Como alguém que tem observado as ondas tecnológicas do marketing digital há mais de uma década, preciso dividir com vocês uma reflexão que tem me incomodado profundamente. Estamos presenciando uma nova febre: a promessa de que qualquer pessoa pode se tornar desenvolvedor usando apenas inteligência artificial, sem precisar realmente aprender a programar. É o que chamam de “vibe coding” ou programação por vibração.
Essa história me lembra muito dos anos 2000, quando surgiram os primeiros construtores de sites “arrasta e solta”. Todo mundo acreditava que webdesigners e desenvolvedores se tornariam obsoletos. Spoiler: não se tornaram. Na verdade, os profissionais experientes usaram essas ferramentas para se tornarem ainda mais produtivos.
O Que É Essa “Programação Vibracional”
Para quem ainda não se deparou com esse conceito, vibe coding é basicamente a prática de criar software usando apenas comandos em linguagem natural para IA, sem conhecimento técnico real de programação.
É como se você pudesse construir um prédio apenas descrevendo como ele deveria ser, sem entender de engenharia estrutural.
O termo foi popularizado por figuras influentes da área de IA, prometendo que você pode transformar uma ideia em um aplicativo funcional em poucas horas, apenas conversando com uma inteligência artificial.
Parece mágico, né? Pois é aí que mora o perigo.
Durante minha experiência no marketing digital, sempre desconfiei de soluções que prometem atalhos para competências complexas.
Quando você tenta pular etapas fundamentais no desenvolvimento de uma estratégia digital, os problemas aparecem mais cedo ou mais tarde. Com programação, o princípio é o mesmo.
Por Que Vibe Code Parece Uma Farsa
A primeira grande ilusão é a expectativa de milagres com um parágrafo. As pessoas tentam construir aplicativos complexos (nível Airbnb ou YouTube) com um único prompt gigante de 5.000 palavras.
Um prompt não consegue capturar escopo do produto, design de sistema, fluxos de autenticação, pagamentos, pipelines de mídia, busca, limites de taxa, observabilidade ou deploy. Simplesmente não consegue.
Existe também a ilusão das demonstrações de plataforma. Ferramentas como Bolt ou Lovable conseguem cuspir uma landing page MVP bonita rapidamente.
Esse “uau” da demonstração esconde a falta de arquitetura real: sem modularidade, sem disciplina de modelagem de dados, tratamento de erros fraco, sem estratégia de migrações e cobertura de testes irregular.
O problema fundamental é que IA é um bom codificador, mas não um bom arquiteto. LLMs são adequados para escrever funções e código de conexão, mas não fazem naturalmente modelos de domínio coesos, limites ou manutenibilidade a longo prazo.
A Montanha de Código Lixo do Vibe Code
O resultado dessas práticas inadequadas é sempre o mesmo: uma montanha de código lixo. Lógica duplicada, componentes emaranhados, falhas silenciosas, estado global mutável, abstrações com vazamentos e arquivos que ficam sendo “remendados” até ninguém mais entendê-los.
Imagine tentar consertar um carro quando você não entende nem como funciona o motor. É exatamente isso que acontece quando o sistema quebra (e ele vai quebrar) e você não tem conhecimento para consertá-lo.
É como comprar um carro super barato que quebra toda semana, no final sai mais caro.
Na minha trajetória no marketing digital, já vi várias empresas quebrarem porque apostaram tudo em soluções “milagrosas” sem criar competência interna.
A tecnologia pode mudar rapidamente, mas conhecimento sólido é sempre útil. Construa suas fundações antes de pensar em automação.
Práticas Ruins Que Vejo Constantemente com Vibe Code
As práticas ruins de vibe coding que tenho observado incluem o “dump de mega-prompt”: pessoas colam um muro de requisitos numa plataforma de IA esperando que ela “descubra tudo”. Não vai descobrir. Você vai ter uma demo, não um sistema.
Outro erro comum é misturar dois aplicativos de negócio em um repositório/sessão: pessoas enfiam múltiplas instâncias de aplicativos (portal administrativo + aplicativo do consumidor) em um projeto sem limites.
Agora você tem estado compartilhado, variáveis de ambiente compartilhadas e deploy compartilhado que tropeçam uns nos outros.
Por fim, a falta de plano de rollback: pessoas aceitam mudanças cegamente, empilham mais mudanças e nunca fazem snapshot de um estado conhecido como bom. Quando as coisas quebram, não conseguem desfazer de forma limpa.
O Caminho Que Realmente Funciona: Templates + Iteração Guiada
Templates pré-fabricados são o futuro do vibe coding porque incorporam arquitetura. Comece de uma base forte e opinativa; depois itere.
Por exemplo: use templates como Nanobanana.biz para criar um gerador de imagens por IA estilo Nano Banana. Você obtém:
- Um modelo de dados e layout de arquivos conhecido como bom
- Fluxos principais (upload, solicitação de inferência, fila de trabalhos, galeria de resultados)
- Proteções em torno de autenticação, cobrança e limites de taxa
A partir daí, adicione recursos um de cada vez: novos presets de modelo, créditos/limites, webhooks para conclusão de trabalho, moderação, analytics.
Workflow Prático Recomendado
| Etapa | Ação | Foco |
|---|---|---|
| 0 | Escolher template | Corresponder ao domínio (marketplace, SaaS, mídia) |
| 1 | Definir modelo de dados | Schemas e migrações em linguagem simples |
| 2 | Implementar autenticação | Signup/login/verificação/reset como tarefa isolada |
| 3 | Recurso principal | Uma funcionalidade completa ponta a ponta |
| 4 | Observabilidade | Logs, limites de erro, métricas básicas |
| 5 | Endurecer bordas | Paginação, estados vazios, tentativas, limites |
Sinais de Alerta da Montanha de Código Lixo
Alguns sinais de que você está derivando para a montanha de código lixo incluem: o modelo continua reescrevendo os mesmos arquivos de maneiras conflitantes; você não consegue descrever suas entidades e relacionamentos em dois minutos.
Outros indicadores críticos são: corrigir um bug introduz mais dois em partes distantes do aplicativo; você tem medo de deletar código porque não sabe o que depende dele.
Durante minha experiência desenvolvendo estratégias digitais, aprendi que esses são exatamente os mesmos sintomas de campanhas mal estruturadas que tentam resolver tudo de uma vez. A complexidade se acumula e logo você perde o controle.
A Realidade Dos Números No Brasil
Os dados brasileiros são reveladores: 54% dos brasileiros utilizaram ferramentas de IA generativa em 2024, superando a média global de 48%. Além disso, 83% dos programadores brasileiros já usam IA em suas atividades de programação.
Mas aqui está o detalhe interessante: 53,7% desses profissionais acreditam que não serão substituídos por IA. Isso mostra que quem realmente entende do assunto não tem medo da tecnologia – pelo contrário, estão usando ela para se tornarem mais produtivos.
O Brasil enfrenta um déficit de 530 mil profissionais de tecnologia até 2025, enquanto apenas 53 mil se formarão anualmente. Isso significa que há muito espaço para quem realmente se qualificar, mas pouco espaço para quem acha que pode pular o aprendizado.
Lista de Fundamentos Inegociáveis
Para quem quer realmente entrar nesse mercado, alguns fundamentos são inegociáveis:
- Programação é resolução de problemas: IA não entende problemas, apenas padrões de código
- Sistemas complexos exigem experiência: Arquitetura de software não se aprende com prompts
- Manutenção é 80% do trabalho: Código que ninguém entende é impossível de manter
- Segurança não é opcional: Vazamentos de dados podem destruir empresas inteiras
- Performance importa: Usuários abandonam aplicativos lentos em segundos
Reflexões de Quem Já Passou Por Isso
“Um mega prompt para entregar um produto complexo” é uma fantasia. Vende porque é fácil de acreditar, não porque funciona.
IA é um codificador rápido, mas um arquiteto desleixado, a menos que você forneça estrutura. Você ganha planejando dados, fatiando recursos, revisando diffs, testando cedo, fazendo rollback frequente.
Como sempre digo para meus clientes no marketing digital: não existe substituto para conhecimento sólido e experiência prática. A IA veio para ficar e vai revolucionar muita coisa, mas como toda ferramenta poderosa, ela é perigosa nas mãos de quem não entende suas limitações.
A verdadeira pergunta não é se a IA vai substituir programadores, mas se você vai ser o profissional que domina a ferramenta ou aquele que se torna escravo dela.
