Ferramentas de programação assistida por inteligência artificial, prática apelidada de “vibe coding”, estão acelerando projetos, mas também transformando desenvolvedores seniores em revisores quase em tempo integral dos trechos de código produzidos pelas máquinas.
A web designer Carla Rover, com 15 anos de carreira, descobriu o custo dessa agilidade ao trabalhar em sua startup de modelos de machine learning, criada ao lado do filho. Na pressa, deixou de revisar arquivos depois da checagem automática e, ao analisar manualmente, encontrou erros graves. A correção foi tão extensa que o projeto precisou ser reiniciado. “Entreguei o serviço como se o copilot fosse um funcionário”, contou. “Ele não é.”
Verificação recai sobre profissionais mais experientes
Levantamento da Fastly, que ouviu quase 800 desenvolvedores, mostra que 95% gastam tempo extra corrigindo código gerado por IA, tarefa que pesa principalmente sobre profissionais seniores. Entre os problemas detectados estão nomes de pacotes inexistentes, exclusão de informações importantes e vulnerabilidades de segurança; falhas que, sem supervisão humana, tornam o produto mais instável que o software escrito apenas por pessoas.
A situação é tão comum que algumas empresas criaram o cargo de “especialista em limpeza de vibe code”.
Comparações com crianças e adolescentes
Rover compara a experiência a entregar uma cafeteira a uma criança de seis anos superdotada para servir a família: é possível que dê certo, mas é provável que algo dê errado — e a “criança” raramente avisa. Para o também veterano Feridoon Malekzadeh, usuário da plataforma Lovable, trabalhar com IA se assemelha a contratar um adolescente teimoso: “É preciso pedir 15 vezes; no fim, ele faz parte do que você pediu, parte do que não pediu e quebra outras coisas”.
Malekzadeh calcula dedicar 50% do tempo à redação de requisitos, 10% a 20% ao vibe coding e até 40% à correção dos bugs criados pela IA. Segundo ele, os agentes não enxergam o sistema como um todo: repetem a mesma funcionalidade várias vezes, de formas diferentes, se acionados em pontos distintos do projeto.
Riscos de segurança e novas rotinas
Austin Spires, diretor sênior de enablement na Fastly, afirma que a IA tende a priorizar rapidez em detrimento de boas práticas, introduzindo falhas típicas de programadores iniciantes. O padrão, diz ele, é o engenheiro humano revisar, apontar o erro e ouvir do modelo um “você está absolutamente certo”.
Para Mike Arrowsmith, CTO da NinjaOne, a prática cria pontos cegos de TI e segurança, especialmente em startups. A empresa adotou “vibe coding seguro”, que inclui controle de acesso às ferramentas, revisão entre pares e varreduras de segurança obrigatórias.
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IA acelera, mas não dispensa revisão
Entre os entrevistados, há consenso de que a IA é útil para rascunhos, protótipos e tarefas repetitivas, desde que todo o material seja auditado antes de entrar em produção. Mesmo após recomeçar o trabalho, Rover elogia a ajuda na interface do usuário, e Malekzadeh reconhece que produz mais com a ferramenta do que sem ela.
O estudo da Fastly indica que desenvolvedores seniores levam o código gerado por IA ao ambiente de produção duas vezes mais que colegas juniores, alegando ganho de velocidade. Spires, por exemplo, usa agentes em projetos pessoais para montar protótipos e estruturas iniciais, considerando o tempo extra de revisão um “imposto” pela inovação.
Nova geração encara o “imposto de inovação”
Recém-formado em mestrado de IA, o engenheiro Elvis Kimara sente falta da “dopamina” de resolver problemas sozinho, mas aceita pagar esse imposto. “Vamos orientar sistemas de IA e assumir a responsabilidade quando algo quebrar”, diz. Ele planeja continuar usando a tecnologia e revisar cada linha gerada para aprender mais rápido.
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Com informações de TechCrunch
