Eu não acredito em vibe coding
Escrever código significa construir software?
Em breve, teremos empresas bilionárias com apenas um funcionário? Foi o que disse Sam Altman. Satya Nadella, CEO da Microsoft, decretou a morte do SaaS. O CEO da Ycombinator deu a letra: vibe coding é o que comanda a parada. A pergunta é: por que eles estão dizendo isso agora?
Na edição de hoje da Newsletter do Moa, eu conto sobre a minha (controversa) opinião a respeito da nova onda do "vibe coding".
Todo mundo virou programador
A popularização da inteligência artificial generativa desbloqueou um novo paradigma na área da tecnologia, mais precisamente na programação: a partir de agora, qualquer pessoa que saiba falar uma língua natural pode se tornar um programador.
Apesar de eu não codar software que roda em produção faz tempo, eu ainda escrevo muito código no meu dia a dia. Eu lido com muitas planilhas, números, dados, processos… tudo de forma digital e, por isso, passível de automação. Codar é uma habilidade que potencializa a minha capacidade como gestor.
Depois do surgimento da IA, essa habilidade se potencializou ainda mais. Não é exagero dizer que passo o dia inteiro com o ChatGPT aberto e, quase sempre, solicitando algo relacionado a código, sejam fórmulas de Google Sheets, sejam scripts Python. Sem dúvida nenhuma, a capacidade das IAs para escrever código é assustadoramente boa.
Diante disso, surgiu uma nova categoria de programadores: os vibe coders. Segundo meu amigo ChatGPT, um vibe coder é quem “programa com base na intuição, sem planejamento estruturado, guiado por sugestões da IA (como o ChatGPT ou o GitHub Copilot), e com foco mais em ‘fazer funcionar’ do que em construir software sólido e escalável.”
O empoderamento da IA em transformar “meros mortais” em programadores está mexendo com as paixões, a ponto de começarmos a ver declarações de que, em breve, teremos uma empresa com $1B de valuation com apenas um funcionário. Será?
Construir software é MUITO caro
É bem provável que você já tenha passado pela traumática experiência de uma reforma. A história é sempre a mesma: aquele pequeno ajuste na cozinha que custaria dez mil reais e demoraria cerca de um mês para ficar pronto acaba virando um pesadelo de mais de trinta mil reais de custo, com pelo menos 6 meses de duração.
Assim como reformas, projetos de software, especialmente os de escopo fechado, costumam se comportar de maneira similar. Aquele projetinho, que era pra ser super simples, acaba demorando o triplo do prazo e custando 4x mais caro.
Primeiro de tudo, projetos que possuem várias tarefas encadeadas, por si só, já são complexos e difíceis de prever. Quer ver só? Se um projeto possui 10 fases, em que cada fase possui 90% de previsibilidade, a sua previsibilidade total cai para aproximadamente 34,87%. Isso significa que, a cada três projetos nesse contexto, apenas um terminará dentro do prazo previsto.
Agora, imagine que projetos de software possuem uma camada a mais de complexidade, dada a abstração que é “escrever código”. Pois é… projetos de software são complexos, por natureza. Quem diz isso não sou eu, mas, sim, a história do desenvolvimento de software.
Com o passar do tempo essa complexidade só aumentou, especialmente pós COVID. São muitas linguagens de programação, muitos frameworks, muitas ferramentas, muitas APIs e, consequentemente, muitas integrações para unir tudo isso. São muitas formas de fazer a mesma coisa.
Diante desse cenário complexo e potencialmente caótico, a chance de construir software “errado” é muito grande. Quanto mais “errada” for a concepção do software, maior será o custo de manutenção. Inclusive, coloco o termo errado entre aspas justamente porque o software errado funciona. Só não escala.
Como disse meu amigo Augusto Goulart, sobre um vídeo que aprofunda no assunto:
A IA no desenvolvimento de software faz sucesso porque desenvolver software, principalmente web, hoje em dia, é manter um castelo de cartas onde tudo quebra todo dia.
Construir software bem feito vai muito além de escrever código. É preciso definir muito bem o problema, e isso envolve estratégia de mercado, pesquisa com usuário, validação, prova de conceito, etc. É preciso arquitetar bem a solução, considerando performance, segurança, custos, e potenciais desperdícios (overengineering).
Construir software bem feito é uma atividade híper complexa. São muitas variáveis a serem consideradas, das mais diversas naturezas. É uma atividade que exige um alto grau de intelectualidade e, principalmente, interdisciplinaridade.
Para tangibilizarmos o quão caro é construir software bem feito, basta fazer conta: uma squad de desenvolvimento de software com um tech lead, um sênior, um pleno, um júnior, um designer e um PM não sai por menos de R$ 1M de reais por ano.
A quem interessa o hype
Quem disse que em breve teremos empresas com $1B de valuation com apenas um funcionário foi o Sam Altman, CEO da OpenAI. Satya Nadella, CEO da Microsoft, disse que o SaaS vai morrer. Garry Tan, CEO da aceleradora YCombinator, disse que vibe coding é a nova tendência que está transformando startups.
Ouvir o que essas pessoas têm a dizer sobre inteligência artificial é como ouvir do vendedor da loja que essa roupa caiu super bem em você. É possível que ele esteja falando a verdade? Sim, é possível. Mas saiba que ele possui um incentivo claro em mentir para você (ou, pelo menos, dar uma pequena maquiada em sua opinião).
Na minha humilde opinião, IA ainda é mais especulação do que realidade. Pelo menos eu ainda não presenciei os grandes saltos exponenciais, prometidos por essas pessoas. Não na “economia real”.
Eu acredito que IA tende, sim, a disruptar o mundo, assim como aconteceu com a popularização da internet, no início dos anos 2000 (acho que cabe o paralelo). Mas, essa disrupção ainda não aconteceu. Para mim, essas previsões exageradas são ditas com um intuito marketeiro. Existe toda uma indústria que se beneficia desse tipo de “bravata”.
Conclusão
Sim, já temos grandes ganhos de produtividade. Ferramentas que codam, como Lovable, v0, etc., são ótimas para agilizar prototipação e validação de ideias. Ferramentas como Cursor ou Github Copilot são ótimas para agilizar a escrita de códigos simples, como testes ou funções. Ferramentas como Sourcery são ótimas para agilizar o processo de code review.
A IA já está mudando nossas vidas, e de forma alguma nego isso. Mas, esses ganhos ainda são incrementais, não exponenciais.
Não se deixe enganar. Construir software do jeito certo é caro e trabalhoso. Os fundamentos seguem sendo importantes. Mais importantes do que nunca, na real. E esses fundamentos só são desenvolvidos com ANOS de estudo e prática. Não existe atalho. Aqui, a IA ainda tem pouca utilidade.
Desconfie das narrativas de massa. Busque sempre entender quais são as intenções por trás do mensageiro. Pergunte-se sempre: quais são os incentivos de quem te vende uma narrativa? Como essa pessoa se beneficia disso? Essa pessoa é uma pessoa isenta, de fato?
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