Richard Golian

Nacido en 1995. Graduado de la Universidad Carolina. Responsable de rendimiento en Mixit. Más de 10 años en el marketing basado en datos.

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¿Qué es vibe coding? Creé una alternativa a Google Analytics con IA tras más de una década alejado de la programación

Cómo crear una app con IA cuando no eres programador: mi historia de vibe coding
Richard Golian
Richard Golian · 3 696 lecturas
Hola, soy Richard. En este blog comparto pensamientos, historias personales, hallazgos y en qué estoy trabajando. Espero que este artículo te aporte algo de valor.

Hace poco me di cuenta de que quería entender mejor el tráfico de mi blog.

Me gusta trabajar con datos limpios y precisos. Pero las herramientas tradicionales como Google Analytics tienen inconvenientes importantes: cifras poco fiables (debido a los bloqueos de consentimiento y a distintos trackers), la necesidad de un banner de cookies y una transparencia bastante dudosa en lo que respecta a la privacidad.

Por eso decidí crear mi propio sistema de analítica: con datos limpios, sin distorsiones, y respetando plenamente la privacidad de mis visitantes. Y como estamos en 2025, lo construí con ayuda de la IA generativa.

Desde que empecé a programar con 12 años, siempre me he considerado un eterno principiante en desarrollo web. Sin embargo, la inteligencia artificial me ha abierto puertas y habilidades que jamás imaginé que podría adquirir. Ya he hablado en este blog sobre cómo la IA me ayuda a mejorar en programación, explicándome sus procesos y decisiones. Gracias a ello, poco a poco he ampliado mi visión de todo lo que soy capaz de construir. Una de esas cosas es precisamente mi propio sistema de analítica.

Esta forma de trabajar con la IA tiene nombre: vibe coding. ¿Qué es vibe coding? Consiste en crear software describiendo a un asistente de IA en lenguaje natural lo que quieres, y dejando que el modelo escriba el código mientras tú lo guías, lo pruebas y lo corriges. El término lo acuñó Andrej Karpathy en febrero de 2025. No soy programador profesional, pero así fue exactamente como nació mi propio sistema de analítica.

Cómo funciona realmente el vibe coding: definición de objetivos y primeros prompts

A la hora de lanzar un proyecto así hoy en día, es importante tener claro qué quieres medir y para qué lo necesitas. No basta simplemente con decir "quiero una analítica propia".

Así que empezamos definiendo qué métricas quería recoger: tráfico diario, fuentes de tráfico, compras de mis artículos premium y un análisis más detallado de los tipos de visitantes (personas reales, actividad sospechosa y bots).

Richard Golian analytics
Una herramienta analítica impulsada por inteligencia artificial

Al principio, crear las primeras tablas y gráficos parecía sencillo. Pero no tardaron en aparecer los primeros retos.

Problemas que hubo que resolver

Las primeras consultas SQL que utilizamos eran lentas e ineficientes. Ralentizaban todo el sitio. Poco a poco las fuimos ajustando, reemplazando las comparaciones LIKE por coincidencias exactas y optimizando la lógica para procesar solo los datos realmente necesarios. Y de repente, todo empezó a funcionar como debía.

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Resumen

Google Analytics mostraba datos imprecisos: consentimiento bloqueado, bloqueadores de rastreo. Así que construí mi propio sistema de analítica sin cookies, compatible con el RGPD, usando IA. Tráfico diario, fuentes, compras premium, detección de bots. La IA amplió lo que un eterno principiante como yo puede construir.

Preguntas frecuentes sobre el tema del artículo

¿Qué es vibe coding?
El vibe coding consiste en crear software describiendo a un modelo de IA en lenguaje natural lo que quieres, e iterando sobre el código que genera, en lugar de escribir cada línea tú mismo. El término lo acuñó Andrej Karpathy en febrero de 2025. En este artículo describo cómo construí con este enfoque un sistema de analítica de producción real pese a no ser programador profesional: definí los objetivos, escribí los prompts, probé el resultado y corregí lo que la IA hizo mal.
¿Por qué Google Analytics es impreciso?
Google Analytics depende de rastreo JavaScript que puede ser bloqueado por bloqueadores de anuncios, extensiones de privacidad y banners de consentimiento. Las investigaciones muestran que los sitios con banners de consentimiento pierden aproximadamente el 20% de los datos de visitantes, y en audiencias técnicas la cifra puede alcanzar casi el 60%. En el artículo, estos problemas de precisión, combinados con la necesidad de banners de cookies y preocupaciones sobre la privacidad, motivaron construir una solución personalizada desde cero.
¿Es posible construir analítica web sin cookies?
Sí. La analítica sin cookies funciona recopilando datos agregados sin rastrear usuarios individuales. Herramientas como Plausible, Fathom y Umami demuestran este enfoque comercialmente. En el artículo, se construyó un sistema personalizado sin cookies que rastrea tráfico diario, fuentes y compras premium sin almacenar datos personales, haciéndolo naturalmente compatible con el RGPD sin necesidad de banner de cookies.
¿Qué porcentaje del tráfico web proviene de bots?
Para 2024, el tráfico de bots superó al tráfico humano por primera vez en una década, representando aproximadamente el 51% de todo el tráfico web. Los bots maliciosos específicamente representaron alrededor del 37% del tráfico web global. En el artículo, distinguir visitantes humanos reales de bots y actividad sospechosa fue un desafío clave, resuelto marcando visitas sospechosas y rastreando el comportamiento confirmado de bots por separado.
¿Puede alguien con experiencia limitada en programación construir analítica personalizada usando IA?
En el artículo, esto es exactamente lo que ocurrió. Comenzando como un autodescrito eterno principiante en programación, el sistema de analítica personalizado se construyó enteramente con asistencia de IA. La IA no solo generó código, explicó cada paso, guió a través de los problemas y enseñó mejores enfoques en el camino. Las investigaciones muestran que los desarrolladores que usan asistentes de codificación con IA pueden ser hasta un 55% más productivos, haciendo que proyectos complejos sean viables para no especialistas.
¿Cómo funciona la analítica centrada en privacidad sin rastrear individuos?
En el artículo, el enfoque es directo: todos los datos de tráfico están anonimizados y no contienen información personal. No hay necesidad de saber que una persona específica de una ciudad específica leyó un artículo específico. Lo que importa es cuántos humanos reales visitaron, cuántos eligieron comprar contenido premium y cuáles fueron las principales fuentes de tráfico. Los cálculos sensibles y la lógica de base de datos se mantienen en un área protegida a la que ningún visitante regular puede acceder.
¿Cuáles fueron los mayores desafíos técnicos al construir analítica personalizada?
En el artículo se describen tres desafíos principales. Primero, las consultas SQL iniciales eran lentas y ralentizaban el sitio web, resuelto reemplazando comparaciones ineficientes con coincidencias exactas y optimizando la lógica de consultas. Segundo, la atribución sin rastreo individual requirió un identificador de sesión anónimo temporal. Tercero, separar visitantes reales de bots y tráfico sospechoso requirió un sistema de clasificación con definiciones claras y seguimiento separado.
Richard Golian

Si tienes pensamientos, preguntas o comentarios, no dudes en escribirme a mail@richardgolian.com.

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