O que é Vibe Coding e o que muda no desenvolvimento de software com essa prática

Em fevereiro de 2025, Andrej Karpathy, cofundador da OpenAI, publicou um post curto em uma rede social, que ele mesmo descreveria depois como um pensamento jogado no ar. No microtexto, batizava de “vibe coding” uma forma de programar em que a pessoa se entrega às “vibes” e esquece que o código existe. A frase viralizou. Em poucos meses, o termo entrou no dicionário Merriam-Webster e foi eleito a expressão do ano pelo Collins English Dictionary. 

O que parecia brincadeira, na verdade, descrevia um sentimento coletivo. Com a evolução de modelos de linguagem (LLMs) como Claude, GPT e Gemini, a Inteligência Artificial (IA) tornou-se capaz de gerar softwares inteiros a partir de um bate-papo. O desenvolvedor dita a intenção em linguagem natural, e a máquina escreve o código. 

Mas quando escrever código deixa de ser o gargalo do desenvolvimento, o mercado passa a valorizar outras habilidades, e vale entender quais. 

O que é vibe coding: da sintaxe à intenção 

Programar sempre teve duas camadas:  

• O “o quê”: qual problema o software resolve, como o usuário interage com ele, qual a lógica de negócio por trás.  

• O “como”: a sintaxe da linguagem, os loops, os tipos de dados, o ponto e vírgula no lugar certo.  

Durante décadas, dominar a segunda camada foi pré-requisito para chegar na primeira. 

O vibe coding inverte essa lógica. O profissional foca na intenção (“crie uma tela de login com recuperação de senha”), e a IA cuida da implementação. A dinâmica muda: em vez de codar linha a linha, o papel agora é orquestrar um assistente inteligente. 

A programação evoluiu por camadas de abstração, do Assembly, próximo da linguagem da máquina, para o C, e depois para linguagens mais legíveis, como Python. Cada salto reduziu o atrito técnico, aproximando o desenvolvedor da solução. O vibe coding é apenas o degrau mais recente nessa escada. 

É importante fazer uma distinção aqui. Karpathy descreveu o vibe coding como “aceitar o que a IA entrega sem revisar a fundo”, confiando no resultado e ajustando por novos comandos. Isso funciona bem para protótipos e projetos descartáveis de fim de semana. Em sistemas que vão para produção, a história é outra. 

Como a IA dominou o fluxo de desenvolvimento 

Do autocomplete inteligente até os agentes, a presença da IA no trabalho do programador não apareceu de uma vez. Ela cresceu em etapas. 

No início, ferramentas como o GitHub Copilot sugeriam a próxima linha enquanto a pessoa digitava. Depois veio o chat: em vez de buscar a resposta num fórum, o desenvolvedor passou a perguntar diretamente ao modelo e a pedir explicações sobre trechos de código.  

A etapa atual é a dos agentes. Ferramentas como Cursor e Claude Code não apenas sugerem, mas executam tarefas de ponta a ponta, criando arquivos e corrigindo erros com pouca intervenção manual. 

Somado a isso, há o preview em tempo real: plataformas que mostram a aplicação nascendo na tela enquanto a pessoa digita seus comandos. Elas encurtaram a distância entre a ideia e o protótipo e reduziu o ciclo de feedback para a casa dos minutos. Essa é a lógica de construir primeiro e refinar depois, alinhada aos princípios ágeis de prototipagem rápida e iteração contínua. 

Os números mostram a velocidade da adoção. A pesquisa Stack Overflow Developer Survey 2025, com mais de 49 mil desenvolvedores de 177 países, apontou que 84% usam ou pretendem usar ferramentas de IA, contra 76% no ano anterior. Em março de 2025, a aceleradora Y Combinator informou que um quarto das startups de sua turma tinha bases de código quase inteiramente geradas por IA. 

Vantagens, riscos e limites: os dois lados do vibe coding e o equilíbrio necessário 

A vantagem mais óbvia do vibe coding é a velocidade. Prototipar uma ideia ou montar um MVP são tarefas que consumiam semanas ou meses e passam a consumir horas. A IA também reduz a carga cognitiva do trabalho repetitivo, o chamado boilerplate, aquele código estrutural que precisa existir, mas não exige raciocínio criativo.  

Outra vantagem é abrir a criação de software para perfis que antes dependiam de um time técnico, como profissionais de produto e design conseguem construir provas de conceito por conta própria. 

Os limites aparecem quando o protótipo precisa virar um sistema de verdade. Alguns pontos merecem atenção: 

Dívida técnica 

Código gerado rápido nem sempre é código sustentável. Se ninguém revisa nem reorganiza o que a IA produziu, a manutenção futura fica cara.  

Uma análise de dezembro de 2025 da CodeRabbit, sobre centenas de contribuições em projetos de código aberto, encontrou cerca de 1,7 vez mais problemas graves em código coescrito por IA. 

O efeito caixa-preta 

Se um desenvolvedor gera milhares de linhas de código via IA em poucos minutos, ele realmente compreende a lógica por trás daquela implementação? Quando o desenvolvedor não entende o que a IA entregou, ele perde a capacidade de depurar, ajustar e garantir que aquilo é seguro.  

A própria pesquisa da Stack Overflow mostra esse atrito: 66% dos profissionais relatam frustração com soluções de IA que chegam quase certas, mas não totalmente, e 45% dizem gastar mais tempo corrigindo código gerado do que gastariam escrevendo do zero. 

Segurança 

Código que parece pronto pode esconder vulnerabilidades. Em 2025, O Lovable, uma plataforma de criação de apps por IA teve falhas de exposição de dados pessoais em parte das aplicações geradas pelos seus usuários.  

A confiança nas ferramentas, aliás, caiu: apenas 29% dos desenvolvedores dizem confiar na precisão das respostas da IA. 

Escalabilidade 

O vibe coding brilha em front-end, em scripts e protótipos. Mas ainda patina em sistemas críticos, infraestrutura complexa e cenários que exigem baixa latência ou alta confiabilidade. 

O que muda com o vibe coding para quem quer trabalhar com software 

Se a IA escreve boa parte do código, o valor do profissional passa a ser outro. Quem entende de negócio e de usuário ganha espaço sobre quem apenas escreve código. Saber o que construir e por que passa a pesar mais do que a velocidade de digitação. 

O trabalho vira curadoria. Em vez de escrever cada função, o desenvolvedor passa a validar e direcionar o que a IA produz.  

Isso também muda a dinâmica das equipes, já que o vibe coding aproxima quem pensa o produto de quem o constrói, porque a conversa com a máquina usa a mesma linguagem da conversa entre as pessoas. 

Mas e o desenvolvedor júnior? Existe um risco real de que iniciantes aprendam a programar pela “vibe”, sem construir a base teórica que permite avaliar se o código da IA está certo. Os profissionais em início de carreira precisam agora focar ainda mais nos fundamentos.  

Pular etapas para ganhar velocidade no curto prazo costuma cobrar a conta depois. O Junior que apenas “vibeia” torna-se um mero utilizador de ferramentas, incapaz de intervir quando a tecnologia falha. 

Como se preparar e quais competências permanecem relevantes  

No lado prático, há ferramentas que precisam de atenção agora: os modelos de linguagem e suas interfaces, as IDEs baseadas em agentes como Cursor e Claude Code, e a habilidade de escrever bons comandos, o chamado prompt engineering, que é a capacidade de descrever um problema com precisão para a IA resolver bem. Plataformas como o TechGuide ajudam a mapear quais habilidades priorizar em cada trilha de carreira. 

A parte mais estável da preparação está no que continua valendo independentemente das ferramentas: 

• Pensamento crítico: saber quando a sugestão da IA está errada. O modelo escreve com confiança mesmo quando erra, e cabe ao profissional desconfiar na hora certa. 

• Arquitetura de sistemas: entender como as peças de um software se conectam, mesmo que a IA construa cada uma delas. Sem essa visão, não dá para julgar se a solução vai escalar. 

• Segurança e responsabilidade: a IA gera o código, mas a responsabilidade por aquilo que vai para produção continua sendo humana. Conhecer as normas da LGPD/GDPR, aplicar protocolos de criptografia e garantir que o software não perpetue vieses algorítmicos são pilares importantes. Conformidade e proteção de dados não se delegam a uma máquina. 

• Intencionalidade: transformar um problema de negócio vago num comando claro é uma habilidade humana, feita de escuta e clareza na comunicação. 

O conceito que organiza tudo isso é o human-in-the-loop: o humano como validador estratégico, no centro das decisões. Estudos sobre código assistido por IA mostram que ela dá conta dos primeiros 80% de uma aplicação, a parte que flui de uma intenção bem descrita. Os 20% finais, que incluem tratamento de erros, casos extremos e restrições de escala, exigem alguém que tenha de fato raciocinado sobre o sistema. 

O próprio Karpathy acabou revisando o termo. Um ano depois do post original, já em 2026, ele sugeriu trocar “vibe coding” por “engenharia agêntica”: você não escreve o código diretamente na maior parte do tempo, mas orquestra agentes e atua como supervisão.  

O improviso foi a fase inicial. O que o mercado pede agora é método. 

Para acompanhar as discussões que estão moldando as carreiras em tecnologia, assine a newsletter do Radar Tech: fiap.com.br/radar-tech/newsletter