Vibe Coding: quando não saber programar vira vantagem de mercado

Você já ouviu falar em “vibe coding”? Se ainda não, prepare-se: essa expressão está dominando conversas em startups de tecnologia e gerando debates acalorados em fóruns de desenvolvedores. A ideia é simples, quase provocativa: construir software complexo usando inteligência artificial, sem necessariamente saber programar no sentido tradicional.

A história ganhou proporções quando a Lovable — startup de IA avaliada em centenas de milhões que permite criar aplicativos a partir de descrições em linguagem natural — anunciou uma contratação peculiar. Lazar Jovanovic, um profissional sem formação em ciência da computação, foi contratado como “vibe coder profissional”. Seu trabalho? Construir ferramentas internas e produtos voltados para clientes usando exclusivamente IA, sem escrever uma linha de código manualmente.

O que é vibe coding, afinal?

O termo, ainda sem tradução consagrada em português, sugere exatamente o que parece: codar baseado em “vibe”, em intuição, em descrições de alto nível, deixando a IA cuidar dos detalhes técnicos. Não é exatamente no-code — ferramentas visuais de arrastar-e-soltar que existem há décadas. É algo mais ambicioso: descrever o que você quer em linguagem natural e deixar modelos como GPT-4, Claude ou ferramentas especializadas como Lovable, v0 da Vercel, ou Cursor gerarem código funcional.

Lazar Jovanovic exemplifica essa nova categoria profissional. Em entrevista ao podcast de Lenny Rachitsky, ele descreve seu workflow:

“Passo a maior parte do tempo planejando e conversando com a IA em modo chat, não escrevendo prompts técnicos. A mágica acontece quando você sabe o que quer construir, não necessariamente como construir.”

Ele mantém um sistema de arquivos Markdown com PRDs (Product Requirements Documents) que alinham agentes de IA durante builds complexos. Quando encontra problemas, usa um método que chama de “4x4 debugging”: quatro abordagens diferentes, cada uma com quatro tentativas paralelas, para contornar limitações dos modelos.

O genie e os três desejos

Jovanovic usa uma metáfora interessante para descrever a relação com IA: “o gênio e os três desejos”. Cada interação com um modelo de IA é como ter um gênio que realiza desejos — mas com limitações. Você precisa ser extremamente preciso no que pede, porque o gênio interpreta literalmente. E uma vez que você gasta seus “desejos” (tokens de contexto, capacidade de processamento), precisa reiniciar a conversa.

Essa metáfora revela algo profundo sobre o vibe coding: não é ausência de rigor, é transferência de rigor. Em vez de precisar saber sintaxe de Python, precisa saber descrever problemas de forma inequívoca. Em vez de debuggar código linha a linha, precisa projetar estratégias de contingência para quando a IA falhar.

A abordagem de Jovanovic inclui:

• Múltiplos protótipos paralelos: Iniciar quatro ou cinco versões simultâneas do mesmo produto para clarificar o pensamento antes de comprometer com uma direção
• Chat mode predominante: Passar mais tempo conversando com a IA sobre o problema do que escrevendo código
• Sistema de documentação em Markdown: PRDs detalhados que servem como fonte de verdade para manter agentes alinhados
• Design thinking como skill central: Segundo ele, “design e bom gosto serão as skills mais importantes no futuro”

A controvérsia: qualidade sem compreensão?

Naturalmente, a ideia de pessoas sem formação técnica construírem software de produção gerou reações intensas nas comunidades de desenvolvedores. Os argumentos contra são previsíveis, mas não menos válidos:

“Quem vai manter isso?” — Software não é apenas sobre fazer funcionar uma vez. É sobre evolução, debugging em produção, otimização de performance, segurança. Um vibe coder pode gerar um MVP, mas quando algo quebra às 3h da manhã, quem entende o código suficientemente para consertar?

“Conhecimento tácito vs. explícito” — Desenvolvedores experientes carregam anos de intuição sobre arquitetura, padrões de design, trade-offs técnicos. Essa sabedoria incorporada é difícil de transmitir via prompts, mesmo que os resultados imediatos pareçam funcionais.

“Dívida técnica em velocidade acelerada” — Código gerado por IA frequentemente funciona, mas nem sempre é elegante, eficiente ou seguro. Quando não há compreensão profunda do que foi gerado, a dívida técnica se acumula invisivelmente até se tornar insustentável.

Mas há também uma corrente de pensamento mais receptiva. Andrej Karpathy, ex-diretor de IA da Tesla e cofundador da OpenAI, comentou recentemente sobre como a natureza do trabalho de software está mudando. Peter Thiel argumentou que IA será “pior para nerds de matemática do que para escritores” — uma inversão completa das expectativas tradicionais sobre automação.

O dedo na ferida

O fenômeno do vibe coding expõe verdades desconfortáveis sobre nossa indústria:

1. Muito código empresarial é, de fato, repetitivo: CRUDs, integrações simples, formulários — tarefas que ocupam grande parte do trabalho de desenvolvedores júnior são exatamente o que IA faz bem. A ameaça não é à engenharia de software como disciplina, mas aos entry-level jobs que tradicionalmente alimentavam a pipeline de talentos.

2. Especificação é mais difícil do que implementação: Qualquer desenvolvedor sênior já passou horas tentando extrair de stakeholders o que eles realmente querem. O vibe coding inverte isso: quem tem a visão do produto pode ir direto à implementação, contornando o traducor técnico.

3. Design e gosto são escassos: Jovanovic tem razão sobre uma coisa — boa engenharia não garante bom produto. A capacidade de discernir o que é valioso construir frequentemente supera a capacidade de construir bem. Se IA nivelou o campo da implementação, o diferencial migra para o discernimento.

4. A indústria sempre valorizou resultados sobre processo: Se um vibe coder entrega software que resolve problemas reais, pouco importa como foi feito — exceto quando quebra. A questão é: qual é o horizonte temporal dessa avaliação?

5. O gatekeeping técnico tem limites éticos: Quantas pessoas brilhantes nunca entraram em tech por barreiras artificiais de acesso? O vibe coding pode ser uma porta de entrada, não um atalho.

Convergência de papéis ou diluição de responsabilidades?

Uma tendência interessante que Jovanovic observa é a convergência de produto, engenharia e design. Quando uma pessoa pode conceber, projetar e implementar sozinha, as fronteiras entre disciplinas tradicionais se dissolvem.

Isso pode ser libertador ou preocupante, dependendo da perspectiva. Para startups early-stage, é uma bênção — menos pessoas, mais velocidade. Para sistemas complexos de missão crítica, a especialização existe por razões legítimas. Você não quer o mesmo cérebro projetando a interface do usuário e a arquitetura de segurança de um sistema bancário.

A Lovable mesma, que contratou Jovanovic, opera nesse limite. Eles usam vibe coders para construir ferramentas internas e features de autoatendimento — não para reescrever o motor core da plataforma. Há uma hierarquia implícita de risco: algumas coisas podem ser “vibadas”, outras precisam de engenharia tradicional.

Checklist para navegar o novo cenário

Se você é desenvolvedor:

Fortaleça o que IA ainda não faz bem:

• Arquitetura de sistemas distribuídos e escala
• Segurança e análise de vulnerabilidades
• Debugging de problemas complexos e edge cases
• Performance tuning em sistemas de alta carga
• Compreensão de contexto de negócio e restrições reais

Adote o vibe coding como ferramenta, não ameaça:

• Use IA para protótipos rápidos e exploração
• Permita que stakeholders “vibem” para comunicar intenções
• Documente rigorosamente o que a IA gera (você será responsável)
• Mantenha profundidade técnica em áreas core

Se você está entrando na área agora:

• Não ignore fundamentos — entender como código funciona continua valioso
• Desenvolva gosto e visão de produto — isso diferenciará você
• Aprenda a colaborar com IA, não competir
• Construa portfólio demonstrando resultado, não apenas código

O grande quadro

O vibe coding não é uma revolução técnica — é uma revolução econômica e social. Tecnologicamente, é apenas a continuação de uma tendência de abstração que vai desde assembly até linguagens de alto nível, frameworks e no-code. O que muda é quem tem acesso à alavanca de produção.

A pergunta não é se vibe coders vão substituir engenheiros de software. A pergunta é: qual o mix ideal de profundidade técnica e amplitude de visão que o mercado vai recompensar?

Lazar Jovanovic representa uma possibilidade: alguém que não sabe programar tradicionalmente, mas sabe construir. Existem milhares como ele, descobrindo que a barreira para criar software nunca foi realmente sobre código — foi sobre acesso a ferramentas que traduzem intenção em implementação.

Para desenvolvedores tradicionis, o desafio é evitar o cinismo defensivo. O valor de anos de experiência não desaparece — mas a forma como esse valor se manifesta precisa evoluir. O engenheiro do futuro talvez passe menos tempo escrevendo loops e mais tempo projetando sistemas de loops — incluindo os loops humanos que usam IA.

A boa notícia? Software é, mais do que nunca, sobre resolver problemas de pessoas. E pessoas são complicadas, contraditórias, imprevisíveis. Por mais poderosa que seja, IA ainda não entende de vibrações humanas — apenas as simula.

Quem souber navegar entre essas duas verdades terá trabalho garantido.

Fontes

• The rise of the professional vibe coder — Lenny’s Newsletter Podcast, Feb 2026
• Everyone’s an engineer now: Inside v0’s mission — Lenny’s Newsletter (Vercel/v0)
• The rise of Cursor — Lenny’s Newsletter
• Peter Thiel on AI and math nerds — Business Insider
• Lovable.dev — Plataforma de vibe coding

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