Conociendo el VibeCoding en las Bibliotecas: La IA como puente entre el Profesional de la Información y el diseño de experiencias interactivas

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Históricamente, las bibliotecas y unidades de información han sido pioneras en la adopción de tecnologías para la organización del conocimiento. Sin embargo, en lo que respecta a la interacción con el usuario a partir de los medios web, como una interfaz con el usuario, nuestra profesión ha dependido abrumadoramente de plataformas cerradas, departamentos de TI, ingenieros, o en el peor de los casos, de plantillas estáticas. Pasamos de las bibliografías impresas a los PDFs, y de ahí a los gestores de contenido (como los tradicionales LibGuides o sitios web institucionales rígidos).

El problema de estos formatos es su pasividad: entregan información, pero rara vez permiten una interacción dinámica y adaptativa.

Los profesionales de la información siempre hemos poseído la lógica para diseñar mejores experiencias de acceso al conocimiento, pero hemos carecido de la herramienta y la competencia técnica. Construir productos web interactivos, personalizables y escalables (como simuladores de búsqueda avanzada, evaluadores de fuentes o directorios dinámicos de sugerencias de lectura) requería presupuestos considerables o desarrollo por parte de los profesionales encargados y, sobre todo, un dominio técnico de lenguajes de programación que escapa a nuestra formación disciplinar.

Hoy, la irrupción de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) ha roto esa barrera técnica mediante un fenómeno conocido como VibeCoding.

Andrej Karpathy (2023), exdirector de IA en Tesla, resumió esta revolución en una frase fundacional: "El nuevo lenguaje de programación más popular es el inglés [el hermoso español, en nuestro caso]". En nuestro contexto, el VibeCoding en las Bibliotecas describe la capacidad de crear productos digitales interactivos utilizando el lenguaje natural como único medio de construcción. El bibliotecólogo dicta la intención pedagógica, la arquitectura de la información y el comportamiento deseado del artefacto HTML, mientras la inteligencia artificial se encarga de escribir, de manera invisible, el código necesario para que funcione.

Para nuestra disciplina, esto representa una oportunidad transformadora: dejar de ser administradores de plataformas estáticas para convertirnos en diseñadores de experiencias interactivas de información.

1. El puente epistemológico: Prompting Avanzado

A simple vista, podría pensarse que crear herramientas web con IA es un salto al vacío para un bibliotecólogo. Sin embargo, la realidad subyacente es que el núcleo del VibeCoding recae en la Ingeniería de Instrucciones (Prompt Engineering), una competencia que guarda un paralelismo absoluto con los procesos fundacionales de nuestra disciplina (Lo, 2023).

Nosotros no programamos máquinas; nosotros estructuramos redes de información.

Cuando un profesional formula una estrategia de búsqueda en bases de datos, lo que hace es traducir una necesidad abstracta a una estructura lógica. Utilizamos operadores booleanos, vocabularios controlados y jerarquías conceptuales para comunicarnos con un algoritmo. El VibeCoding exige exactamente el mismo rigor cognitivo: requiere la capacidad de descomponer un problema (ej. cómo enseñar a un estudiante a evaluar una fuente) en premisas lógicas secuenciales para que la IA construya una herramienta en torno a ello (Lund & Wang, 2023).

Marcia Bates (1989), en su célebre teoría del berrypicking (recolección de información), postulaba que la búsqueda de información no es lineal ni se resuelve con una sola consulta: los humanos adaptan sus estrategias de manera iterativa a medida que interactúan con un sistema de información. Aprovechamos la cuña: esta teoría evolucionó en el information foraging, postulado de Pirolli y Card (1995), donde los usuarios buscan información como los animales buscan alimento, maximizando el “valor informacional” frente al “costo” de obtenerlo; esta es la razón de ser de info[rage]. En pro de compensar estas teorías, el VibeCoding transforma nuestro método de trabajo: redactamos una instrucción descriptiva, la IA genera un prototipo visual interactivo, evaluamos su usabilidad, detectamos fallos lógicos y ajustamos nuestro lenguaje natural para refinar el producto.

Tabla 1. 

Paralelismo entre las Ciencias de la Información y el Diseño Interactivo con IA

Habilidad Bibliotecológica Tradicional	Equivalencia en el VibeCoding (Prompting Avanzado)
Entrevista de Referencia: Negociar la pregunta para identificar la necesidad real, el nivel de expertise y el contexto del usuario.	Diseño del Prompt Arquitectónico: Definir en lenguaje natural el propósito pedagógico de la herramienta web, perfilar al usuario y trazar la arquitectura de la información.
Ecuación de Búsqueda Avanzada: Uso estructurado de operadores lógicos (AND, OR, NOT), truncamientos y delimitadores.	Lógica Sistémica y de Interacción: Explicar a la IA las reglas de comportamiento del sitio. (Ej. "Si el usuario hace clic en 'Buscador de Biblioteca', oculta los filtros de dominio web y muestra una alerta explicativa").
Evaluación Crítica de Fuentes (ALFIN): Análisis de autoridad, objetividad, vigencia y sesgo de la literatura recuperada.	Evaluación Lógica de la Interfaz: Auditar rigurosamente que el producto web interactivo cumpla su función sin errores conceptuales, sesgos o "alucinaciones" de la IA (Ji et al., 2023).

2. De la teoría a la práctica: El diseño de un Laboratorio de Búsqueda Web

Para ilustrar de manera tangible cómo el VibeCoding empodera a las bibliotecas para crear productos escalables, analizaremos el desarrollo de una Guía Interactiva de Navegación Web, para la Biblioteca de la Universidad La Gran Colombia. Esta guía está publicada y es funcional dentro de la formación de dicha biblioteca.

El proyecto nació de una brecha crítica en los programas de Alfabetización Informacional (ALFIN). Observamos que los estudiantes interactúan con los descubridores académicos (como EBSCO o el catálogo institucional) utilizando lenguaje natural directo, tal como lo harían en Google u otro navegador web. Al carecer de estrategias de búsqueda estructurada, el ruido documental los frustra.

A partir de la lógica de la "Álgebra de Boole", y mediante VibeCoding, se diseñó un Laboratorio de Búsqueda interactivo (Módulo 2) en formato HTML, con CSS y JavaScript, y ejecutable en el sitio web de la Biblioteca. Este producto web permite a los usuarios construir ecuaciones booleanas visualmente agregando bloques, gestionando sinónimos dinámicamente, aplicando filtros web (site:, filetype:) y generando, finalmente, una ecuación o cadena de búsqueda que pueden lanzar directamente al motor deseado con un solo clic.

¿Cómo se construyó sin saber programar?

El proceso prescindió totalmente de escribir código a mano. El enfoque fue descriptivo y de supervisión:

1. Definición de la experiencia: Se instruyó al modelo de IA Opus 4.6 thinking, con la herramienta Claude; su elección se motiva por estar en Top 1 en ranking de Code de LM Arena, un medidor hecho por la comunidad. Este modelo tiene capacidades de previsualización de código. Se solicitó un artefacto interactivo, contenido en un solo archivo, estructurado en 4 pasos visuales.

2. Inyección de conocimiento curado: La IA no conoce nuestro entorno local. El profesional le entregó los enlaces de acceso, las URL base de los proxies institucionales y las bases de datos específicas de la universidad. Se actuó como curador de la red de información.

3. Modelado de la iteración: A través del lenguaje natural, se dictaron las reglas: "En el paso de filtros, si el usuario selecciona una base de datos académica, los filtros web deben desaparecer porque no son compatibles, y debe mostrarse un mensaje didáctico explicando el porqué".

4. Refinamiento de UX (Experiencia de usuario): Se pidió a la IA que aplicara principios de diseño moderno (modo claro/oscuro, accesibilidad, diseño responsivo para móviles) para garantizar que la herramienta fuera atractiva y usable.

La premisa innegociable: El humano como orquestador del sentido

A pesar del deslumbrante nivel técnico que aporta la IA generativa, el diseño de este artefacto reafirma una constante: la tecnología no reemplaza al experto en información (Floridi & Chiriatti, 2020).

La IA ensambló el sitio web, pero fue el cerebro humano quien aportó el criterio. Fue el bibliotecólogo quien decidió que el filtro de dominio sugerido por defecto fuera .edu.co para priorizar la academia local. Fue el profesional quien estructuró las preguntas de evaluación de fuentes. En el ecosistema del VibeCoding, la máquina es el obrero que construye la estantería; el bibliotecólogo es el arquitecto que define qué conocimiento alberga y cómo el usuario interactúa con él.

3. Principios metodológicos para crear productos interactivos en la Biblioteca

Para que las unidades de información logren emanciparse de las herramientas estáticas y comiencen a desarrollar sitios web interactivos, simuladores o calculadoras bibliográficas, es imperativo adoptar tres principios en el uso de la IA:

A. Abstracción de la experiencia (UX)

El prompt inicial debe ser una lista de instrucciones técnicas. Debe centrarse en el diseño de la experiencia de usuario (UX). El profesional debe describir el viaje del usuario.

B. Iteración y ajuste semántico

La creación de productos interactivos es un diálogo. Cuando algo en la herramienta web no funciona como esperamos, no buscamos el error en el código. El ajuste se hace desde la lógica humana.

C. El Principio Human-in-the-Loop (El humano en el bucle)

El bibliotecólogo es el garante absoluto de la calidad de la información. Los LLM son propensos a "alucinar" conexiones inexistentes o inferir normas incorrectas (Ji et al., 2023). El trabajo del profesional es auditar la herramienta interactiva antes de publicarla, asegurándose de que cumple con las políticas institucionales, respeta los derechos de autor y es transparente en su funcionamiento.

4. Lienzos para VibeCoding en las Bibliotecas: Herramientas para el Profesional de la información

Hoy en día no necesitamos instalar complejos servidores en nuestros computadores. Las plataformas de IA han evolucionado hacia entornos visuales que funcionan como "lienzos" donde dictamos ideas y vemos aparecer sitios web interactivos en tiempo real.

Tabla 2.  Plataformas de IA para el desarrollo de productos bibliotecarios interactivos

Plataforma / IA	Uso Ideal en Unidades de Información	Ventaja Competitiva para Bibliotecas
Claude (con Pensamiento extendido)	Excelente para crear micro-experiencias web, laboratorios interactivos, evaluadores ALFIN y simuladores de búsqueda en una sola pantalla.	Su función permite previsualizar la herramienta web funcional en la mitad de la pantalla mientras dialogas con la IA en la otra mitad. Su modelo Opus 4.6 comprende excepcionalmente bien el diseño de interfaces (UX).
ChatGPT (con Canvas y 5.4 Thinking)	Ideal para crear herramientas que procesen datos, como conversores de formatos de citas, generadores de referencias a partir de texto o herramientas de lógica condicional densa.	Sus modelos de razonamiento lógico son muy potentes para tareas de clasificación de información y estructuración de datos bibliográficos.
Gemini (con Canvas y 3.1 PRO)	Orientado al prototipado rápido de páginas web personalizables con la mayor velocidad registrada en la codificación.	Permite generar interfaces hermosas a partir de una descripción simple y publicarlas en internet con un enlace público de manera instantánea, sin depender del área de TI institucional.

5. Implicaciones para la Formación Profesional

El advenimiento del VibeCoding plantea una reconfiguración para las Escuelas de Bibliotecología y Ciencias de la Información. Si la barrera técnica para crear productos interactivos ha desaparecido, la enseñanza de la tecnología en nuestras facultades no debe centrarse en la alfabetización digital tradicional.

La academia debe virar hacia el fortalecimiento de la Arquitectura de la Información, el Diseño de Experiencias de Usuario (UX Research), la Ética Algorítmica y el Prompting Sistémico. Los futuros profesionales deben ser formados para traducir las necesidades informacionales de sus comunidades en instrucciones que los sistemas automatizados puedan estructurar en herramientas tangibles. La capacidad de evaluar críticamente un producto generado por IA se vuelve una competencia transversal indispensable.

Conclusión: De gestores de contenido a diseñadores de experiencias

La evidencia en campos adyacentes demuestra que el uso de IA generativa para la creación de herramientas digitales aumenta drásticamente la capacidad de innovación (Peng et al., 2023). Extrapolar este escenario a nuestras bibliotecas nos brinda una autonomía sin precedentes.

El VibeCoding libera a la biblioteca de las ataduras de los formatos estáticos y de la dependencia exclusiva de los departamentos de sistemas para innovar en sus servicios web. Ya no estamos limitados a compartir un documento PDF con tips de búsqueda; ahora podemos, en una sola tarde y dialogando con una IA, construir y publicar un laboratorio interactivo que acompañe al estudiante paso a paso. El poder de iterar, prototipar y crear soluciones escalables y personalizables reside ahora en el escritorio del bibliotecario.

El éxito en esta nueva era de la información pertenecerá a las unidades que logren combinar su histórica y profunda comprensión de las redes de información, con la audacia de utilizar la IA para diseñar las experiencias interactivas que nuestros usuarios necesitan. Al final del día, sin importar cuán elocuente sea la inteligencia sintética que genera el artefacto web, es nuestro criterio profesional, nuestra vocación docente y nuestra empatía con el usuario lo que dota de verdadero valor y sentido a la tecnología.

Referencias

• Bates, M. J. (1989). The design of browsing and berrypicking techniques for the online search interface. Online Review, 13(5), 407-424. https://doi.org/10.1108/eb024320
  

• Floridi, L., & Chiriatti, M. (2020). GPT-3: Its nature, scope, limits, and consequences. Minds and Machines, 30(4), 681-694. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09548-1
  

• Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y., Madotto, A., & Pascale, P. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1-38. https://doi.org/10.1145/3571730
  

• Karpathy, A. [@karpathy]. (2023, 24 de enero). The hottest new programming language is English [Tuit]. Twitter. https://twitter.com/karpathy/status/1617979122625712128
  

• Lo, L. S. (2023). The CLEAR path: A framework for enhancing information literacy through prompt engineering. The Journal of Academic Librarianship, 49(4), 102720. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2023.102720
  

• Lund, B. D., & Wang, T. (2023). Chatting about ChatGPT: How may AI and GPT impact academia and libraries? Library Hi Tech News, 40(3), 26-29. https://doi.org/10.1108/LHTN-01-2023-0009
  

• Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demouche, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot. arXiv preprint arXiv:2302.06590. https://arxiv.org/abs/2302.06590
  

• Pirolli, P., & Card, S. (1995). Information foraging in information access environments. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 51–58). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/223904.223911  

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