Vibe coding: do zero ao caos?
Por The Shift
Vibe coding é a prática de descrever em linguagem comum o que se quer construir e deixar a IA gerar o código. Sem escrever uma linha de programação. O termo foi cunhado por Andrej Karpathy, cofundador da OpenAI, num post no X em fevereiro de 2025 — que ele próprio hoje descreve como “um pensamento de banho que postei sem pensar”. A expressão entrou para o Merriam-Webster em março de 2025 e foi eleita palavra do ano pela Collins English Dictionary. Mas, em fevereiro de 2026, Karpathy a declarou “passé” — e propôs um substituto mais maduro, “agentic engineering”, baseado em supervisão humana estruturada sobre agentes de IA.
A velocidade de adoção, porém, não esperou pelo debate de nomenclatura. Hoje, 41% de todo o código produzido globalmente é gerado por IA, 92% dos desenvolvedores norte-americanos usam ferramentas de IA diariamente e 87% das empresas da Fortune 500 adotaram ao menos uma plataforma do tipo, segundo levantamento da Second Talent publicado em janeiro de 2026. E na semana passada, sinal dos tempos, a Lovable anunciou uma parceria estratégica com a KPMG para seu framework corporativo.
Por que funciona — e onde tem limite
O ganho inicial é real. Em minutos, é possível montar interfaces, scripts e fluxos que antes levariam dias. Para explorar ideias, validar hipóteses e construir protótipos, o vibe coding entrega o que promete: velocidade sem exigir um time de engenharia disponível.
O limite aparece quando esse modo de trabalho sai do ambiente de experimentação e passa a sustentar sistemas de produção. Nesse ponto, o problema deixa de ser velocidade e passa a ser controle.Código gerado sem revisão estruturada tende a acumular inconsistências silenciosas: lógica duplicada, dependências escolhidas sem critério técnico, ausência de testes. Esses problemas raramente aparecem no início. Como alerta Cezar Taurion, fundador e CEO da Ananque, ex-diretor de Novas Tecnologias e Chief Evangelist da IBM Brasil, o custo chega: “seis meses depois, um simples ajuste de regra fiscal vira uma expedição arqueológica“. Pesquisadores chamam esse fenômeno de “produtividade sem compreensão“: o código é produzido rapidamente, mas sem validação equivalente, criando um passivo técnico que se acumula. Uma análise do GitClear sobre 211 milhões de linhas de código documenta a degradação: duplicação de código subiu 48% e o índice de retrabalho, 44%.
Existe ainda um custo ainda mais difícil de quantificar. A professora Margaret-Anne Storey, da Universidade de Victoria, cunhou em fevereiro de 2026 o conceito de “dívida cognitiva“: a erosão sistemática do entendimento humano sobre o código quando a IA o escreve. Diferente da dívida técnica, que está no código e pode ser corrigida por refatoração, a dívida cognitiva está nas pessoas. Quando o sistema precisa evoluir, ninguém sabe ao certo o que está mexendo, por que cada decisão foi tomada ou onde estão os limites do que foi construído. Repagar essa dívida exige reler e recompreender sistemas inteiros. Processo que frequentemente consome mais tempo do que teria levado construir do zero.
Há também um dado contraintuitivo que merece atenção de qualquer líder considerando a adoção em larga escala. O único ensaio clínico randomizado sobre produtividade em vibe coding, conduzido pelo METR em julho de 2025 com 16 desenvolvedores experientes ao longo de 246 tarefas reais, mostrou que os participantes ficaram 19% mais lentos ao usar IA — apesar de preverem ser 24% mais rápidos. O tempo poupado na geração de código foi consumido pela revisão e correção do que a IA produziu.
O caso brasileiro que ilustra o padrão
O empreendedor Caio Moretti relatou publicamente, em abril de 2026, um ciclo completo: produto construído com Lovable em duas semanas, R$ 15 milhões gerados em 48 horas, validação confirmada. Meses depois, porém, o projeto exigiu um nível de personalização que a ferramenta não entrega por design. A empresa migrou para o Cursor e levou dois meses para reconstruir. O produto atual é irreconhecível em relação ao protótipo original.
A conclusão de Moretti? “A ferramenta que te leva de 0 a 1 quase nunca é a mesma que te leva de 1 a 100. O erro é achar que precisa ser.“
O ciclo — validar rápido com vibe coding, reconstruir com rigor quando o projeto amadurece — é a síntese do que empresas mais maduras já descobriram por tentativa e erro. A questão não é qual ferramenta é melhor, mas em que momento cada uma se aplica.
O risco que o entusiasmo esconde
Velocidade na criação não elimina vulnerabilidades na operação. Estudos acadêmicos indicam que o código gerado por modelos de linguagem frequentemente inclui falhas de segurança — validações insuficientes, manejo inadequado de credenciais, exposição de dados sensíveis. Como observa Taurion, “a IA tende a responder ao que é solicitado, não ao que deveria ser verificado” — e a maioria dos desenvolvedores simplesmente não pede.
Os números confirmam a escala do problema. Uma análise da CodeRabbit sobre 470 repositórios open source identificou que código gerado por IA contém 2,74 vezes mais vulnerabilidades de segurança que código escrito por humanos. Pesquisa da Escape.tech escaneou 5.600 aplicações vibe-coded em produção e encontrou mais de 2.000 vulnerabilidades, 400 chaves de API expostas e 175 casos de exposição de dados pessoais — incluindo registros médicos e dados bancários. O GitGuardian documentou 28,65 milhões de credenciais hardcoded expostas no GitHub em 2025 — alta de 34% em um ano, o maior salto da história.
Quando a empresa avança para agentes autônomos — ferramentas capazes de editar arquivos, instalar dependências e executar comandos —, a superfície de risco cresce. O OWASP Top 10 para LLMs identifica vulnerabilidades exploráveis via prompt injection em contextos aparentemente inofensivos, como arquivos de documentação. Sem isolamento adequado, esses sistemas operam com privilégios elevados em ambientes críticos.Os reflexos já começam a ser sentidos no mercado. A Apple começou a remover aplicativos de vibe coding da App Store no início de março. A empresa afirmou que certos recursos dos aplicativos removidos violam as regras de execução de código. Em um comunicado ao MacRumors, a Apple disse que não existem regras específicas contra vibe coding, mas que os aplicativos precisam seguir diretrizes de longa data. A Apple mencionou especificamente a Diretriz 2.5.2, aparentemente violada.
O que o Brasil já experimenta na prática
No plano corporativo brasileiro, os primeiros casos documentados indicam que o vibe coding vem despertando interesse crescente — ainda que de forma assistemática. No mais recente episódio do podcast The Shift, Alexandre Messina, engenheiro, fundador do VibeLabs e embaixador da Lovable no Brasil, descreve os casos de uso que começam a surgir nas empresas onde atua.
O padrão surpreende: o principal valor não está na criação de novos produtos digitais, mas em plataformas internas de produtividade. Times de RH construindo portais de benefícios. Times de marketing unificando em uma única interface fluxos que antes exigiam cinco ferramentas distintas. Times de dados substituindo dashboards travados por interfaces próprias. Um exemplo citado é uma empresa que, em vez de usar cinco ferramentas separadas para criar vídeos criativos, as integrou em uma única plataforma Lovable via APIs. Isso automatizou o fluxo de trabalho, economizando tempo e aumentando a eficiência operacional.
Segundo Mesina, ficou mais barato tanto criar quanto operar sistemas, pois as plataformas internas otimizam o uso de recursos e reduzem a dependência de assinaturas caras ou desenvolvimento complexo. O impacto na operação (produtividade) é considerado ainda maior que o tempo economizado na criação.
A adoção eficaz do vibe coding, portanto, depende menos da capacidade de gerar código e mais da capacidade de estabelecer limites claros para seu uso.
- Em prototipação e validação, o vibe coding entrega. A inetenção é
- empoderar quem não é programador, aumentando exponencialmente suas capacidades de construção. O objetivo é gerar hipóteses, não sistemas duráveis. A velocidade justifica a abordagem.
- Em produção, a lógica muda. A IA atua como ferramenta de apoio (geração de trechos, sugestão de melhorias, aceleração de tarefas específicas). Decisões estruturais (arquitetura, segurança, testes, confiabilidade) permanecem sob responsabilidade humana. Sem políticas explícitas de revisão obrigatória, ambientes isolados e controle de privilégios, o custo oculto não aparece na construção. Aparece quando o sistema precisa escalar, evoluir ou responder a um incidente. Inovação, nesse contexto, aumenta a necessidade de engenharia.
Com a adoção em escala, as empresas mais bem posicionadas não são necessariamente as que constroem com vibe coding — são as que constroem a infraestrutura ao redor dele. Plataformas de tooling para agentes como Cursor, Claude Code e Windsurf; ferramentas de revisão automatizada como CodeRabbit; plataformas de segurança especializada em código gerado por IA, como a SafeVibe.codes e a brasileira appSafe; e infraestrutura de nuvem, que hospeda aplicações geradas. Há todo um ecossistema se consolidando.
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