El CEO emergente dice que la codificación BI Vibe enfrenta dos riesgos importantes | AI,vibe-coding

El director ejecutivo emergente Mukund Jha dijo a Business Insider que el movimiento de codificación de vibraciones de rápido crecimiento enfrenta dos riesgos importantes.

La “mayor amenaza para la codificación vibe” es la calidad del software que produce, dijo Jha.

Muchas herramientas de codificación de IA pueden generar aplicaciones rápidamente, pero el resultado aún puede tener errores, ser frágil o difícil de escalar. El estado de ánimo de la industria de la codificación depende de la mejora de estos sistemas.

«Es una apuesta segura que la calidad del software producido mejorará exponencialmente», afirmó. «Si eso no sucede, es una gran amenaza», añadió.

Otro riesgo podría provenir de la propia IA. Jha dijo que es posible que la industria termine «ignorando todo el aspecto de la creación de software» si los sistemas autónomos de IA se vuelven lo suficientemente potentes como para reemplazar el software.

«Pasamos de los teléfonos Nokia a los BlackBerry, y luego todos pasaron al iPhone», dijo. «Podría ser que el software sea BlackBerry».

Con el tiempo, la gente podría confiar en agentes de inteligencia artificial o grandes modelos de lenguaje que realicen tareas sin necesidad de aplicaciones, añadió.

Emergent anunció en febrero que había alcanzado 100 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales, o ARR, sólo ocho meses después de su lanzamiento. ARR son los ingresos que una empresa espera generar en el transcurso de un año a partir de suscripciones u otros pagos recurrentes.

La compañía dijo que duplicó su ARR de 50 millones de dólares a 100 millones de dólares en un solo mes, destacando el rápido crecimiento de las nuevas empresas de codificación de IA.

En enero, Business Insider informó que la startup de codificación de vibraciones había recaudado una ronda Serie B de 70 millones de dólares, lo que elevaba su financiación total a unos 100 millones de dólares. Los inversores incluyen Khosla Ventures, SoftBank Vision Fund 2, Lightspeed, Prosus, Together, Y Combinator y AI Futures Fund de Google.

Sólo seis meses antes, la startup recaudó 23 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A, lo que pone de relieve la rapidez con la que las principales startups de IA estaban atrayendo capital durante el auge.

El auge de las nuevas empresas de codificación de IA

No es sólo emergente. Ryan Meadows, director de ingresos de Lovable, una startup sueca de codificación de vídeo, dijo a Business Insider en una entrevista exclusiva que sus ingresos recurrentes anuales aumentaron más del 30% en un mes, de 300 millones de dólares a 400 millones de dólares.

Meadows, dijo que el reciente crecimiento se produjo después del lanzamiento de Claude Code, la herramienta de codificación de inteligencia artificial de Anthropics. En lugar de perjudicar el negocio de Lovable, Meadows dijo que muchos desarrolladores están utilizando ambos productos.

«Es una marea creciente», dijo a Business Insider. «Estamos muy satisfechos con lo que vemos».

Otros actores también están experimentando un crecimiento explosivo. A finales de 2025, Cursor, otra empresa emblemática en el espacio de la codificación de estados de ánimo, dijo que había alcanzado mil millones de dólares en ingresos anualizados y estaba valorada en casi 30 mil millones de dólares, según un anuncio de la compañía en noviembre.

Pero algunos líderes de la industria han advertido sobre los crecientes costos asociados con las herramientas de codificación de IA.

El inversionista multimillonario Chamath Palihapitiya dijo que su compañía de software estaba reconsiderando el uso de Cursor en medio del aumento del gasto en desarrollo de inteligencia artificial.

«Nuestros costos se han más que triplicado desde noviembre», dijo Palihapitiya en un episodio del «All-In Podcast» publicado el viernes. «Entre el costo de inferencia que pagamos por AWS, que es enorme, entre nuestros costos con Cursor y entre Anthropic, solo estamos gastando millones».

Las propias empresas de inteligencia artificial han reconocido que funciones más avanzadas pueden aumentar los costos. A principios de esta semana, Anthropic presentó Code Review, una herramienta diseñada para detectar problemas de codificación complejos e identificar errores. La compañía dice que la función «optimiza la profundidad», lo que la hace «más costosa que soluciones más livianas como Claude Code GitHub Action».