Nos últimos meses, um termo vem ganhando força nos fóruns de tecnologia, redes sociais e comunidades de desenvolvedores: “Vibe Code”. Ele representa uma abordagem emergente no desenvolvimento de sistemas, onde usuários sem conhecimento técnico desenvolvem aplicações completas utilizando apenas prompts em ferramentas de Inteligência Artificial.
Embora essa prática pareça revolucionária e democratizadora, ela levanta sérias preocupações em relação à segurança, desempenho, manutenção e escalabilidade. Neste artigo, o Blog Dolutech analisa os riscos do uso do “Vibe Code” como substituto do conhecimento técnico, os limites atuais da Inteligência Artificial no desenvolvimento de software e como utilizá-la corretamente como uma ferramenta de apoio.
O que é “Vibe Code”
“Vibe Code” é uma gíria tecnológica que descreve o ato de desenvolver sistemas com base em impulsos criativos traduzidos em prompts para IA, sem domínio técnico ou entendimento real das linguagens de programação ou boas práticas de engenharia de software.
A prática tornou-se possível com a popularização de ferramentas como ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor, Replit Ghostwriter, entre outras. O problema surge quando a IA é utilizada como substituto total do conhecimento humano técnico.
Riscos e Problemas do Vibe Code
1. Falhas de Segurança
Projetos criados exclusivamente com IA, sem revisão por um desenvolvedor, tendem a conter diversas vulnerabilidades, como XSS, SQL Injection e falhas de autenticação. Usuários que não compreendem a lógica por trás do código gerado não sabem como testar ou validar sua segurança, abrindo margem para brechas graves.
Exemplo comum é o uso de sistemas de login que armazenam senhas em texto plano, simplesmente porque o prompt original não exigiu criptografia.
2. Dependência e Manutenção Impossível
Outro risco significativo é a total dependência da IA. Muitos usuários não compreendem os erros gerados, não sabem realizar manutenção e não conseguem fazer alterações futuras no código. Se a IA utilizada mudar seu comportamento, deixar de existir ou não conseguir mais interpretar o código criado anteriormente, o projeto pode se tornar inutilizável.
Isso transforma o sistema em uma caixa-preta. Qualquer falha exige a reconstrução completa da aplicação.
3. Código Mal Otimizado e Baixo Desempenho
O código gerado por IA, especialmente a partir de prompts genéricos, raramente é otimizado. O resultado são aplicações lentas, pesadas, com alto consumo de recursos e complexidade desnecessária. Isso prejudica diretamente a experiência do usuário e aumenta os custos operacionais de servidores e infraestrutura.
Loja virtuais, aplicações com formulários, dashboards e integrações com APIs são especialmente vulneráveis a gargalos de performance se forem criados sem boas práticas.
4. Falta de Escalabilidade
Projetos criados dessa forma geralmente não seguem padrões de arquitetura escalável. Não há modularização adequada, controle de dependências, uso de microsserviços, filas assíncronas ou versionamento. Com isso, a aplicação se torna difícil de expandir ou adaptar a novos requisitos.
Sem planejamento, qualquer tentativa de crescimento resulta em retrabalho ou falhas críticas.
A Inteligência Artificial como Aliada, Não Substituta
Na visão da Dolutech, a Inteligência Artificial é uma ferramenta poderosa para apoiar o desenvolvimento, acelerar tarefas repetitivas e servir como assistente para aprendizados técnicos. No entanto, ela não substitui o papel de um desenvolvedor.
Ferramentas como Cursor, por exemplo, permitem que o programador interaja diretamente com a IA dentro do editor de código. Isso otimiza o fluxo de trabalho, mas exige domínio técnico para que a IA entregue valor real.
A IA deve ser usada com consciência. Ela aumenta a produtividade, mas não anula a necessidade de lógica, estrutura e análise crítica.
Como Utilizar IA de Forma Profissional no Desenvolvimento
1. Estudar Lógica e Estrutura de Código
Mesmo com IA, é fundamental compreender estruturas básicas da linguagem utilizada, como sintaxe, escopo, controle de fluxo, tipos de dados, manipulação de erros, estrutura de banco de dados e regras de segurança.
Estudar a lógica por trás do que a IA entrega permite validar e ajustar o código conforme o contexto.
2. Usar a IA para Aprender, Não Apenas para Gerar Código
Ao invés de simplesmente solicitar blocos prontos de código, o ideal é pedir explicações, entender como cada função funciona e por que ela está sendo usada.
Dessa forma, o processo de desenvolvimento se torna educativo, e o usuário passa a ter autonomia.
Ao invés de só pedir:
“Me dê um sistema de login com banco de dados”
Experimente perguntar:
“Explique como funciona um sistema de autenticação com tokens JWT em Node.js”
Assim, você entende o processo, e aprende a construir com base sólida.
3. Combinar IA com Boas Ferramentas
Utilize ferramentas que favoreçam boas práticas de desenvolvimento. Algumas sugestões incluem:
- Cursor, com IA integrada ao editor
- GitHub Copilot, como assistente de autocompletar
- Linters como ESLint e Prettier
- Frameworks com documentação sólida
- Ferramentas de testes automatizados
- Integrações com Docker, CI/CD e versionamento Git
Esses recursos garantem qualidade, controle de versões e padronização de processos.
4. Documentar e Versionar Tudo
Mesmo que o código tenha sido gerado com IA, mantenha controle de versões, comentários explicativos e histórico de alterações. Isso permite que outras pessoas consigam entender o projeto, além de facilitar auditorias, debugging e correções futuras.
Conclusão
A tendência do “Vibe Code” pode parecer libertadora, mas representa sérios riscos quando usada de forma irresponsável. Sistemas desenvolvidos sem conhecimento técnico, baseados apenas em prompts para IA, tendem a apresentar falhas de segurança, baixo desempenho, dificuldade de manutenção e inviabilidade de crescimento.
A Inteligência Artificial deve ser utilizada como apoio, e não como substituição do desenvolvedor. Quando bem aplicada, ela é uma grande aliada na construção de sistemas robustos, seguros e eficientes.
A Dolutech incentiva o uso consciente de IA no desenvolvimento, sempre alinhado a boas práticas, estudos contínuos e supervisão técnica. Projetos sustentáveis exigem estrutura, conhecimento e ferramentas inteligentes trabalhando em conjunto.
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”.
