'Vibe Coding' é tendência, mas não a resposta para o futuro do software empresarial
O cenário do desenvolvimento de software está em constante transformação. Impulsionado pela Inteligência Artificial Generativa (GenIA) e a crescente popularidade do “vibe coding” - que promete simplificar a interação entre humanos e IA, a promessa é tentadora: criar soluções com prompts em linguagem natural, obtendo resultados imediatos e sem a necessidade de profundos conhecimentos técnicos.
Essa abordagem, ideal para experimentação e prototipagem rápida, democratizou o acesso à programação e acelerou a inovação em muitas frentes.
Contudo, para o mundo corporativo, onde a demanda por produtos estáveis, com qualidade, rastreabilidade, repetibilidade e segurança é inegociável, o entusiasmo pelo “vibe coding” esbarra em limites práticos.
Vibe coding falha em escala e exige modelo estruturado confiável
A capacidade de gerar código e artefatos digitais a partir de prompts pode ser suficiente quando o "aproximadamente certo" é aceitável, mas em sistemas de missão crítica, "98% de acerto equivale a fracasso".
Quando a escala aumenta, com milhões de linhas de código e dependências complexas, a abordagem probabilística do “vibe coding” simplesmente não se sustenta. Eles frequentemente produzem resultados fragmentados — como “átomos ou moléculas úteis, porém isolados” — e deixam de construir uma visão holística do sistema.
Nesse contexto, a indústria redescobre o valor de uma fonte de verdade mais robusta: o conhecimento modelado. Mais do que uma simples "especificação executável", que, por vezes, é ambígua devido à linguagem natural, o modelo surge como a fonte suprema da verdade e um ativo estratégico duradouro.
Enquanto o "vibe coding" entrega peças isoladas, o modelo oferece uma visão orgânica, permitindo transitar do nível atômico ao orgânico e integrar partes em um todo coerente. Nele, as regras de negócio são explícitas, formais, reutilizáveis, versionáveis e auditáveis, preservando e governando o conhecimento empresarial de forma estruturada.
Modelo bem construído garante software preciso, seguro e escalável
A partir de um modelo bem construído, o software é gerado de forma determinística, repetível, auditável e escalável. Isso é crucial para tarefas como definir APIs (Application Programming Interface), modificar bancos de dados ou implementar funcionalidades complexas baseadas na lógica de negócio.
A geração determinística elimina a variabilidade e os riscos do processo generativo, assegurando resultados precisos, alinhados às necessidades essenciais do negócio e aos requisitos de controle, segurança e eficiência.
A chave não está em escolher entre a IA generativa ou determinística, mas em orquestrar ambas as abordagens. A IA generativa pode ser uma excelente aliada na exploração, prototipagem rápida de interfaces ou automação de scripts periféricos.
No entanto, essas ideias e protótipos devem ser posteriormente integrados e formalizados no modelo, que será a base para a solução empresarial.
Adotar o modelo como fonte única da verdade transforma a gestão de software, oferecendo benefícios como:
- controle e versionamento centralizados, com rastreabilidade de cada alteração;
- auditabilidade e conformidade automáticas, com regras e processos explícitos;
- transferência e preservação do conhecimento, protegendo ativos intelectuais contra rotatividade; e
- manutenção e modernização automatizadas, sem reescritas massivas.
Modelo garante autonomia, resiliência e evolução sustentável do software
Além desses benefícios, as empresas também conquistam sustentabilidade e agilidade — qualidades essenciais em um mercado que inova rapidamente — e conseguem evoluir seus softwares de acordo com as necessidades do negócio e da tecnologia. Além disso, não podemos esquecer da redução de riscos e dos custos ocultos, que resulta num sistema mais robusto, seguro e sustentável.
Em última análise, o modelo atua como uma escada de abstração: os humanos definem "o quê" e "por quê", enquanto a IA determinística cuida do "como", garantindo autonomia estratégica humana e automatizando a execução tática.
Somente uma arquitetura baseada em modelagem de conhecimento pode assegurar controle, resiliência, eficiência e continuidade em ambientes onde não há margem para erros. O futuro do software corporativo não se improvisa; ele se modela hoje, com bases sólidas e inteligentes.
Por Ricardo Recchi, regional manager Brasil e Portugal da Genexus by Globant. Executivo de TI com mais de 30 anos em tecnologia e 20 em gestão. Especialista em liderança estratégica, transformação digital e operações complexas. Atua com governança de TI, certificações, segurança da informação e arquitetura. Foco em resultados e valor sustentável em ambientes exigentes.
🎧 Inteligência Artificial (IA): Deve Mesmo Preocupar-nos?
No episódio 158 do RH Pra Você Cast, intitulado “IA: a preocupação deve mesmo existir?”, discutimos um tema que tem gerado debates acalorados: o desenvolvimento das inteligências artificiais. Em março de 2023, veio a público a informação de que cerca de 2.600 líderes e pesquisadores do setor de tecnologia assinaram uma carta aberta solicitando uma pausa temporária nesse desenvolvimento. O argumento central é que as IAs podem representar um “risco para a sociedade e a humanidade”. Surpreendentemente, até Elon Musk, um dos maiores entusiastas da tecnologia, também assinou o documento.
Visões Contrastantes: Otimismo vs. Preocupação
Jhonata Emerick, CEO da Datarisk, diverge desse movimento de cautela em relação às IAs. Para o doutor em Inteligência Artificial, a evolução dessas tecnologias é tão natural quanto o crescimento que elas podem impulsionar. Ele argumenta que, ao longo da história, a humanidade sempre enfrentou mudanças disruptivas, e a IA no trabalho não é exceção. A questão, portanto, é como nos adaptamos e aproveitamos essas transformações.
Legitimidade das Preocupações
Mas será que as preocupações em torno da IA no trabalho é legítima? A perda de empregos é frequentemente apontada como um risco iminente. No entanto, também devemos considerar os benefícios potenciais: automação de tarefas repetitivas, diagnósticos médicos mais precisos, otimização de processos industriais e muito mais. Ainda há muito a aprender sobre o impacto real das IAs em nossas vidas.
O Desconhecido e o Potencial Inexplorado
Por fim, o que a IA no trabalho pode fazer por nós que ainda não compreendemos totalmente? Em primeiro lugar, talvez estejamos apenas arranhando a superfície de suas capacidades. Enquanto isso, à medida que avançamos, por outro lado, é crucial manter um olhar crítico e otimista, além disso, buscando equilibrar os riscos com as oportunidades
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