Vibemarketing

Análisis situacional #04

Recuerdo cuando mi padre abría el capó del Ford Orion, el primer coche del que tengo un recuerdo. Siendo muy pequeño, me encaramaba para observar cada pieza, cada cable, cada conexión. Como cualquier persona de la época, mi padre podía identificar el carburador, los cilindros, el ventilador, las correas. Cuando algo se estropeaba, él mismo podía diagnosticar el problema y, en muchas ocasiones, incluso resolverlo con herramientas básicas que guardaba en el maletero.

Hoy, cuando una persona de mi generación levanta el capó, normalmente tras el aviso de un piloto iluminado, ve componentes ocultos bajo cubiertas de plástico, sensores integrados en circuitos microscópicos, sistemas que se comunican mediante protocolos desconocidos. Cuando algo falla, el ordenador de a bordo emite un mensaje que cuenta con varios iconos, pero un solo significado: llama al seguro y espera a que alguien conecte un portátil al puerto de diagnóstico para descifrar qué demonios le pasa al vehículo.

Os prometo que no me estoy marcando una reflexión al estilo de Pirsig en Zen y el arte del mantenimiento de la motocicleta, con una vuelta romántica a la mecánica artesanal. Pero la pérdida de comprensión técnica de los elementos que utilizamos diariamente tiene consecuencias que van más allá de nuestra dependencia de expertos externos. Nos separa de una comprensión fundamental de los límites, las posibilidades y el funcionamiento de la maquinaria, del hecho de no pedirle cosas absurdas.

Recuerdo también cómo, con quince o dieciséis años, desmontaba mi ordenador cada vez que sospechaba que existía un problema de hardware. Y a veces, lo reconozco, solo por deporte y sentirme com un tío listo, con la excusa de limpiarlo. De tanto repetir el proceso, podía hacerlo con los ojos tapados, cual marine en medio de una instrucción… hasta que llegó a mi vida el primer Mac. No volví a sufrir un virus, pero mi conocimiento técnico se diluyó en una fracción del tiempo que había tardado en construirlo. La facilidad de uso vino acompañada de una opacidad técnica que me convirtió, sin darme cuenta, en un usuario pasivo de la tecnología que antes dominaba activamente.

Este fenómeno de desconexión entre uso y comprensión no es exclusivo de automóviles y ordenadores, y está llegando recientemente al mundo de la programación con lo que Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI, bautizó en febrero de 2025 como "vibecoding": «programar por sensaciones, casi sin necesidad de teclear, simplemente explicándole a tu ordenador qué es lo que quieres y “conversando” con la máquina para corregir errores o ir completando el proyecto poco a poco».

El vibecoding representa la culminación de esta tendencia hacia la abstracción tecnológica. Se trata de «programar sin saber programar, usando una idea en tu mente y recurriendo a la inteligencia artificial». Los datos son elocuentes: una cuarta parte de las startups de la promoción actual de Y Combinator tienen bases de código que son casi completamente generadas por IA. Lo que nos ha llevado a los continuos anuncios machacones en YouTube de chicos imberbes sin historial laboral conocido, diciendo que puedes montar tu propia app con menos instrucciones que las necesarias para usar una escoba.

Y no estoy negando la potencialidad de la IA en programación —la uso muy a menudo para mis propios experimentos—, pero viene acompañada de la pérdida de comprensión de los fundamentos. Los programadores que practican vibecoding se convierten en orquestadores de algoritmos que no entienden completamente, directores de una sinfonía cuya partitura no saben leer. Como usuarios de un coche moderno que, ante cualquier fallo, dependen del diagnóstico de una máquina para entender otra máquina.

Y veo cada vez más cómo el fenómeno salta del código al marketing. Porque si existe el vibecoding, inevitablemente estamos asistiendo al nacimiento del vibemarketing: profesionales de la comunicación y el marketing que utilizan la inteligencia artificial para diseñar estrategias, crear campañas y tomar decisiones sin comprender los mecanismos subyacentes que las generan.

En los últimos meses he observado cómo profesionales imbuidos por la novedad y la promesa de eficiencia de las herramientas de IA han abrazado estas tecnologías con un entusiasmo que rara vez viene acompañado de espíritu crítico. Colegas que antes dedicaban semanas a analizar datos de audiencia, a comprender los matices del comportamiento del consumidor o a diseñar meticulosamente el customer journey, ahora recurren a ChatGPT, Claude o Gemini para que una IA les diseñe estrategias completas en cuestión de minutos.

El problema no radica en utilizar estas herramientas —que pueden ser extraordinariamente útiles como asistentes de ideación o para automatizar tareas repetitivas—, sino en la abdicación del pensamiento crítico que observo en muchos casos. Es como si un médico utilizara un sistema de diagnóstico automático sin comprender los síntomas que lo alimentan, o como si un arquitecto empleara un software de diseño que le propusiera estructuras sin entender los principios de resistencia de materiales. La herramienta puede ser sofisticada y eficiente, pero cuando el profesional no comprende los fundamentos de su disciplina, se convierte en un intermediario acrítico entre la máquina y el cliente.

He visto campañas publicitarias diseñadas íntegramente por IA que, aunque técnicamente correctas y estéticamente atractivas, carecían por completo de coherencia estratégica con los objetivos reales de la marca. Estrategias de contenido generadas automáticamente que ignoraban completamente el contexto cultural o la estacionalidad del sector. Recomendaciones de inversión publicitaria basadas en datos históricos que la IA había procesado sin considerar cambios recientes en el comportamiento del consumidor o en la dinámica competitiva del mercado.

Lo más inquietante es la pérdida de lo que podríamos llamar «intuición profesional». Esa capacidad única en los humanos, desarrollada a través de años de experiencia, para detectar cuándo algo «no huele bien» en una estrategia, por muy pulida que parezca sobre el papel. Los profesionales del vibemarketing, deslumbrados por la aparente sofisticación de los resultados que obtienen de la IA, han desarrollado una confianza ciega en recomendaciones que, en muchos casos, son huidas hacia ninguna parte disfrazadas de estrategia.

Porque las IA generativas, por muy avanzadas que sean, operan como sistemas de predicción estadística basados en patrones identificados en datos históricos. No comprenden el contexto, no intuyen las sutilezas culturales, no anticipan disrupciones del mercado y, desde luego, no entienden la idiosincrasia específica de cada marca o la complejidad emocional que subyace en las decisiones de compra.

El riesgo no es solo individual, sino sistémico. Cuando una generación completa de profesionales del marketing aprende a delegar decisiones estratégicas en algoritmos que no comprende, perdemos la capacidad colectiva de innovar, de cuestionar paradigmas establecidos o de adaptar estrategias a contextos específicos que requieren comprensión humana y pensamiento lateral, y caeremos en un loop de conocimiento reciclado; viviremos en una pecera que jamás se limpia.

En un mundo donde la tecnología se vuelve cada vez más opaca y la comprensión de los fundamentos se convierte en un acto de resistencia intelectual, las mejores estrategias siempre serán aquellas que entienden no solo qué botón apretar, sino por qué ese botón existe y qué ocurre cuando lo presionas.