Rapidamente, a inteligência artificial deixou de ser ficção e passou a ser utilizada no dia a dia das pessoas, tanto em casa como nos ambientes empresariais, assumindo tarefas como buscador de informação para criação de relatórios pessoais até a interferência direta na ciência, como parte da evolução e desenvolvimento de medicamentos, vacinas, etc.
Nos anos 2000, a IA era estudada como um tema complexo e promissor, mas de aplicação restrita. Hoje, graças ao barateamento de processadores, memória e armazenamento, somado ao alcance da Internet, tem-se tornado parte dos nossos hábitos diários. Nesse novo cenário, a chamada IA generativa desponta como um parceiro de programação, uma espécie de "colega digital" capaz de escrever linhas de código, sugerir soluções e acelerar a criação de aplicativos.
Essa tendência ganhou até nome, vibe coding. Em vez de partir do zero, o desenvolvedor pode dar à IA instruções semelhantes a um documento de requisitos e a ferramenta devolve trechos ou até sistemas completos. Em teoria, isso reduz drasticamente o tempo entre a ideia e o aplicativo disponível nas lojas.
Mas há ressalvas. Algumas plataformas chegam a se autoproclamar “equipes completas”, prometendo substituir engenheiros de software, analistas e gerentes de projeto. O mercado, no entanto, ainda enxerga essas promessas com cautela, pois as limitações da IA, como alucinações, erros lógicos e falhas de segurança, ainda exigem um olhar humano para validar, revisar e ajustar o que foi produzido.
O que tem prevalecido, por ora, é o modelo híbrido. As empresas preferem deixar com as pessoas as decisões estratégicas de definição de produto, pesquisa de mercado, vendas, design e transferir à IA tarefas mais operacionais, como a escrita inicial de código e a automação de testes.
Essa divisão não significa perda de espaço humano, mas mudança de foco. Assim como o martelo não substituiu o marceneiro, a IA não parece destinada a eliminar programadores, mas sim a expandir seu alcance. Pesquisas do GitHub apontam que desenvolvedores que utilizam IA conseguem liberar tempo para atividades mais criativas e analíticas, melhorando sua própria qualificação. Surge, inclusive, uma nova função, o engenheiro de prompt, profissional capaz de orientar a IA com comandos precisos para gerar softwares, imagens ou vídeos.
O lado cético
Apesar do entusiasmo, há dúvidas legítimas. Será que a IA, ao mesmo tempo em que acelera entregas, não pode também multiplicar problemas? Erros ocultos no código, vieses nos dados de treinamento, brechas de segurança e manipulações fraudulentas são riscos reais. Muitas vezes, revisar um sistema escrito por IA pode ser mais trabalhoso do que programá-lo do zero.
Essa ambiguidade reforça a percepção de que ainda estamos em fase de aprendizado coletivo. O avanço é inevitável, mas a maturidade depende de estabelecer limites claros, critérios de qualidade e processos de governança.
Um futuro em construção
Estudo do GitHub estima que, até 2030, 90% do código poderá ser escrito por IA. A questão não é mais se isso acontecerá, mas como será feito. O desafio está em equilibrar velocidade com confiabilidade, automação com responsabilidade.
Se bem aplicada, a IA generativa tem potencial para democratizar a programação, permitindo que até pessoas sem formação técnica transformem ideias em softwares funcionais. Porém, só terá impacto positivo se vier acompanhada de supervisão humana, ética no uso de dados e políticas de segurança robustas.
No fim das contas, a IA não é rival dos programadores, é apenas uma ferramenta e, como tal, seu valor não está apenas no que faz, mas no modo como é usada.
Por: Marcos Fukaya, executivo de pré-vendas Brasil, América Latina e Ibéria na Provenir
