Durante anos, transformar uma ideia num software funcional era um privilégio de quem sabia programar. Era preciso dominar linguagens, dados, arquiteturas, sintaxes e técnicas, um território de quem estudou ou trabalhou nisso. Hoje, com a IA, essa barreira está a desaparecer. A mudança não é apenas tecnológica. É uma mudança na forma como pessoas, organizações e negócios transformam ideias em soluções digitais.
Neste contexto surge o termo vibe coding. A ideia é que já não é necessário criar código. Pode descrever-se uma ideia em linguagem natural e pedir à IA que crie uma aplicação funcional, num processo iterativo de teste, correção e validação. A academia descreve isto como um ciclo: especificar, gerar, avaliar, rever. O humano não programa, descreve a ideia, define objetivos, interage e valida a solução (Karpathy, 2025; Acharya, 2025). Lovable, Replit ou Bolt.new são exemplos dessas plataformas.
Interagir e criar
Um exemplo de pedido à plataforma: “Cria uma aplicação que faça questionários de avaliação online de formações a partir de horários em pdf. Cria o link e o qr code para se partilhar.”
Segundos depois, temos a aplicação funcional, com link, base de dados, interface, autenticação, dashboards. Depois, continuamos via chat: “adiciona um filtro por programa e a exportação para Excel com médias”. O que muda não é só a velocidade, mas o recurso escasso. Antes, o gargalo era escrever código. Agora, é saber o que vale a pena construir, especificar bem o problema, avaliar o resultado, decidir quando confiar na IA e quando parar. Quando a capacidade de construir deixa de ser escassa, a capacidade de saber escolher torna-se mais valiosa.
Implicações para pessoas e organizações
Esta democratização tem consequências: um gestor pode testar uma ideia antes do almoço, um professor pode criar uma ferramenta sem esperar pelo departamento de TI. A distância entre ideia e protótipo, antes medida em meses, passa a medir-se em horas. A lógica da lean startup é aplicada agora à criação de software (Acharya, 2025).
Casos reais confirmam a escala: a Walmart reportou a poupança de cerca de 4 milhões de horas de programação num ano com ferramentas de assistência ao código (Walmart, 2025); a Booking.com, com 3.500 engenheiros, registou um aumento de 65% na adoção destas ferramentas e 150 mil horas poupadas no primeiro ano (DX, 2025). Estes dados são de programadores profissionais. Para não-programadores a evidência é ainda escassa. A pergunta a seguir é: onde investir essa capacidade libertada?
Mais código não é mais valor
Mas há um alerta importante que uma investigação recente sugere: mais código não é sinónimo de mais valor. Um estudo do NBER, que acompanhou mais de 500 mil programadores do GitHub e a utilização de ferramentas de IA, mostra que cada geração de ferramentas aumentou a atividade de programação, medida em commits: 40% com o autocompletar, 140% com agentes interativos e 180% com agentes autónomos. Esse efeito, porém, esbate-se à medida que se sobe na cadeia de produção: os 180% caem para 50% no número de projetos e para apenas 30% nos lançamentos efetivos. Os autores veem isto como sinal de que a IA e as pessoas são complementos fortes, não substitutos. Continuam a existir gargalos humanos de decisão, validação e execução (Demirer, Musolff & Yang, 2026).
Isto também muda a vantagem competitiva. Se uma pessoa consegue construir, em poucas horas, uma aplicação que antes exigiria designers, programadores e equipas de testes, o software deixa de ser, por si só, o diferenciador. A vantagem competitiva desloca-se da capacidade de construir para a capacidade de combinar tecnologia com ativos que os concorrentes não conseguem replicar facilmente, como os dados, as pessoas, a relação com o cliente, a marca e a capacidade de entregar valor.
A pergunta certa, por isso, não é “quanto código consegue a IA produzir”, mas: quanto valor adicional conseguimos criar com as mesmas pessoas?
Os riscos que a pressa não pode ignorar
O entusiasmo não pode esconder os riscos. Código gerado depressa pode funcionar hoje e ser impossível de manter amanhã. Uma aplicação construída sem garantias de segurança pode introduzir fragilidades graves, seja por pressa ou desconhecimento. Um estudo da Veracode confirma que cerca de 45% do código gerado por ferramentas de IA introduz vulnerabilidades de segurança conhecidas. Dados confidenciais podem acabar, sem intenção, dentro de ferramentas externas de IA. E organizações que perdem a capacidade interna de compreender os seus próprios sistemas tornam-se reféns de fornecedores externos que não controlam. Face ao erro a desculpa “foi a IA que fez” não pode desresponsabilizar. Temas como a propriedade intelectual, o débito técnico e a formação da próxima geração de programadores não podem ser ignorados.
O paradoxo da governança
Quanto mais fácil for criar software, mais importante se torna governar o software criado. Se qualquer colaborador puder construir aplicações, uma organização pode acumular dezenas de soluções não integradas, bases de dados duplicadas e mecanismos de autenticação dispersos, um fenómeno que se pode designar por “shadow software”: aplicações construídas fora da arquitetura tecnológica oficial da empresa. A democratização do desenvolvimento vai exigir mais governance, não menos.
Faz sentido, por isso, distinguir níveis de risco: produtividade pessoal, aplicação de negócio e sistema crítico (decisões financeiras, de recursos humanos ou compliance) não justificam o mesmo nível de supervisão. O papel do IT desloca-se de “construir aplicações” para “as condições dentro das quais a organização pode construir com segurança”. Essas condições podem ser: dono da aplicação, dados que podem entrar, o que exige passar de uso pessoal a uso de negócio.
O que vem a seguir?
A próxima fronteira do vibe coding será uma evolução para agentes de software mais autónomos. Hoje pedimos: “constrói esta aplicação.” Amanhã, poderemos dizer: “resolve este problema, testa, corrige e prepara para produção”. O humano desloca-se, progressivamente, de programador para um orquestrador e supervisor.
Tal como as folhas de cálculo não eliminaram os CFOs, mas facilitaram a sua vida, a IA dificilmente eliminará a engenharia de software, muda sim a rapidez e como é feita.
A verdadeira revolução
A verdadeira revolução do vibe coding não está em “saber usar” uma plataforma. Está em algo mais simples e poderoso: a democratização da capacidade de transformar uma intenção em algo real. Quando qualquer pessoa pode construir, a pergunta deixa de ser “quem sabe programar?” e passa a ser “quem sabe decidir o que construir?”
Num mundo em que a capacidade de criar software se democratiza, a vantagem competitiva estará cada vez menos em construir mais e cada vez mais em escolher melhor, aprender mais depressa e transformar tecnologia em valor real.
Referências
Acharya, V. (2025). Generative AI and the Transformation of Software Development Practices. arXiv:2510.10819.
Demirer, M., Musolff, L. & Yang, L. (2026). Writing Code vs. Shipping Code: Productivity Effects Across Generations of AI Coding Tools. NBER Working Paper No. 35275, maio de 2026 (revisto em setembro de 2026).
DX (2025). Booking.com drives 65% increased AI adoption with DX [caso de cliente]. https://getdx.com/customers/booking-drives-ai-adoption-with-dx/
Karpathy, A. (2025, 2 de fevereiro). “There’s a new kind of coding I call ‘vibe coding’…” [publicação]. X. https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
Veracode (2025). 2025 GenAI Code Security Report. Veracode, julho de 2025.
Walmart Inc. (2025, 20 de fevereiro). Q4 FY2025 earnings call [declarações de D. McMillon]. Cobertura: CIO Dive
