Há uma empolgação enorme com o chamado “vibe coding”. A nova moda promete que basta “entrar na vibe”, descrever em português o que você quer e pronto! A IA gera um código perfeito, pronto para produção. Seria o fim dos estudos de programação, das linhas complicadas e das madrugadas depurando bugs. Tudo simples, rápido, mágico.
Vibe Coding, Bom Demais Para Ser Verdade, Certo? Certo!
Hora de jogar um pouco de realidade na conversa. Se o “vibe coding” realmente substituísse o trabalho humano, por que as BigTechs continuam contratando milhares de engenheiros? Por que o mercado disputa bons desenvolvedores com tanta intensidade? A resposta é direta: a IA não substitui conhecimento, ela o amplifica.
A tal “programação por vibe” tem seu valor, mas apenas em tarefas simples. Ela é excelente para automatizar ações rotineiras, gerar scripts rápidos, criar pequenos componentes de interface ou relembrar uma sintaxe esquecida. Para isso, é fantástica. Mas essa é só a superfície do iceberg. O verdadeiro desenvolvimento de software envolve muito mais: arquiteturas complexas, sistemas legados, escalabilidade, performance, segurança, integrações com múltiplos serviços e decisões que exigem visão sistêmica e experiência real.
A IA entrega blocos de código, mas não compreende o sistema como um todo. Seu poder está em multiplicar a capacidade de quem já domina o ofício, não em substituir o domínio. Por isso, as ferramentas de IA são aceleradores de especialistas, não atalhos para iniciantes. Um bom desenvolvedor usa IA com senso crítico, avaliando sugestões, identificando vulnerabilidades, refatorando com propósito e sabendo quando aceitar, ajustar ou ignorar o que a máquina propõe.
A IA não elimina o desenvolvedor. Ela amplia quem já pensa como um. Por isso, se você está começando, fuja do mito do “código fácil”. Invista em aprender fundamentos sólidos: estruturas de dados, algoritmos, design de sistemas, arquitetura e depuração. Essas são as bases que diferenciam quem usa a IA de quem é usado por ela. Gerar código é o mínimo. O verdadeiro desafio é entender o que construir, por que construir e como manter o que foi construído funcionando em escala.
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David Matos