Andrej Karpathy es un informático eslovaco-canadiense conocido por sus contribuciones a la investigación, su liderazgo del programa Autopilot de Tesla y su influyente trabajo público de educación en IA. Completó su doctorado en Stanford bajo Fei-Fei Li, centrándose en las conexiones entre visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural, e impartió el curso CS231n de redes neuronales convolucionales de Stanford, cuyas notas de clase y materiales se convirtieron en recursos de autoaprendizaje ampliamente utilizados para una generación de profesionales de aprendizaje profundo.
OpenAI y Tesla
Karpathy fue miembro fundador de OpenAI en 2015, trabajando en investigación temprana de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo. En 2017 dejó la organización para unirse a Tesla como director senior de IA, donde lideró el equipo de visión por computadora y redes neuronales de Autopilot, reestructurando el software de conducción autónoma de Tesla en torno a grandes redes neuronales entrenadas con datos recopilados de la flota en lugar de reglas fuertemente diseñadas a mano, parte del arco industrial más amplio alrededor de vehículos autónomos. Dejó Tesla en 2022 y regresó brevemente a OpenAI en 2023 antes de partir nuevamente en 2024 para centrarse en proyectos educativos independientes.
Educación y escritura pública
A lo largo de su carrera, Karpathy ha mantenido un perfil público inusualmente alto como educador, publicando la entrada de blog ampliamente leída de 2015 "The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks," construyendo la serie de cursos de video "Neural Networks: Zero to Hero," y creando implementaciones de referencia mínimas y legibles del código de entrenamiento central de aprendizaje profundo y modelos de lenguaje destinadas a desmitificar cómo funcionan internamente sistemas como GPT-2. En 2024, fundó Eureka Labs, una startup educativa nativa de IA que busca combinar contenido de cursos creado por expertos con tutoría de IA.
Acuñación de "vibe coding"
En febrero de 2025, Karpathy popularizó el término "vibe coding" en una publicación de redes sociales ampliamente compartida, describiendo un estilo de desarrollo de software en el que un programador describe lo que quiere en lenguaje natural, acepta e itera sobre código generado por un asistente de codificación de IA o agente, y no lee de cerca ni comprende completamente el código generado, "olvidando que el código incluso existe." El término fue rápidamente adoptado en toda la industria para describir un cambio más amplio en cómo los desarrolladores usaban herramientas como Claude Code, Cursor y GitHub Copilot, mientras también atrajo críticas de algunos ingenieros que argumentaron que normalizaba una revisión de código deficiente y deuda técnica; el debate sobre sus costos y beneficios ha continuado a medida que las herramientas de codificación agénticas se volvieron más capaces a través de 2025 y 2026.