Introdução
Descrever em linguagem natural o que um programa deve fazer parece simples, mas implementar essa ideia de forma confiável é muito mais complexo. O conceito de vibe coding, que ganhou destaque em 2025, promete reduzir a barreira de entrada para a programação ao permitir que desenvolvedores orientem a IA com comandos e descrições, em vez de escrever cada linha de código manualmente.
O que é vibe coding
No vibe coding, o profissional apresenta uma descrição do que deseja criar, recebe um código gerado pela IA e continua a refinar o resultado com novas instruções. Em muitos casos, é possível construir uma aplicação funcional sem dominar profundamente as técnicas de programação.
Essa abordagem é eficaz para testar ideias rapidamente, mas falha quando o código precisa suportar sistemas em produção, lidar com grandes volumes de tráfego ou se integrar a outras aplicações. Além disso, a prática tradicional exigia revisões intensivas e não contemplava etapas essenciais como planejamento, testes, implantação e governança do software, segundo um artigo do Baguete.
Diante dessas limitações, uma metodologia mais estruturada começa a ganhar espaço: a Engenharia de Software Agêntica.
Da conversa com a IA para um processo completo
A principal mudança está no papel que a IA desempenha durante o ciclo de desenvolvimento e na participação de agentes especializados em diferentes etapas.
Um agente pode receber uma especificação, projetar uma solução, escrever o código, executar testes, identificar falhas e aplicar correções. Outros agentes podem assumir funções distintas dentro do mesmo fluxo de trabalho, distribuindo responsabilidades de forma autônoma.
O profissional humano continua definindo o que deve ser construído e avaliando se o resultado atende aos requisitos, mas agora supervisiona uma cadeia de tarefas executadas pela IA com maior independência.
Governança e riscos
Quanto mais etapas são delegadas a agentes, maior é o risco de que um erro se propague de uma fase para outra. Um código que funciona em um teste isolado pode apresentar problemas ao ser integrado a um sistema maior, e uma mudança aparentemente simples pode afetar componentes que não estavam inicialmente no escopo.
Por isso, o desenvolvimento com IA precisa incorporar regras claras para testes, revisão, segurança e controle de acesso. A autonomia não elimina a necessidade de supervisão; ela apenas redefine onde essa supervisão ocorre.
A Engenharia de Software Agêntica prevê uma autonomia supervisionada, na qual os agentes planejam, executam, testam e corrigem tarefas enquanto os profissionais acompanham o processo.
Impacto para quem trabalha com tecnologia
Saber escrever código continua relevante, mas o domínio de requisitos, arquitetura, testes, segurança e funcionamento de sistemas ganha ainda mais importância quando parte da execução é delegada à IA.
Isso também amplia oportunidades para profissionais que conseguem transformar uma necessidade de negócio em uma especificação clara e acompanhar a execução técnica sem precisar realizar manualmente cada etapa.
A democratização da programação, portanto, não se esgota quando a IA começa a escrever código. O próximo desafio é garantir que esse código seja confiável, seguro e adequado ao ambiente em que será utilizado.
