A promessa era tentadora: desenvolver aplicações web 20x mais rápido através de inteligência artificial. Com tanto entusiasmo da comunidade developer e influenciadores exaltando as capacidades do Lovable.dev, a Dolutech decidiu testar a ferramenta na prática. Compramos o plano pago e criamos um PRD (Product Requirements Document) detalhado para um sistema simples com login e controle de acesso. O resultado? Uma experiência frustrante que nos fez questionar o atual estado das ferramentas de desenvolvimento com IA.
O Que é o Lovable.dev
O Lovable.dev se apresenta como um “engenheiro full-stack com superpoderes” que permite criar aplicações web completas apenas através de comandos em linguagem natural. A plataforma simplifica tudo combinando codificação, deployment e ferramentas de colaboração em uma interface amigável, prometendo construir apps 20 vezes mais rápido que métodos tradicionais.
A ferramenta funciona através de um sistema de créditos onde cada mensagem enviada para a IA consome um crédito, independente do tamanho ou complexidade da solicitação. Cada mensagem que você envia para a IA custa um crédito, o que pode se tornar problemático quando a IA não consegue entregar o que promete.
Nossa Experiência: O Teste Real
Decidimos testar o Lovable.dev com um projeto aparentemente simples: um sistema básico com autenticação de usuários e diferentes níveis de acesso. Criamos um PRD completo e detalhado, especificando exatamente o que precisávamos. Com nossa experiência em prompts de IA e documentação técnica, esperávamos resultados satisfatórios.
O Sistema de Créditos: Uma Armadilha Custosa
O plano Starter custa $20 por mês e oferece 100 mensagens mensais, que inicialmente parece generoso. Contudo, quando a IA falha consistentemente em entregar funcionalidades básicas, esses créditos se esgotam rapidamente sem produzir valor real.
Em nossa experiência, gastamos 75 dos 100 créditos disponíveis e não conseguimos uma única funcionalidade minimamente funcional. Cada tentativa de correção, cada refinamento de prompt, cada solicitação de ajuste consome um crédito precioso, mesmo quando a IA produz código quebrado ou incompleto.
As Limitações Reais da Ferramenta
Funcionalidades Complexas São um Desafio
Embora o Lovable.dev consiga criar interfaces visuais atraentes rapidamente, nossa experiência revelou sérias limitações quando se trata de lógica de negócio e funcionalidades que vão além do básico. Requisitos técnicos complexos ou lógica de negócio personalizada ainda apresentam desafios.
Um sistema de login com diferentes privilégios de usuário deveria ser considerado funcionalidade padrão em 2025, mas a ferramenta não conseguiu implementar nem mesmo essa base fundamental de forma consistente.
O Problema da Inconsistência
A maior frustração foi a inconsistência da IA. Em algumas tentativas, ela parecia entender os requisitos, mas na implementação seguinte, “esquecia” configurações anteriores ou introduzia novos bugs. Isso criou um ciclo vicioso onde cada correção potentially introduzia novos problemas.
Por Que as Promessas Não Se Cumprem
A Diferença Entre Frontend e Backend
O Lovable.dev realmente brilha na criação de interfaces visuais. A ferramenta consegue gerar layouts responsivos e componentes React de forma impressionante. Entretanto, quando se trata de lógica de backend, integração de banco de dados e fluxos de autenticação complexos, as limitações se tornam evidentes.
A Ilusão do “20x Mais Rápido”
A promessa de desenvolvimento 20x mais rápido funciona apenas para projetos extremamente simples ou páginas estáticas. Para qualquer aplicação que pretenda ser um SaaS funcional, esse número se torna irrelevante quando você gasta dezenas de créditos tentando fazer funcionalidades básicas funcionarem.
O Veredicto da Dolutech
Após nossa experiência prática, concluímos que estamos ainda longe de ter ferramentas de IA verdadeiramente capazes de substituir o desenvolvimento tradicional para projetos sérios. O Lovable.dev pode ser útil para:
- Prototipagem rápida de interfaces
- Criação de landing pages simples
- Teste de conceitos visuais
- Aprendizado de padrões de código React
Contudo, para desenvolvimento de SaaS ou aplicações com requisitos de negócio específicos, a ferramenta ainda não oferece a confiabilidade necessária.
Alternativas e Recomendações
Para quem busca acelerar o desenvolvimento, recomendamos:
Para Prototipagem
- Figma com plugins de IA para design
- Ferramentas tradicionais de prototipagem
Para Desenvolvimento
- Frameworks estabelecidos com boa documentação
- IDEs com assistentes de IA (como GitHub Copilot)
- Templates e boilerplates bem estruturados
Para Aprendizado
- Cursos tradicionais de programação
- Documentação oficial dos frameworks
- Projetos open-source para estudo
Considerações Sobre o Futuro
A tecnologia por trás do Lovable.dev tem potencial, mas ainda precisa de amadurecimento significativo. Alguns usuários relataram problemas com a confiabilidade da IA para corrigir erros e manter consistência conforme a complexidade aumenta, confirmando nossa experiência.
Acreditamos que ferramentas como essa eventual-mente encontrarão seu lugar no ecossistema de desenvolvimento, mas por enquanto, servem melhor como complementos ao desenvolvimento tradicional do que como substitutos completos.
Conclusão
Neste artigo do blog Dolutech, compartilhamos nossa experiência real com o Lovable.dev para que você possa tomar decisões informadas. Embora a ferramenta tenha mérito em cenários específicos, ela ainda está longe de cumprir as promessas grandiosas de substituir o desenvolvimento tradicional.
Para projetos sérios que precisam de funcionalidades robustas e confiáveis, recomendamos manter-se com ferramentas e práticas estabelecidas, usando IA como assistente, não como substituto. A revolução do desenvolvimento com IA virá, mas ainda não chegou na forma que o marketing sugere.
A Dolutech continuará testando e avaliando novas ferramentas conforme elas surgem, sempre com o compromisso de fornecer análises honestas e baseadas em experiência prática real.
Amante por tecnologia Especialista em Cibersegurança e Big Data, Formado em Administração de Infraestrutura de Redes, Pós-Graduado em Ciências de Dados e Big Data Analytics e Machine Learning, Com MBA em Segurança da Informação, Escritor do livro ” Cibersegurança: Protegendo a sua Reputação Digital”.
