Vibe Coding (2025)

Nos últimos anos, o desenvolvimento de software tem passado por transformações impulsionadas pela Inteligência Artificial, e um dos conceitos que mais tem ganhado relevância nesse cenário é o vibe coding.

Introduzido por Andrej Karpathy em 2025, o termo descreve uma nova abordagem à programação, em que as pessoas desenvolvedoras deixam de se concentrar na escrita do código e passam a expressar suas intenções em linguagem natural, enquanto agentes de IA se encarregam da implementação técnica.

Essa mudança de paradigma está sendo rapidamente adotada em escala global: segundo o Vibe Coding Dashboard 2025 da Innobu, a IA já é responsável por gerar 41% de todo novo código, com 256 bilhões de linhas escritas somente em 2024. Esses dados evidenciam o impacto e a velocidade dessa evolução, além de redefinir o papel da pessoa programadora na era da IA.

Basicamente, vibe coding é uma nova forma de programar que coloca a ideia de quem está desenvolvendo no centro do processo.

Assim, em vez de uma pessoa escrever cada linha de código manualmente, ela descreve o que deseja criar (ou seja, a “vibe” do projeto) e a Inteligência Artificial cuida da parte técnica, sugerindo códigos prontos, montando estruturas básicas e automatizando tarefas repetitivas.

Essa abordagem permite que a pessoa desenvolvedora foque mais na criatividade e no design da solução, enquanto a IA trata dos detalhes operacionais.

Na prática, o vibe coding também torna o desenvolvimento de software mais rápido, intuitivo e acessível, representando uma grande mudança na forma como a programação é feita e como é criada.

A expressão vibe coding, que pode ser traduzida como “codificação por intenção” ou “programar pela vibe”, representa muito mais do que uma técnica. Trata-se de uma mudança na forma de pensar o desenvolvimento de software.

Nesse modelo, como vimos, o fluxo é iterativo: a pessoa explica, a IA gera o código, a pessoa desenvolvedora testa e ajusta, e esse ciclo se repete até que o resultado desejado esteja satisfatório. Isso favorece a experimentação rápida e permite a refinação da solução com base em testes contínuos, alinhando-se aos princípios das metodologias ágeis.

Vale ressaltar também que, mesmo ao codar com IA, o papel do(a) profissional de desenvolvimento continua essencial, por ser quem garante que o código faça sentido, esteja alinhado aos objetivos do projeto e seja seguro. Por isso, podemos concluir que o sucesso do vibe coding depende da capacidade humana de orientar a IA com clareza, revisar com senso crítico e tomar decisões estratégicas com base no contexto do negócio.

E, praticamente, TUDO na vida de um profissional de tecnologia é método científico, baseado em (Who, What, How, When, Where and Why?), onde fazemos seleções, consultas e projeções de algo. É sempre baseado no que eu quero ver ou pra que eu preciso. E, é até curioso como, mesmo sem perceber, a gente vive aplicando um ciclo científico no dia a dia do trabalho em tecnologia.

Você parte de um “por que” (o problema ou necessidade real), passa pelo “o que” (definição do objeto ou resultado desejado), segue para o “como” (métodos, ferramentas e arquitetura para chegar lá), depois determina “quem” (atores, equipes, usuários, stakeholders), “quando” (prazos, releases, janelas de manutenção) e “onde” (ambiente, infraestrutura, contexto de uso).

No fundo, é a mesma lógica que o método científico formal usa:

1. Observação (notar um problema ou oportunidade);

2. Pergunta (Who, What, How, When, Where, Why);

3. Hipótese (solução proposta ou estratégia);

4. Experimentação (testes, PoCs, prototipagem);

5. Análise (validar resultados, métricas, feedback);

6. Conclusão (aprovar, refatorar ou pivotar).

E como na ciência, quase tudo é iterativo — cada entrega, cada sprint, cada refatoração é um novo “experimento” validando ou derrubando hipóteses.

Por essa razão, esse método alinhado ao Vibe Coding é uma revolução, mas não substitui o profissional sendo ele Júnior, Pleno ou Sênior, mas sim o impulsiona e amplifica seus dons, pois estaremos sempre em busca da viabilidade e da automação. Então, o que antes era mais complexo de desenvolver por estimar prazos, processos e obstáculos enfrentados, atualmente é possível por um curto período.

No entanto, claro, sempre alinhado com os stakeholders, utilizando feedbacks e usando Soft Skills (pensamento crítico, criatividade, comunicação, colaboração, etc), são o que mantém essa engrenagem funcionando. Sem isso, mesmo com toda tecnologia, a chance de desalinhamento é alta.

Mesmo que uma IA evolua para ter um “senso crítico” técnico, como proposto para modelos futuros de AGI (Artificial General Intelligence), ele ainda será moldado por dados, regras, protocolos e objetivos que não abrangem todas as nuances da experiência humana. Ou seja, ela também pode ser sujeita a muitos erros, falhas e inconsistências de resultados.

E o julgamento humano é criterioso, atravessado por contextos subjetivos, valores culturais, memórias, opiniões, intuições e até contradições internas, algo que não pode ser completamente capturado e preenchido por modelos estatísticos ou algoritmos de aprendizado.

Uma IA pode ser excelente em identificar inconsistências lógicas, propor soluções criativas dentro de parâmetros e até fazer análises de risco, mas ela não tem vivência pessoal, não sente o impacto emocional e não percebe prioridades sutis que para um humano podem ser óbvias — como saber quando seguir uma regra e quando quebrá-la por razões éticas ou contextuais.

Por isso, o equilíbrio entre capacidade técnica da IA e senso crítico humano é o que realmente potencializa resultados, principalmente em tecnologia, onde as decisões envolvem não só o “funciona ou não”, mas também o que “deve ou não ser feito” e “como será recebido pelo mundo real”.

É uma nova filosofia de trabalho moderna para desenvolvimento de software, combinando o método científico como base da análise e decisão com uma mentalidade Vibe Coding para fluidez criativa e entrega rápida.

No fundo, programar não é só escrever código, mas um processo contínuo de formular hipóteses (Who, What, How, When, Where, Why?), testar, analisar e ajustar. Isso é exatamente como funciona o método científico, só que aplicado ao mundo da tecnologia.

Assim como a citação:

"A mudança é a lei da vida. E aqueles que apenas olham para o passado ou para o presente irão com certeza perder o futuro." - John Kennedy

Essa citação de John Kennedy ressalta que devemos acompanhar as crescentes mudanças do mercado e nos prepararmos para o futuro.

Portanto, o Vibe Coding entra como o catalisador: ele reduz o atrito, dá fluidez ao processo e faz com que o desenvolvedor possa experimentar e validar ideias em ciclos muito menores, sem perder o alinhamento com stakeholders. Isso muda o jogo, porque:

1. Antes: Certas ideias eram descartadas por serem “impraticáveis” ou demoradas.

2. Agora: Com a abordagem certa, conseguimos provar (ou descartar) hipóteses em dias ou até horas.

3. Resultado: Mais inovação, menos medo de experimentar, mas ainda com responsabilidade e métricas.

Para experimentar o vibe coding, na prática, basta utilizar uma das diversas ferramentas capazes de gerar AI coding (código com IA) a partir de comandos em linguagem natural, denominados prompts. Atualmente, existem várias soluções no mercado que viabilizam essa abordagem de forma eficiente.

A seguir, apresentamos quatro das ferramentas mais populares:

1. GitHub Copilot (Microsoft): Desenvolvido em parceria com a OpenAI, o GitHub Copilot é uma das ferramentas mais populares de codificação assistida por IA. Ela se integra diretamente ao VS Code, Neovim, JetBrains e outros editores, oferecendo sugestões em tempo real com base em comentários e no próprio contexto do código.

Melhor uso: ideal para acelerar tarefas rotineiras de programação, gerar trechos de código repetitivos, prototipar funcionalidades rapidamente e explorar novas APIs.

1. Cursor: O Cursor é um editor de código com IA baseado no VS Code, mas otimizado desde o início para colaboração com IA. Ele permite conversar com o código e realizar buscas contextuais, correções, testes e refatorações usando comandos em linguagem natural.

Melhor uso: fluxos de trabalho iterativos, onde a pessoa desenvolvedora precisa testar ideias para prototipação, exploração de novos projetos ou refatorações em grande escala.

1. Ghostwriter: Integrado à plataforma online Replit, o Ghostwriter permite a codificação assistida em tempo real no navegador, com suporte para dezenas de linguagens. Seu sistema oferece sugestões completas de código, depuração assistida por IA e até mesmo explicações em linguagem simples do que cada trecho faz.

Melhor uso: perfeito para pessoas desenvolvedoras iniciantes ou para fins educativos. Também é útil em contextos colaborativos, onde múltiplos membros de uma equipe compartilham um mesmo projeto.

1. Amazon Q Developer: Voltado principalmente para pessoas desenvolvedoras que usam o ecossistema AWS, o Amazon Q oferece sugestões de código, snippets, integração com serviços da nuvem e suporte para diversas linguagens de programação, como Python, Java e JavaScript.

Melhor uso: indicado para equipes que desenvolvem em ambientes de produção usando infraestrutura da AWS. Também é uma escolha sólida para empresas preocupadas com conformidade e segurança em aplicações corporativas.

Embora o vibe coding esteja frequentemente associado ao uso de IA na programação, ele possui uma definição específica (e controversa). Em sua forma original, a abordagem significa "aceitar o código gerado pela IA sem necessariamente compreendê-lo por completo".

Essa característica é o que mais diferencia essa abordagem de uma prática mais tradicional de desenvolvimento assistido por IA, onde a pessoa programadora continua sendo responsável por revisar, testar e entender tudo o que está sendo implementado. Essa diferença foi destacada pelo pesquisador Simon Willison, que afirmou:

“Se um LLM escreveu cada linha do seu código, mas você revisou, testou e entendeu tudo, isso não é vibe coding na minha opinião — isso é usar um LLM como um assistente de digitação.”

O termo vibe coding captura justamente essa ideia de “deixar fluir” o código gerado pela IA, sem uma análise crítica rigorosa, um pouco aquela pegada de “aceitar o que o gerador sugere e partir para frente”, mesmo que o entendimento ou a qualidade do código fiquem um pouco nebulosos.

No entanto, isso lembra bastante o famoso Go Horse Process — aquela prática informal e irônica de “vai que dá certo”, com pouco planejamento, pouca revisão e muita tentativa e erro.

Enquanto o desenvolvimento tradicional assistido por IA foca na colaboração consciente entre humano e máquina — com a pessoa programadora revisando, ajustando, entendendo e validando o que a IA sugere — o vibe coding abre espaço para um fluxo mais espontâneo, menos engessado, onde a velocidade e a experimentação imperam.

Essa diferença, de fato, gera controvérsia:

• Para uns, vibe coding é uma forma inovadora e pragmática de acelerar o desenvolvimento.

• Para outros, é uma receita para criar dívida técnica, bugs e sistemas difíceis de manter.

Simon Willison, ao destacar essa nuance, chama atenção para o risco de delegar demais à IA sem a devida responsabilidade humana — o que pode gerar soluções frágeis, pouco robustas, quase um “Go Horse” tecnológico. Essa distinção é crucial, especialmente porque o termo vibe coding passou a ser usado amplamente no mercado, muitas vezes por empresas que promovem ferramentas de IA como soluções profissionais sob esse rótulo. Ao fazer isso, existe o risco de mudar o significado original do termo e, pior, de promover práticas potencialmente perigosas.

Por trás do nome atrativo, algumas organizações podem acabar incentivando a ideia de que é aceitável “esquecer que o código existe”. Ou seja, adotar o código com IA sem questionamento, mesmo em sistemas críticos de produção.

Por este motivo, mais do que uma discussão técnica, o debate em torno do vibe coding revela um choque ético e cultural.

De um lado, estão os valores clássicos da engenharia de software: rigorosidade, responsabilidade técnica e compreensão profunda do sistema. Do outro, surge uma nova cultura, baseada na velocidade, nos prompts e na experimentação rápida, impulsionada pela acessibilidade das ferramentas de IA.

Essa discussão já provocou reações fortes dentro da comunidade das pessoas desenvolvedoras. Inclusive, o termo vibe coding já foi duramente criticado, chegando a ser classificado por muitos(as) profissionais como uma prática “descuidada”, “preguiçosa” ou até mesmo como um “insulto à engenharia de software”.

A questão é, qual a diferença entre as ferramentas de vibe coding e os famosos sites de perguntas e respostas da comunidade dev (Stack Overflow, Reddit e etc)? Ou ainda perguntar para o Pleno ou Sênior da sua equipe como resolver ou contornar aquele erro.

Diante disso, o verdadeiro desafio não está somente em adotar novas ferramentas, mas em equilibrar dois mundos: de um lado, a inovação e agilidade oferecidas pela Inteligência Artificial; de outro, os fundamentos sólidos da programação.

Entretanto, quais os riscos de codar com IA? Complementando as questões éticas que o vibe coding possui, existem outros riscos que, se ignorados, podem comprometer seriamente a qualidade e a segurança de diferentes projetos. Abaixo, estão os principais desafios associados à prática de codificação com IA — especialmente em sua forma mais automatizada, como no vibe coding puro.

Compreensão superficial do código: Ao aceitar um IA coding sem revisar cuidadosamente sua lógica, as pessoas desenvolvedoras correm o risco de implementar soluções que funcionam momentaneamente, mas que não são totalmente compreendidas. Isso afeta diretamente a capacidade de manter, escalar ou adaptar o sistema criado no futuro.

Introdução de falhas e vulnerabilidades: Modelos de IA, como LLMs, aprendem com grandes volumes de código disponível na internet, incluindo padrões inseguros, desatualizados ou errôneos. Isso significa que o código gerado pode conter:

• erros lógicos difíceis de identificar em testes superficiais;
• vulnerabilidades de segurança, como falhas em autenticação e problemas de validação de entrada;
• práticas obsoletas, como o uso de bibliotecas descontinuadas ou abordagens ultrapassadas de arquitetura.
• Se o código for colocado em produção sem validação adequada, esses riscos podem resultar em falhas sistêmicas, vazamentos de dados ou exploração de vulnerabilidades por ciberataques.

Sobre a dependência da IA, o uso frequente de ferramentas de codificação assistida sem reflexão crítica pode levar à perda de autonomia técnica. Isso significa que as pessoas desenvolvedoras podem deixar de praticar habilidades fundamentais como:

• Estruturação lógica de algoritmos;
• Escrita e interpretação de código limpo;
• Análise de desempenho;
• Compreensão de documentação e bibliotecas.
• Problemas de propriedade intelectual

A IA pode gerar código com base em exemplos extraídos de repositórios públicos, como o GitHub, durante seu treinamento. Embora os modelos não copiem código diretamente, há o risco de reprodução parcial de trechos protegidos por licenças específicas (como GPL ou MIT). Isso pode gerar implicações legais, especialmente em produtos comerciais que exigem direitos autorais e licenças de software.

Como usar o vibe coding nas empresas? Apesar dos desafios envolvidos, a abordagem vibe coding, como vimos ao longo do texto, representa uma verdadeira faca de dois gumes.

Por um lado, há riscos que não podem ser ignorados, como a falta de compreensão total do código com IA gerado. Por outro lado, também existem benefícios concretos, como ganho de produtividade, aceleração na prototipação e mais fluidez nos processos criativos de desenvolvimento.

O que ninguém pode contestar é que essa prática já é uma realidade no mercado. Sendo assim, a questão que devemos evidenciar é: como as empresas podem usar o vibe coding de forma ética em seus projetos? Para isso, separamos algumas etapas abaixo que, para empresas que querem adotar essa abordagem, serão essenciais para enfrentar os desafios e usar essa tecnologia a favor da organização:

1ª etapa: fale com sua equipe e escolha a ferramenta - Antes de tudo, entenda como o vibe coding pode ser introduzido na sua empresa. Para isso, converse com seu time de desenvolvimento juntamente com a sua liderança tech para entender como essa abordagem pode ser benéfica para o setor. Nesta conversa, alinhe também os objetivos e, a partir deles, busque a ferramenta de vibe coding que mais se alinhe à equipe, como as opções que apresentamos anteriormente. A escolha deve considerar:

• nível de autonomia desejado;
• linguagens de programação utilizadas;
• integração com plataformas já existentes (como AWS, Git, CI/CD).

2ª etapa: estabeleça diretrizes claras de uso - Para evitar usos irresponsáveis, as empresas devem criar políticas internas de governança de IA. Isso inclui padrões mínimos de validação de código e definições sobre onde e quando a IA pode ser usada, como nas fases de produção e prototipagem. Essas diretrizes equilibram criatividade e controle para promover responsabilidade e segurança, tanto para os projetos da empresa quanto para a equipe, pois mostra que o trabalho de seus colaboradores e colaboradoras é essencial e insubstituível no processo.

3ª etapa: capacite a equipe para trabalhar com IA - Implementar vibe coding exige uma mudança de processos, mas também de cultura. Para que as pessoas desenvolvedoras da sua empresa usem essa abordagem com eficiência, é preciso que toda a equipe seja treinada em letramento em IA. Assim, todas as pessoas podem conseguir formular prompts eficientes, avaliar criticamente as respostas da IA e melhorar os resultados gerados.

4ª etapa: acompanhe o uso e os resultados do vibe coding - Após implementar ferramentas e integrar o vibe coding ao fluxo de trabalho do seu time, é essencial monitorar continuamente seu uso e os impactos gerados. Essa etapa garante que a prática esteja realmente agregando valor ao desenvolvimento, além de ajudar a identificar pontos de melhoria e evitar desvios que comprometam a qualidade do código.

Para concluir, podemos resumir que o vibe coding representa uma oportunidade concreta de transformar a maneira como o software é construído dentro das empresas. Com uso responsável, processos bem definidos e capacitação das equipes, a IA pode se tornar uma aliada estratégica poderosa. Destacamos que o futuro do desenvolvimento corporativo não está em substituir pessoas desenvolvedoras por máquinas, mas sim em potencializar suas capacidades humanas com o apoio inteligente da tecnologia.