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Vibe coding facilita a criação de software com IA, enquanto novas abordagens buscam estruturar e supervisionar esse desenvolvimento (Getty Images)
Redatora
Publicado em 28 de setembro de 2026 às 05h03.
Criar um programa descrevendo em linguagem natural o que ele deve fazer parece simples, mas colocar essa ideia em funcionamento é mais complexo quando o software precisa operar de forma confiável.
O avanço do chamado vibe coding mostrou que a IA pode reduzir a barreira de entrada para a programação, ao mesmo tempo em que revelou os limites de simplesmente pedir código e verificar se o resultado parece funcionar.
O termo ganhou força em 2025 para descrever uma forma de desenvolver software na qual a pessoa orienta a IA por meio de comandos e descrições, em vez de escrever manualmente cada trecho do código.
A abordagem facilita protótipos e experimentações, mas a experiência das empresas começa a apontar para uma etapa seguinte.
No vibe coding, o profissional descreve o que deseja criar, recebe código gerado pela IA e continua fazendo ajustes por meio de novas instruções. Em alguns casos, é possível construir uma aplicação funcional sem dominar programação em profundidade.
A lógica funciona bem para testar uma ideia rapidamente. O problema aparece quando aquele código precisa sustentar um sistema usado por clientes, lidar com grandes volumes de acesso ou se integrar a outras aplicações.
Segundo artigo publicado pelo Baguete, o mercado percebeu que o vibe coding tradicional exigia muita revisão e não contemplava adequadamente etapas como planejamento, testes, implantação e governança do software.
A partir dessas limitações, ganha espaço uma abordagem mais estruturada, chamada de Engenharia de Software Agêntica.
A principal mudança está no papel que a IA ocupa durante o desenvolvimento e em como agentes especializados podem participar de diferentes etapas do trabalho.
Um agente pode receber uma especificação, planejar uma solução, escrever o código, executar testes, identificar problemas e fazer correções. Outros agentes podem assumir funções diferentes dentro do mesmo processo.
O profissional continua definindo o que precisa ser construído e avaliando se o resultado atende aos requisitos. A diferença é que passa a supervisionar uma cadeia de tarefas executadas com maior autonomia pela IA.
Quanto mais etapas ficam sob responsabilidade de agentes, maior é o risco de um erro passar de uma parte do processo para outra.
Um código pode funcionar em um teste limitado e apresentar problemas quando integrado a um sistema maior. Uma alteração aparentemente simples também pode afetar recursos que não estavam no foco inicial.
Por isso, o desenvolvimento com IA precisa incorporar regras para testes, revisão, segurança e acesso aos sistemas. A autonomia não elimina a necessidade de controle; muda onde esse controle acontece.
A própria Engenharia de Software Agêntica descrita pelo Baguete prevê autonomia supervisionada, com agentes capazes de planejar, executar, testar e corrigir tarefas enquanto profissionais acompanham o processo.
Saber escrever código continua relevante, mas entender requisitos, arquitetura, testes, segurança e funcionamento de sistemas pode ganhar ainda mais peso quando parte da execução é delegada à IA.
Isso também amplia o espaço 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 termina quando a IA começa a escrever código.
O próximo desafio é fazer com que esse código seja confiável, seguro e adequado ao ambiente em que será usado.
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