Vibe Coding: a nova fronteira no uso de IA para desenvolvimento de SW

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Vibe Coding: a nova fronteira no uso de IA para desenvolvimento de SW

O termo Vibe coding, cunhado em fevereiro de 2025 por Andrej Karpathy, descreve uma abordagem em que o desenvolvedor não precisa entender todos os detalhes do código gerado pela IA. A lógica é simples: mesmo que um LLM gere 100% das linhas de código, se o desenvolvedor revisar, testar e entender todo o seu funcionamento, a IA está sendo utilizada apenas como auxiliar na digitação.

Este conceito apresenta enormes vantagens, permitindo que profissionais sem profundo conhecimento técnico possam desenvolver código, sonho antigo das áreas de negócio. Além de impulsionar um aumento disruptivo de produtividade, desejo constante dos executivos.

Mas é claro que estas vantagens não vêm sem contrapartidas, como, por exemplo, a questão da responsabilidade e o aumento dos riscos de segurança. Neste contexto, surge uma pergunta vital: qual a postura em relação ao uso de IA no desenvolvimento de software?

Do conservadorismo ao disruptivo

Como de costume, há diferentes perspectivas sobre o uso de IA no desenvolvimento de SW. Alguns mais conservadores ainda enxergam como uma ferramenta de consulta avançada. Outros, já estão explorando seu potencial de automação: da documentação à geração de código, passando por testes e validação. E agora, chegamos nessa visão mais arrojada de Vibe Coding.

Para entender os efeitos na prática, podemos analisar o comportamento das empresas de alta tecnologia do Vale do Silício. Em 2025, mais de 400 empresas passaram por processo de reorganização interna tendo como principal fator de influência a evolução de IA. Foram mais de 100.000 postos de trabalho extintos, principalmente nas áreas de desenvolvimento de software e suporte a clientes. Isto em um cenário econômico majoritariamente positivo para estas empresas.

Parte desta movimentação está associada aos ganhos de produtividade já obtidos. E parte parece reforçar internamente a mensagem de que IA é parte essencial do futuro dos negócios, remodelando o mercado de trabalho e gerando novas oportunidades para os profissionais com esta expertise.

Sem dúvidas o Vale do Silício representa a vanguarda no mercado de tecnologia, mas não tenho dúvidas de que um movimento com esta magnitude irá atingir também o mercado brasileiro.

Por onde começar?

Inicialmente, há questões relevantes em relação à responsabilidade sobre o código gerado. A meu ver, a forma mais rápida e segura é implementar um modelo de governança desde o princípio, sendo que na fase inicial a responsabilidade é do desenvolvedor, utilizando a IA como acelerador.

No entanto, em projetos experimentais é possível ser mais arrojado aplicando os princípios do Vibe Coding e outros códigos não produtivos. Isto pode ser um fator de alavancagem para a inovação. E claro, um backlog mais robusto permite a escolha de casos de uso de maior impacto, menor risco e mais auto contidos. A facilidade para que a equipe dê sugestões e a receptividade são primordiais.

Mas qual LLM devo utilizar? Não há uma resposta única para essa pergunta. Primeiro, porque a cada dia são lançados novos LLMs, com mais capacidade, fazendo com que versões anteriores sejam disponibilizadas com custos mais competitivos. Por isso, é fundamental focar na criação ou escolha de um ambiente de trabalho que ajude a organizar e difundir as melhores práticas entre os desenvolvedores, sem criar o lock-in com um vendor ou LLM. E ao investir na sua plataforma, focar na criação de propriedade intelectual. Qual será o seu diferencial e valor agregado?

E claro, as ferramentas de inspeção de código, também assistidas por IA, auxiliam bastante na validação do código gerado, de preferência empregando LLMs distintos. Novamente, processos de trabalho maduros ajudam a ganhar produtividade com segurança. Como ocorre em qualquer cenário de automação.

Produtividade ampliada

Além da codificação em si, é possível ter ganhos de produtividade em atividades de documentação e testes. Principalmente com uma abordagem Human-augmentation é possível acelerar a geração de artefatos e automatizar atividades rapidamente. Por exemplo, histórias de usuários demandam muito tempo de redação e podem ter uma primeira versão pronta a partir de documentos e entrevistas gravadas, com ganho de produtividade superior a 50%. Além de permitir que analistas de negócio se preocupem mais com o valor agregado dos casos de uso e alinhamento com as OKRs estabelecidas.

Ótimo, com isto já posso utilizar a abordagem de Vibe Coding para dar autonomia para minhas áreas de negócio? Isto requer um altíssimo nível de maturidade, não apenas dos profissionais envolvidos que precisam descrever com precisão suas necessidades, mas também de toda a infraestrutura e governança de TI. Mas isto já é um outro tema…

Resumindo, o uso de IA no ciclo de desenvolvimento de SW não é apenas uma ferramenta, mas um novo modelo de trabalho, e, como tal, vai demandar o amadurecimento da organização. Por isso, é necessário investir no processo de desenvolvimento, na plataforma assistida por IA, e promover o engajamento da equipe. Isso passa, certamente, por capacitação contínua e pela definição de métricas claras, incluindo metas que contemplem os ganhos com produtividade reforçando o compromisso de todos. Afinal, se processo e governança são fundamentais para uma evolução ordenada, o diferencial no longo prazo estará nas melhores equipes.

Como este movimento já começou, a abordagem pode ser gradual e de forma a minimizar riscos, mas adiar mais pode significar ficar para trás de forma irremediável.