Experiência de Carla Rover com Codificação Vibe
Carla Rover passou 30 minutos chorando após ter que reinicializar um projeto que havia criado por meio da codificação vibe. Com 15 anos de experiência na indústria, principalmente como desenvolvedora web, atualmente ela está construindo uma startup, juntamente com seu filho, que desenvolve modelos de aprendizado de máquina personalizados para marketplaces.
Rover descreve a codificação vibe como um belo e interminável guardanapo, onde se pode perpetuamente rabiscar ideias. No entanto, lidando com código gerado por inteligência artificial, que se espera usar em produção, ela afirmou que essa situação pode ser “pior do que cuidar de crianças”, uma vez que esses modelos de IA podem comprometer o trabalho de maneiras difíceis de prever.
Em busca de agilidade para sua startup, Rover recorreu à codificação por IA, conforme a promessa que esses ferramentas oferecem.
A Necessidade de Velocidade
“Como eu precisava ser rápida e causar uma boa impressão, peguei um atalho e não revisei os arquivos após a análise automática”, explicou. “Quando fiz isso manualmente, encontrei muitos erros. Ao usar uma ferramenta de terceiros, encontrei ainda mais problemas. Aprendi minha lição.”
Ela e seu filho acabaram reiniciando todo o projeto — daí as lágrimas. “Eu deleguei como se o copiloto fosse um funcionário”, afirmou. “Mas não é.”
Rover representa muitos programadores experientes que estão recorrendo à inteligência artificial para ajudar na codificação. Contudo, esses programadores também têm se encontrado em uma posição onde se tornam “babás de IA”, reescrevendo e verificando o código gerado pelas máquinas.
Estudo de Fastly
Um relatório recente da Fastly, empresa de plataforma de entrega de conteúdo, revelou que pelo menos 95% dos cerca de 800 desenvolvedores entrevistados relataram que gastam tempo extra corrigindo código gerado por IA, com a carga dessa verificação recaindo especialmente sobre os desenvolvedores mais seniores.
Esses programadores experientes identificaram problemas no código gerado pela IA, incluindo nomes de pacotes incorretos, exclusão de informações importantes e riscos de segurança. Sem supervisão adequada, o código oriundo da inteligência artificial pode deixar um produto muito mais cheio de erros do que o que humanos produziriam.
Lidar com código gerado por IA se tornou um problema significativo, a tal ponto que surgiu uma nova função corporativa conhecida como “especialista em limpeza de código vibe.”
Perspectivas de Codificação Vibe
A TechCrunch conversou com codificadores experientes sobre suas experiências com código gerado por IA e o que eles veem como o futuro da codificação vibe. As opiniões variaram, mas uma coisa se mostrou certa: a tecnologia ainda tem um longo caminho pela frente.
“Usar um copiloto de codificação é como dar uma cafeteira a uma criança inteligente de seis anos e dizer, ‘Por favor, leve isso para a sala de jantar e sirva café para a família’”, disse Rover.
Possibilidade de Erros
“Eles podem fazer isso? Possivelmente. Podem falhar? Definitivamente. E, na maioria das vezes, se falharem, não vão te avisar. Isso não torna a criança menos inteligente,” acrescentou. “Isso apenas significa que você não pode delegar essa tarefa completamente.”
Comparações de Malekzadeh
Feridoon Malekzadeh também fez uma analogia entre a codificação vibe e uma criança. Com mais de 20 anos de experiência na indústria, atuando em diversos papéis em desenvolvimento de produtos, software e design, ele está construindo sua própria startup e utilizando intensivamente a plataforma de codificação vibe, Lovable. Para se divertir, ele também cria aplicativos como um gerador de gírias da Geração Alpha voltadas para os Boomers.
Malekzadeh aprecia poder trabalhar sozinho em projetos, economizando tempo e dinheiro, mas concorda que a codificação vibe não é equivalente à contratação de um estagiário ou um programador júnior. Em vez disso, ele compara a codificação vibe a “contratar um adolescente teimoso e insolente para te ajudar em algo”, afirmou à TechCrunch.
“Você precisa perguntar a eles 15 vezes para fazer algo,” disse ele. “No final, eles fazem algumas das tarefas que você pediu, outras que você não pediu e acabam quebrando várias coisas ao longo do caminho.”
Ele estima que gasta cerca de 50% do seu tempo escrevendo requisitos, de 10% a 20% do tempo em codificação vibe e de 30% a 40% corrigindo — lidando com os bugs e o “script desnecessário” criado pelo código gerado pela IA.
Limitações do Pensamento Sistêmico
Malekzadeh também não acredita que a codificação vibe seja eficaz no pensamento sistêmico — o processo de perceber como um problema complexo pode impactar o resultado geral. Segundo ele, o código gerado pela IA tende a resolver problemas de maneira superficial.
“Se você está criando um recurso que deve estar amplamente disponível em seu produto, um bom engenheiro criará isso uma vez e o tornará acessível em todos os lugares que for necessário,” explicou. “A codificação vibe acabará criando algo cinco vezes, de cinco maneiras diferentes, se for necessário em cinco lugares diferentes. Isso resulta em muita confusão, não só para o usuário, mas também para o modelo.”
Enquanto isso, Rover nota que a IA “esbarra em um muro” quando os dados entram em conflito com o que foi programado. “Ela pode oferecer conselhos enganosos, omitir elementos-chave que são vitais ou se inserir em um caminho de pensamento que você está desenvolvendo,” disse ela.
Rover também descobriu que, ao invés de admitir seus erros, a IA tende a fabricar resultados.
Ela compartilhou um exemplo com a TechCrunch, onde questionou os resultados que um modelo de IA inicialmente lhe forneceu. O modelo começou a dar uma explicação detalhada, fingindo que usou os dados que ela havia carregado. Somente quando ela o confrontou, o modelo de IA admitiu a falha.
“Isso me assustou porque soou como um colega de trabalho tóxico,” disse ela.
Preocupações de Segurança
Além disso, existem as preocupações de segurança. Austin Spires é o diretor sênior de capacitação de desenvolvedores na Fastly e codifica desde o início dos anos 2000. Ele constatou, por meio de sua própria experiência e conversas com clientes, que a codificação vibe tende a priorizar o que é rápido em vez do que é “certo.” Isso pode introduzir vulnerabilidades no código, semelhantes às que programadores inexperientes costumam criar, afirmou.
“O que muitas vezes acontece é que o engenheiro precisa revisar o código, corrigir o agente e informar ao agente que ele cometeu um erro,” disse Spires à TechCrunch. “Esse padrão é o motivo pelo qual vimos o jargão ‘você está absolutamente certo’ aparecer nas redes sociais.”
Ele se referia a como modelos de IA, como o Anthropic Claude, tendem a responder “você está absolutamente certo” quando são corrigidos quanto aos seus erros.
Mike Arrowsmith, diretor de tecnologia da empresa de software de gerenciamento de TI NinjaOne, possui cerca de 20 anos de experiência em engenharia de software e segurança. Ele declarou que a codificação vibe está criando uma nova geração de lacunas em TI e segurança, especialmente para startups jovens, que são particularmente vulneráveis.
“A codificação vibe frequentemente contorna os rigorosos processos de revisão que são fundamentais para a codificação tradicional e cruciais para detectar vulnerabilidades,” afirmou Arrowsmith à TechCrunch.
A empresa NinjaOne, segundo ele, combate essa problemática promovendo a “codificação vibe segura,” onde ferramentas de IA aprovadas possuem controles de acesso, revisão por pares obrigatória e, claro, escaneamento de segurança.
A Nova Normalidade
Embora quase todos que conversamos concordem que o código gerado por IA e as plataformas de codificação vibe são úteis em muitas situações — como na criação de protótipos de ideias — todos também concordam que a revisão humana é essencial antes de construir um negócio baseado nela.
“Esse guardanapo não é um modelo de negócio,” destacou Rover. “É necessário equilibrar a facilidade com a percepção.”
Apesar de todas as lamentações sobre seus erros, a codificação vibe alterou tanto o presente quanto o futuro da profissão. Rover mencionou que a codificação vibe a ajudou enormemente a elaborar uma melhor interface do usuário. Malekzadeh simplesmente afirmou que, apesar do tempo gasto corrigindo o código, ele ainda realiza mais tarefas com a ajuda dos codificadores de IA do que sem eles.
“Toda tecnologia carrega sua própria negatividade, que é inventada ao mesmo tempo que o progresso técnico,” disse Malekzadeh, citando o teórico francês Paul Virilio, quem falava sobre a invenção do naufrágio juntamente com o navio.
Uma pesquisa da Fastly revelou que desenvolvedores seniores eram duas vezes mais propensos a colocar código gerado por IA em produção em comparação com desenvolvedores juniores, indicando que a tecnologia os ajuda a trabalhar mais rapidamente.
A codificação vibe também faz parte da rotina de Spires. Ele utiliza agentes de codificação de IA em várias plataformas, tanto para projetos pessoais de front-end quanto de back-end. Ele caracterizou a tecnologia como uma experiência mista, mas que se mostra útil na ajuda ao prototipagem, construção de modelos básicos ou na estruturação de um teste, liberando as tarefas repetitivas para que os engenheiros possam se concentrar em criar, lançar e escalar produtos.
As horas extras dedicadas a vasculhar os problemas trazidos pela codificação vibe parecem se tornar uma carga aceita do uso dessa inovação.
A Experiência de Elvis Kimara
Elvis Kimara, um jovem engenheiro, está aprendendo isso agora. Recém-formado com um mestrado em IA, ele está desenvolvendo um marketplace movido por inteligência artificial. Assim como muitos codificadores, ele afirmou que a codificação vibe tornou seu trabalho mais difícil e frequentemente descreveu essa prática como uma experiência sem prazer.
“Não há mais a mesma satisfação de resolver um problema por conta própria. A IA simplesmente resolve,” disse ele. Em um dos seus últimos empregos, afirmou que desenvolvedores seniores não procuravam auxiliar codificadores iniciantes tão ativamente — alguns não compreendendo novos modelos de codificação vibe, enquanto outros delegavam tarefas de mentoria para os modelos de IA.
Contudo, ele afirmou que “os benefícios superam os problemas” e está disposto a pagar o preço da inovação.
“Não estaremos apenas escrevendo código; estaremos guiando sistemas de IA, assumindo a responsabilidade quando algo der errado e agindo mais como consultores para as máquinas,” declarou Kimara sobre a nova normalidade para a qual está se preparando. “Ainda que eu cresça para um papel sênior, continuarei utilizando. Tem sido um verdadeiro acelerador para mim e eu me certifico de revisar cada linha do código gerado por IA para aprender ainda mais rápido com ele.”
