Um artigo de opinião publicado pelo VentureBeat levantou uma questão incômoda para times de engenharia: a popularização do “vibe coding” — a prática de programar guiado pelas sugestões de modelos de IA, com pouca verificação conceitual — pode estar prejudicando o desenvolvimento técnico de novos profissionais. A tese central não é “proibir IA”, mas mudar o enquadramento: usar assistentes como mentores interativos, dentro de processos de revisão e aprendizado estruturados, para que a velocidade não sacrifique a compreensão profunda.

O que é “vibe coding”

“Vibe coding” descreve um modo de trabalho em que o(a) desenvolvedor(a) confia majoritariamente em respostas de IA generativa para escrever ou completar trechos de código, validando-os apenas por “sinais” superficiais (compilou, passou em um teste simples, “parece certo”). Em vez de partir de princípios de design, leitura cuidadosa de documentação e análise de trade-offs, o fluxo tende a ser impulsionado por prompts e tentativas rápidas até algo “funcionar”.

Essa abordagem ganhou tração com a maturidade de assistentes de código e agentes que propõem implementações, refatorações e correções. O ganho de produtividade é real — especialmente em tarefas repetitivas, scaffolding de projetos e geração de boilerplate. O problema surge quando a confiança vira dependência e a aprendizagem humana se torna acessória.

Por que isso preocupa líderes de engenharia

Organizações precisam de velocidade, mas sem depreciar competências essenciais que sustentam sistemas em produção. Os riscos do “vibe coding” incluem:

• Déficit de depuração e raciocínio causal: sem investigar por que o código funciona (ou falha), perde-se a habilidade de rastrear bugs complexos e incidentes.
• Compreensão de código legado: equipes vivem em bases maduras; sem leitura ativa e modelagem mental, a manutenção degrada.
• Arquitetura e design: soluções “que passam no teste local” podem criar acoplamentos indevidos, dívida técnica e gargalos.
• Qualidade e segurança: trechos gerados sem revisão podem introduzir vulnerabilidades, violações de compliance e problemas de licenças.
• Formação desigual: profissionais juniores podem “pular etapas” do aprendizado, reduzindo empregabilidade de médio prazo e “bus factor”.

O efeito nos profissionais juniores

Carreiras em engenharia tradicionalmente evoluem com prática deliberada: ler código, depurar, refatorar, discutir design, escrever testes. Sem essas etapas, o repertório fica raso. O resultado pode ser uma geração que entrega tarefas pontuais mais rápido, mas enfrenta dificuldades diante de problemas abertos, integrações complexas e incidentes em produção.

O que o artigo do VentureBeat defende

O texto aponta um caminho de meio-termo: manter a IA no fluxo, porém como mentora, não como muleta. Em outras palavras, o objetivo é transformar cada interação com a IA em aprendizado explícito. Em vez de aceitar um patch “porque passou”, exigir explicações (“por que isso corrige?”, “quais alternativas?”), comparar abordagens e reforçar revisões humanas rigorosas. A mensagem essencial: produtividade e formação não são opostos — desde que o processo priorize entendimento e qualidade.

Boas práticas para usar IA sem atrofiar habilidades

Processos técnicos

• Prompting com intenção pedagógica: peça à IA que explique a solução, cite suposições, liste riscos e proponha testes. Isso muda o foco de “gerar código” para “gerar compreensão”.
• Revisões de código estruturadas: checklists que avaliem arquitetura, complexidade, legibilidade, segurança e aderência a padrões, não só o “funciona?”.
• Refatorações manuais: após obter uma sugestão, refatore trechos críticos manualmente; isso solidifica conceitos e reduz acoplamento oculto.
• Testes como contrato de entendimento: priorize testes de propriedade (invariantes, contratos), além de casos felizes. Peça à IA sugestões de casos-limite e revise-os.
• Documentação viva: registre decisões de design e trade-offs com justificativas curtas. Inclua por que uma alternativa foi rejeitada.

Formação e carreira

• Pair programming humano-humano: combine sessões com e sem IA. A troca entre pares desenvolve linguagem comum, boas práticas e senso crítico.
• Rotação de áreas e ownership: ofereça a juniores tarefas de manutenção, incidentes simulados e ownership de componentes, com mentoria ativa.
• Trilhas de aprendizado explícitas: para cada sprint, defina objetivos de competência (ex.: “profiling e otimização de I/O”) e conecte-os a tarefas reais.
• Revisões de PR como rituais de ensino: inclua perguntas orientadas: “qual é o modelo mental do módulo?”, “onde estão as fronteiras?”, “o que pode quebrar?”.

Implicações para empresas, universidades e bootcamps

Empresas podem atualizar suas diretrizes de engenharia para incorporar IA com governança: critérios de uso, revisão obrigatória, telemetria de qualidade e trilhas de capacitação. Universidades e bootcamps, por sua vez, podem aceitar IA em exercícios, desde que a avaliação meça compreensão: explicações orais, diários de raciocínio, análise comparativa de soluções e discussões sobre complexidade e segurança.

Portfólios podem incluir “estudos de decisão”: problema, hipóteses, alternativas, critérios, solução escolhida e trade-offs. Isso demonstra pensamento sistêmico — algo que a mera exibição de código gerado não revela.

Métricas e governança

• Rastreabilidade: registre onde IA contribuiu (proveniência de trechos) e por quem revisou; isso suporta auditoria e aprendizado coletivo.
• Métricas além de velocidade: defeitos por módulo, tempo médio de recuperação, cobertura útil, complexidade ciclomática média, taxas de retrabalho e incidentes regressivos.
• Saúde da base: dívida técnica documentada, aderência a padrões, frequência de refatorações e estabilidade de interfaces.
• Privacidade e compliance: políticas claras sobre dados em prompts e uso de código gerado, incluindo verificação de licenças.

Perguntas para diagnosticar seu time

• Quando aceitamos uma sugestão de IA, entendemos por que ela funciona e onde pode falhar?
• As revisões de código cobrem arquitetura, segurança e legibilidade — ou apenas aprovam o que compila?
• Juniores têm oportunidades de depurar, refatorar e discutir design com mentores?
• Nossas métricas valorizam compreensão e qualidade, não só velocidade?
• Temos padrões para prompts e documentação de decisões?

Conclusão

O “vibe coding” é um alerta, não uma sentença. Assistentes de IA já ampliam a produtividade e podem acelerar a curva de aprendizado — desde que os times tratem cada sugestão como ponto de partida para entender o problema, comparar caminhos e explicitar trade-offs. O recado do artigo do VentureBeat é pragmático: líderes devem desenhar processos em que a IA ensina e o humano decide. Assim, evitamos formar profissionais que “programam por sensação” e construímos equipes capazes de sustentar sistemas confiáveis, seguros e evolutivos.

Fonte: https://venturebeat.com/ai/is-vibe-coding-ruining-a-generation-of-engineers