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Seguramente ya te habrás dado cuenta — El «vibe coding» es nuestro presente y nuestro futuro, sin duda. Es rapidísimo y te ahorra horas de programación tediosa. ¿Qué más podríamos pedir?
Pero siempre hay un ‘pero’. Precisamente la rapidez que lo hace tan atractivo es lo que lo convierte en algo arriesgado. Cuando los equipos actúan con prisas, se saltan los procesos de validación adecuados o confían en una arquitectura generada por IA sin revisarla lo suficiente, pueden colarse vulnerabilidades en el entorno de producción sin que nadie se dé cuenta. Controles de acceso defectuosos, credenciales expuestas, dependencias inseguras y fugas de datos: estos riesgos son reales y graves.
Pero no te asustes, hay una forma de solucionar estos fallos. En Innowise, revisamos a menudo aplicaciones generadas por IA y con «vibe coding», y estos son los problemas de seguridad que buscamos en primer lugar. En este artículo, te explicaré cuáles son los problemas más comunes que plantea el «vibe coding» y te mostraré cómo solucionarlos.
La «codificación de vibraciones» es la práctica de utilizar herramientas basadas en inteligencia artificial para generar código rápidamente, a menudo a partir de sencillas indicaciones o instrucciones preestablecidas. Básicamente, se trata de que la IA genere código funcional en una fracción del tiempo que te llevaría escribirlo manualmente.
Permite a los desarrolladores centrarse más en el panorama general (crear e innovar) y deja las tareas repetitivas en manos de la IA. Pero esa comodidad tiene un precio.
El código generado por estas herramientas puede parecer perfecto a simple vista, pero sin los controles de seguridad adecuados, podría ocultar graves vulnerabilidades de seguridad en Vibe Coding lo que puede dejar tu aplicación expuesta a un ataque.
Antes de profundizar en los retos de seguridad más importantes, analicemos con más detalle las dos razones principales que explican este aumento.
La programación Vibe está ganando terreno por una sencilla razón: la rapidez. La inteligencia artificial se encarga del trabajo pesado de la programación, y lo que antes llevaba semanas ahora se puede hacer en días. Gracias a ello, las empresas pueden lanzar productos mínimos viables (MVP) y experimentar a un ritmo acelerado.
Además, la programación intuitiva reduce las barreras de entrada a la creación de software. No hace falta ser un desarrollador experimentado para poner en marcha una idea de proyecto. Los equipos sin conocimientos técnicos pueden utilizar herramientas de IA para crear aplicaciones sin necesidad de tener conocimientos avanzados de programación, recaudar fondos, ser competitivos y entrar rápidamente en el mercado.
A continuación se enumeran algunos de los problemas de seguridad más habituales asociados al código generado por IA.
Las vulnerabilidades de ejecución remota de código permiten a los atacantes ejecutar código malicioso en tu servidor, a menudo sin necesidad de interacción por parte del usuario. Esto puede ocurrir cuando una aplicación generada por IA no valida correctamente los datos de entrada y permite que un atacante inyecte código que pueda ejecutarse en el servidor. La deserialización insegura (como el uso del módulo `pickle` en Python) y las funciones inseguras, tales como eval() puede facilitar el acceso a la ejecución remota de código (RCE). ¿Qué problema hay en eso?, te preguntarás. La IA tiende a dar prioridad a las soluciones rápidas, en lugar de a la seguridad, lo que da lugar a un código que obras pero te deja en evidencia justo cuando menos te lo esperas.
Las vulnerabilidades de tipo «cross-site scripting» (XSS) se producen cuando una aplicación permite a un atacante inyectar scripts maliciosos en páginas web que visitan otros usuarios. Esto suele ocurrir cuando la salida no se codifica correctamente, lo que permite que se ejecuten scripts dañinos en el navegador de la víctima. El código generado por IA puede omitir la codificación de determinadas salidas, al considerar que no supone ningún problema, pero esto constituye un vector fácil para los ataques XSS.
La inyección SQL es uno de los trucos más antiguos que existen, pero sigue siendo muy utilizada. Se produce cuando se insertan directamente en las consultas SQL datos introducidos por el usuario que no han sido validados, lo que permite a los atacantes manipular la base de datos. La IA suele generar código que utiliza la concatenación de cadenas en lugar de consultas parametrizadas, lo que da pie a esta vulnerabilidad.
En lenguajes como C y C++, las vulnerabilidades de corrupción de memoria, como los desbordamientos de búfer y el uso indebido de punteros, pueden acarrear consecuencias desastrosas, incluido el acceso no autorizado a la memoria del sistema. El código generado por IA puede basarse en patrones de gestión de memoria poco seguros, especialmente cuando la indicación se centra en que la función funcione rápidamente en lugar de garantizar una implementación segura. Sin una revisión minuciosa, estos fallos pueden colarse en el código de producción.
Las claves de API codificadas, la información de registro o las variables de entorno pueden acabar en manos equivocadas si no se protegen adecuadamente. El peligro radica en que el código generado por IA podría no detectar estos datos confidenciales durante su creación. Las claves o credenciales expuestas pueden provocar rápidamente filtraciones de datos y poner en peligro toda la aplicación.
La programación basada en «Vibe» no es inmune a las vulnerabilidades de la cadena de suministro. El código generado por IA suele incorporar dependencias o bibliotecas externas que pueden estar desactualizadas o incluso ser maliciosas. Los paquetes «alucinados», es decir, aquellos que la IA añade por error sin verificarlos, también suponen un riesgo. Además, en algunos casos, los desarrolladores pueden verse expuestos al «slopsquatting», una práctica en la que los actores maliciosos crean nombres de paquetes falsos muy similares a los legítimos, engañando a las herramientas de IA para que los incorporen. Auditar periódicamente las dependencias y verificar sus fuentes es esencial para minimizar estos riesgos.
A continuación se muestran algunos ejemplos de fallos de seguridad en el código de Vibe que sacudieron al sector.
En uno de los ejemplos más evidentes de vulnerabilidades de «vibe coding», la plataforma Lovable dejó expuestos miles de proyectos durante la asombrosa cifra de 48 días debido a una vulnerabilidad BOLA (Broken Object Level Authorization). Este problema se originó en aplicaciones generadas por IA y provocó la filtración involuntaria del código fuente y de las credenciales de la base de datos. A pesar de que se envió un informe del programa de recompensas por errores para alertar a la empresa, el problema siguió sin solucionarse en los proyectos existentes, lo que provocó una exposición masiva.
En otro incidente preocupante, la plataforma Moltbook, una aplicación generada íntegramente por IA, sufrió una grave filtración de datos que dejó al descubierto 1,5 millones de tokens de API y 35 000 direcciones de correo electrónico. La filtración se atribuyó a una base de datos mal configurada, un fallo que la IA pasó por alto en su proceso de generación de código. El fundador admitió abiertamente que la aplicación había sido generada íntegramente por IA, lo que suscitó inquietudes sobre la seguridad de la programación.
La BBC llevó a cabo un experimento en el que un investigador logró piratear una plataforma de programación de aplicaciones, obteniendo acceso total a la aplicación y al entorno del usuario. ¿Qué hizo que este ataque resultara aún más preocupante? Que no se requirió ninguna interacción por parte del usuario para que se produjera la vulneración. Este experimento demostró lo fácil que es explotar el código generado por IA si los desarrolladores no se mantienen alerta en materia de seguridad.
Los riesgos no se limitan a lo que figura en tus archivos. Muchos problemas pasan desapercibidos, ocultos en suposiciones, flujos de trabajo y configuraciones del sistema. A continuación, analizamos más detenidamente los peligros menos evidentes que pueden colarse en los proyectos de programación de Vibe.
Los desarrolladores suelen caer en la trampa de dar por sentado que los resultados generados por la IA son automáticamente correctos. Un módulo puede parecer impecable y compilarse sin problemas, y aun así carecer de controles de seguridad básicos, como comprobaciones de autenticación adecuadas o una validación completa de las entradas.
Este problema es real: la IA da prioridad a las soluciones plausibles frente a las seguras. Sin una revisión manual, pueden pasar desapercibidas vulnerabilidades críticas, lo que deja tu aplicación expuesta a ataques que ninguna prueba automatizada detectaría.
Es tentador seguir pidiendo a la IA que mejore el código o añada nuevas funciones, pero cada iteración puede acarrear nuevos riesgos. En un proyecto en el que trabajé para solucionar un problema, las indicaciones iterativas añadieron tres puntos finales de API adicionales y, con cada uno de ellos, apareció una nueva vulnerabilidad. Además, dos de ellos permitían el acceso no autorizado a los datos. La lección es clara: cada iteración posterior puede mermar la seguridad si no se vigila de cerca.
La IA no comprende los contextos normativos ni empresariales. Por ejemplo, he visto scripts financieros generados por IA que gestionan transacciones sin aplicar los controles de cumplimiento obligatorios. En proyectos del sector sanitario, la IA a veces ignora por completo las medidas de protección relacionadas con la HIPAA. El código puede funcionar perfectamente en un entorno de pruebas, pero en producción incumple las normas de cumplimiento y expone a la empresa a responsabilidades legales.
El código generado por IA suele presentar dependencias ocultas y una lógica opaca. En una auditoría interna, averiguar por qué una función crítica accedía a una API de terceros llevó días, ya que la IA había introducido una cadena de funciones auxiliares generadas automáticamente. La falta de visibilidad hace que la gobernanza sea prácticamente imposible, lo que complica las auditorías. Y siempre existe la posibilidad de que, si se produce una brecha de seguridad, los equipos tengan dificultades para identificar exactamente qué falló.
La IA puede gestionar mal las configuraciones de formas que los desarrolladores humanos detectarían de inmediato. Las bases de datos abiertas, los permisos excesivos y la exposición pública de herramientas internas se producen con una frecuencia sorprendente. He visto cómo scripts generados por IA dejaban accidentalmente paneles de administración internos accesibles a través de URL públicas, lo que, en esencia, equivalía a entregar a los atacantes las llaves del castillo.
Las propias herramientas pueden convertirse en un vector de amenaza. La inyección de comandos, en la que una entrada maliciosa altera el comportamiento de la IA, es un riesgo que se subestima. Los asistentes de IA con acceso a nivel del sistema pueden ejecutar comandos peligrosos si los comandos se diseñan de forma ingeniosa. Incluso los archivos locales o las API expuestas en entornos de desarrollo pueden ser objeto de explotación. En resumen, todas las ventajas de la programación asistida por IA pueden entrañar peligros ocultos si no se establecen las medidas de seguridad adecuadas.
Por triste que parezca, los enfoques de seguridad tradicionales tienen dificultades para seguir el ritmo del «vibe coding». El ritmo y la naturaleza del código generado por IA rompen con los esquemas tradicionales, lo que hace que los métodos convencionales sean menos eficaces. A continuación explicamos por qué ya no basta con confiar en lo que antes era un estándar.
La IA puede generar módulos completos en cuestión de minutos, a menudo más rápido de lo que tardaría un equipo de desarrolladores en revisarlos. En algunos proyectos, una sola sesión de IA generó cientos de líneas de código en menos de una hora —código cuya revisión manual llevaría días—. De este modo, el código generado por la IA crea una falsa sensación de completitud. Una funcionalidad puede parecer terminada porque la interfaz de usuario funciona, el punto final responde y el caso de prueba se supera, mientras que la lógica de autorización, las reglas de registro o las comprobaciones de dependencias siguen sin completarse.
Por eso, la seguridad debe acercarse más al punto de generación. Las revisiones, los análisis y las comprobaciones de políticas deben ejecutarse dentro de los mismos entornos de desarrollo integrado (IDE), solicitudes de incorporación de cambios (pull requests) y procesos de integración continua y entrega continua (CI/CD) en los que tiene lugar el desarrollo asistido por IA.
Muchos programas de seguridad se centran en la detección: analizan el código en busca de vulnerabilidades conocidas e informan de los problemas. Con el código generado por IA, estas herramientas se ven rápidamente desbordadas. Se acumulan los retrasos en la gestión de vulnerabilidades y, en la práctica, los equipos no pueden abordar todas las alertas. En un proyecto, el análisis estático señaló docenas de posibles problemas en diez módulos generados por IA, pero la mayoría se ignoraron simplemente porque el volumen hacía imposible su clasificación.
Las herramientas de seguridad tradicionales suelen quedar al margen del flujo de trabajo de desarrollo. Los análisis de seguridad se ejecutan por separado, los informes se envían por correo electrónico y los ciclos de retroalimentación tardan horas o días. La programación con IA, por el contrario, se lleva a cabo en tiempo real dentro de los entornos de desarrollo integrado (IDE) o de los flujos de trabajo automatizados. Si las herramientas de seguridad no se integran directamente en estos entornos, los desarrolladores (y los modelos de IA) siguen generando código potencialmente vulnerable sin que se compruebe.
Así pues, el secreto para garantizar la seguridad de una aplicación basada en «vibe» consiste, básicamente, en incorporar medidas de protección en el flujo de trabajo para detectar los riesgos antes de que conviertan tu vida en una pesadilla. A continuación te presento un enfoque práctico que he utilizado en proyectos reales.
Part de la base de que el código generado por IA podría no ser seguro. Al igual que validás los datos introducidos por los usuarios, revisa cada función, módulo y dependencia antes de implementarlo.
Por ejemplo, este enfoque puede ayudar a detectar problemas como el registro de claves de API en los archivos de log, la ausencia de comprobaciones de autorización o un tratamiento inseguro de los datos antes de que se conviertan en auténticas vulnerabilidades.
Una medida sencilla pero eficaz consiste en indicar a la IA que siga prácticas de programación seguras desde el principio. Las instrucciones del sistema pueden indicarle que evite funciones inseguras, que aplique la validación de entradas y que depure las salidas. Incluso instrucciones genéricas como “escribe siempre código seguro y validado” pueden reducir los riesgos más evidentes antes de que el código llegue a tu repositorio.
Cada lenguaje tiene sus propios escollos. El código Python podría utilizar accidentalmente eval() o una deserialización insegura; el código en C++ podría presentar desbordamientos de búfer. Adaptar las instrucciones al lenguaje y al marco de trabajo garantiza que la IA genere código más seguro. En las aplicaciones web, las instrucciones pueden garantizar una codificación adecuada de los resultados y consultas a la base de datos parametrizadas, lo que evita automáticamente los ataques XSS o de inyección SQL.
Una estrategia práctica consiste en fomentar la autorreflexión. Deja que la IA revise su propio código en busca de vulnerabilidades antes de darlo por definitivo. Este proceso permite detectar aspectos que se pasaron por alto en la generación inicial, como comprobaciones de autenticación inadecuadas o un uso inseguro de las bibliotecas. Es como darle a la IA un segundo par de ojos, pero esta vez centrados exclusivamente en la seguridad.
Las herramientas de análisis en línea y las comprobaciones de las solicitudes de incorporación de cambios ayudan a garantizar el cumplimiento de las normas de forma automática. He configurado procesos de CI/CD que analizan las modificaciones generadas por IA en busca de vulnerabilidades conocidas y las señalan antes de su incorporación. Esto evita que el código inseguro llegue al entorno de producción y reduce la carga de trabajo de los revisores humanos.
El análisis estático no es suficiente. Ejecutar pruebas que comprueban cómo se comporta el código en situaciones reales: llamadas a la API, flujos de autenticación y permisos. En un caso, un módulo generado por IA superó los análisis estáticos, pero al ejecutarse dejó al descubierto puntos de acceso sensibles. La validación en tiempo de ejecución detecta problemas que las herramientas por sí solas no pueden detectar.
La IA suele incorporar bibliotecas externas, algunas de las cuales están obsoletas o incluso son maliciosas. Comprueba todas las dependencias, bloquea los paquetes que supongan un riesgo y vigila los ataques a la cadena de suministro. Esta sencilla medida puede evitar posibles brechas de seguridad de antemano.
Por último, nunca permitas que la IA sustituya el criterio humano. Incluso con todas las indicaciones y medidas de control, es fundamental que un ser humano realice una revisión final. Los seres humanos comprenden el contexto, los requisitos de cumplimiento y las sutilezas lógicas que la IA no puede captar por completo.
Si tu aplicación se ha desarrollado con IA o se ha programado «a ojo» bajo una gran presión de plazos, merece la pena contratar a especialistas en seguridad antes de ampliar la escala o poner el sistema en producción. Los revisores con experiencia pueden detectar problemas que las herramientas automatizadas y las autocomprobaciones basadas en IA suelen pasar por alto: lógica de acceso defectuosa, dependencias inseguras, secretos expuestos, errores de configuración, decisiones de arquitectura deficientes y deficiencias en el cumplimiento normativo.
En Innowise, revisamos las aplicaciones generadas por IA y codificadas por «vibe» para averiguar qué ha fallado, priorizar los riesgos más críticos y ayudar a los equipos a proteger incluso los códigos fuente desordenados, incoherentes o mal documentados. Nuestros expertos revisan el código, la arquitectura, las dependencias, el comportamiento en tiempo de ejecución y la configuración de la implementación para convertir el software desarrollado rápidamente en algo más seguro, más limpio y listo para su uso en producción.
La IA puede generar resultados rápidamente, pero no es capaz de razonar sobre la confianza. Cada resultado que genera es una posible mentira hasta que se demuestre lo contrario.
Director de Tecnología
Si quieres llevar tu estrategia de seguridad en IA a un nivel aún más alto, aquí tienes mis reglas de oro y supersecretas: cosas por las que otros equipos pagarían solo por conocerlas.
Incorporar la seguridad en cada indicación (criterios de éxito)
Cada indicación para la IA es un pequeño pliego de condiciones. No te limites a decirle a la IA lo que quieres que haga, explícale qué significa que esté “hecho”, incluyendo los requisitos de seguridad. Define de forma explícita la validación de entradas, las reglas de autorización, la gestión de excepciones y qué datos no deben exponerse bajo ningún concepto. Esto convierte las suposiciones de la IA en restricciones vinculantes y reduce la probabilidad de que surjan vulnerabilidades accidentales.
Si reutilizas plantillas de indicaciones en distintas funciones, adjunta un bloque fijo de reglas de seguridad: un «contrato de seguridad». Esto garantiza que todas las funciones generadas por IA sigan unos estándares de seguridad coherentes, como el principio del privilegio mínimo, las restricciones de dependencias y la notificación de cambios en la autenticación o el tratamiento de datos. Si no quieres gestionar minuciosamente cada prompt, esta es la mejor forma de aplicar las políticas de seguridad de toda la empresa en la generación de código.
Cuando tu indicación se refiera a la autenticación, la autorización, los pagos o los datos confidenciales, la IA no debe dar nada por sentado. En su lugar, indícale que se detenga y plantee preguntas aclaratorias. De este modo, se evitan conjeturas seguras pero erróneas que podrían dar lugar a vulnerabilidades como IDOR o controles de acceso inadecuados.
Divide las tareas complejas en etapas bien definidas: planificación, análisis de seguridad y riesgos, implementación y autoverificación. Pedirle a la IA que analice los riesgos antes de escribir el código permite detectar a tiempo fallos lógicos o problemas de acceso, y así no tendrás que corregirlos más adelante. Básicamente, se trata de un paso de modelización de amenazas integrado en tu indicación.
Añade una breve lista de comprobación al final de las instrucciones para que la IA la revise: confirma la validación de los datos de entrada, el manejo de los datos confidenciales, los cambios en los permisos y las dependencias. Aunque la IA se salte una instrucción anterior, esta autocomprobación final vuelve a reforzar la seguridad antes de que el código esté listo.
Los datos de entrenamiento de la IA pueden tener meses de antigüedad. Antes de generar código o realizar una revisión de seguridad, consulta la documentación más reciente, la información sobre dependencias y los CVE. De este modo, te aseguras de que tu IA no utilice prácticas obsoletas y pueda tener en cuenta las vulnerabilidades recién descubiertas.
Controla a qué puede acceder tu IA: entornos de prueba aislados, usuarios de bases de datos de solo lectura, navegadores de depuración efímeros y entornos de desarrollo en contenedores. Oculta los registros y la información confidencial. Considera cada interfaz con la que interactúa la IA como una posible superficie de ataque y aplica de forma coherente los principios del principio del mínimo privilegio.
La seguridad no será un paso independiente. Se llevará a cabo en tiempo real. Imagina un IDE que señale posibles vulnerabilidades a medida que la IA escribe el código, resaltando patrones inseguros o dependencias de riesgo antes de que se confirmen. En proyectos recientes, he visto cómo las primeras implementaciones de este enfoque detectaban al instante funciones inseguras o credenciales expuestas, lo que ha ahorrado horas de revisión manual.
Del mismo modo que la IA genera código, también puede detectar vulnerabilidades. Ya estamos adoptando herramientas capaces de analizar los módulos generados por IA en busca de errores habituales, sugerir soluciones e incluso reescribir los segmentos que presentan fallos de seguridad. Este tipo de seguridad asistida por IA no sustituye a los desarrolladores, les permite actuar con rapidez. En la práctica, la combinación de la detección mediante IA con la revisión humana reduce drásticamente el tiempo de exposición a las vulnerabilidades.
Los gobiernos y los organismos del sector están empezando a centrar su atención en el software generado por la IA. Las normativas en materia de gobernanza de la IA, privacidad de los datos y ciberseguridad están definiendo las expectativas en cuanto a la seguridad del código. Los equipos deberán demostrar que los resultados de la IA cumplen las normas de cumplimiento, ya sea mediante el registro de pistas de auditoría, la aplicación de políticas de seguridad o la verificación de que el código generado se ajusta a protección de datos normativa. Planificar estos requisitos desde ahora hará que la ampliación sea más segura y reducirá los futuros problemas de cumplimiento normativo.
En Innowise, ayudamos a los equipos a garantizar que el código generado por IA sea seguro, fiable y apto para su implementación en producción. Con nuestro AI servicios de consultoría de seguridad, podrás realizar una evaluación minuciosa de los riesgos y poner en práctica estrategias de mitigación, de modo que las vulnerabilidades nunca te afecten.
Apoyamos el cumplimiento normativo y la gobernanza, guiamos a los equipos en la adopción segura de la IA y nos aseguramos de que el código generado cumpla con los estándares del sector. Nuestros especialistas revisan los módulos generados por IA, corrigen las vulnerabilidades e implementan medidas de seguridad directamente en los entornos de desarrollo integrado (IDE) y en los procesos de integración continua y entrega continua (CI/CD). También llevamos a cabo auditorías de MVP programados con Vibe, ayudando a las startups y a las empresas a lanzar aplicaciones basadas en IA sin exponerse a riesgos innecesarios.
Tanto si tu equipo utiliza Codex, Lovable, Claude, Replit, GitHub Copilot u otras herramientas de programación basadas en IA, podemos establecer un ciclo de vida de desarrollo de software seguro que se convierta en una parte fundamental de vuestro flujo de trabajo.
La programación «Vibe» consiste en el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial para generar código rápidamente, a menudo a partir de indicaciones o instrucciones. Ayuda a acelerar el desarrollo y reduce las barreras para crear software, pero el código sigue requiriendo una revisión en cuanto a seguridad, rendimiento y corrección.
No de forma predeterminada. La IA puede generar código que funcione, pero a menudo introduce vulnerabilidades como la ejecución remota de código (RCE), la inyección SQL o las fugas de datos. La seguridad depende de cómo se oriente, se revise y se integre la IA en los procesos de desarrollo.
Entre los principales riesgos se incluyen la ejecución remota de código, el cross-site scripting, la inyección SQL, la corrupción de memoria en C/C++, la exposición de información confidencial, las vulnerabilidades de la cadena de suministro, las configuraciones erróneas y la menor capacidad de auditoría. Confiar excesivamente en la IA o basarse en indicaciones iterativas sin revisarlas puede agravar estos problemas.
Innowise puede ayudarte a identificar y prevenir estos riesgos antes de que afecten a tu producto. Contáctenos para evaluar el código generado por IA, mejorar tu flujo de trabajo de desarrollo e integrar la seguridad en tu proceso de programación.
Trata los resultados generados por la IA como datos de entrada no fiables. Utiliza indicaciones centradas en la seguridad, aplica directrices específicas para cada lenguaje, realiza revisiones de autorreflexión, incorpora medidas de protección en los entornos de desarrollo integrado (IDE) y en los procesos de integración continua y entrega continua (CI/CD), valida el comportamiento en tiempo de ejecución, garantiza la seguridad de las dependencias y mantén la supervisión humana a lo largo de todo el proceso.
La inteligencia artificial puede ayudar a detectar y solucionar problemas, pero no sustituye a la supervisión humana. Las herramientas pueden señalar vulnerabilidades habituales e imponer patrones seguros, pero las revisiones finales, las comprobaciones de contexto y la validación del cumplimiento normativo requieren desarrolladores con experiencia.
