las herramientas garantizan confidencialidad, y los términos de uso no siempre son del todo transparentes.

Pero al mismo tiempo, la adopción está avanzando mucho más rápido de lo que muchas empresas pueden adaptarse. Tarde o temprano, tendrán que tomar una decisión: o aceptan los términos actuales o invierten en desarrollar sus propios modelos privados.

Porque el diferencial de productividad ya es notorio.

Y sí, entiendo que no todos los equipos puedan pagar los costos de modelos avanzados para experimentar. Pero seamos realistas: hoy con IA, se paga lo que se obtiene.
Si querés tener un desarrollo sólido, sin dolores de cabeza porque la IA completa mal o sin sentido, necesitás herramientas que estén a la altura.
¿Son más caras? Sí. Claude Code, por ejemplo, puede costar alrededor de 100 USD al mes.
Pero la diferencia frente a los modelos gratuitos es enorme. Son esas herramientas las que hacen que el tiempo invertido valga la pena.

¿Vale la pena invertir en los modelos pagos?

Totalmente.
Hoy por hoy, las versiones gratuitas siguen siendo útiles para tareas simples, pero si querés resultados profesionales, necesitás herramientas profesionales.

Por ejemplo:

• Claude Code (versión pro) te permite manejar estructuras grandes sin perder coherencia.
• Gemini CLI entiende flujos completos y respeta convenciones técnicas si están bien explicadas.
• Codex sigue siendo muy sólido, especialmente en entornos bien estructurados.

Sí, hay costos. Pero el tiempo que se ahorra (y los errores que se evitan) compensan rápidamente.

Entonces… ¿qué deberías hacer si todavía no probaste esto?

Te dejo algunas sugerencias prácticas, sin vueltas:

• Probalo por vos mismo/a. No te quedes con lo que leés (ni siquiera esto). Experimentá con un feature real.
• Documentá bien. Pensá en la IA como un nuevo dev que entra al equipo. Contale lo necesario para que no se equivoque.
• Elegí herramientas que te den confianza. No hace falta arrancar con lo más caro, pero tampoco esperes magia con lo básico.
• Mantenete actualizado. Esto cambia cada mes. Literal.

Preguntas frecuentes (FAQs)

¿Esto reemplaza al desarrollador?
No. Lo potencia. Pero redefine el rol: menos línea por línea, más foco en diseño, estrategia y validación.

¿Qué modelos me recomendás?
Claude Code es excelente para proyectos complejos. Gemini CLI también está creciendo rápido. Ambos valen lo que cuestan.

¿Sirve para todo tipo de proyectos?
Sí, siempre que puedas definir bien el contexto. Backend, frontend, APIs, testing… todo se puede automatizar con buenos prompts y documentación.

¿Se puede aplicar en equipos grandes?
Sí, aunque requiere alinearse en cómo se documenta y define el contexto. Idealmente, con un PM técnico o un arquitecto liderando el proceso.

¿Y vos? ¿Dónde estás parado con todo esto?

No se trata solo de seguir una tendencia. Es una nueva forma de construir software que ya está cambiando cómo laburamos muchos.

Desde mi experiencia, funciona. No es perfecto, pero es potente.
Y sinceramente, creo que esto se va a volver estándar antes de lo que pensamos.

¿Vos qué opinás?
¿Ya estás experimentando con esto? ¿Tenés dudas, ideas, miedos o anécdotas para compartir?

Te leo. En serio.

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