A inteligência artificial já deixou de ser uma promessa para se tornar parte da rotina de desenvolvimento de software. Ferramentas capazes de gerar código, sugerir implementações, criar testes e explicar trechos complexos passaram a integrar o dia a dia de desenvolvedores e empresas.

Diante desse cenário, o debate sobre vibe-coding costuma seguir dois caminhos igualmente equivocados. De um lado, há quem apresente a IA como uma solução capaz de acelerar qualquer projeto, independentemente do contexto. Do outro, há quem enxergue riscos em qualquer mudança nos processos tradicionais de desenvolvimento.

O ponto central não está em decidir se a inteligência artificial deve ou não ser utilizada. Essa decisão já foi tomada pelo mercado. A questão realmente importante é outra: com qual método ela será utilizada?

Imagine uma solicitação aparentemente simples: “Crie um cadastro de clientes com login, busca e exportação.”

Muito provavelmente, uma ferramenta de IA será capaz de entregar uma primeira versão funcional. A tela pode abrir, o login pode funcionar, a busca pode retornar resultados e a exportação pode gerar um arquivo.

Mas isso não significa que a solução esteja pronta, muito menos correta.

Antes de escrever qualquer linha de código, existem perguntas essenciais

• Quem está autorizado a cadastrar novos usuários?
• Quais informações são obrigatórias no cadastro?
• Quem pode exportar os dados?
• A exportação precisa gerar registros de auditoria?
• Usuários inativos devem aparecer nas buscas?
• Existem diferenças entre perfis internos e externos?
• O sistema deve impedir registros duplicados?
• Quais informações cada perfil está autorizado a visualizar?

Essas questões não representam burocracia. Elas traduzem o funcionamento do negócio.

No ambiente corporativo, o software vai muito além da interface que aparece na tela. Ele incorpora regras de negócio, políticas de acesso, integrações entre sistemas, requisitos regulatórios, proteção de dados e impactos diretos sobre operações e clientes.

Quando essas definições não existem, a inteligência artificial tende a preencher as lacunas da forma mais provável possível. O resultado costuma ser um código plausível, mas não necessariamente adequado à realidade da empresa.

Ao reduzir a fricção inicial, ele também pode eliminar etapas fundamentais do processo de engenharia, justamente aquelas responsáveis por esclarecer requisitos, alinhar expectativas entre áreas e antecipar riscos.

E nem toda fricção é um problema.

Muitas vezes, ela existe porque o desafio ainda não foi completamente compreendido. Em outros casos, porque diferentes áreas precisam validar regras de negócio. Em outros, ainda, porque pequenas decisões técnicas podem gerar impactos financeiros, operacionais ou regulatórios significativos.

Método continua sendo parte essencial do desenvolvimento corporativo

É por isso que abordagens estruturadas, como o spec-driven development, seguem sendo fundamentais no desenvolvimento corporativo.

Nessa metodologia, o código não é o ponto de partida. O processo começa pela definição clara do problema, dos usuários envolvidos, das regras de negócio, dos dados necessários, das exceções previstas, das integrações, das restrições técnicas e dos critérios de aceite.

Embora essa etapa possa parecer mais lenta no início, ela reduz retrabalho, aumenta a previsibilidade e evita o que muitas equipes acabam experimentando: uma falsa sensação de velocidade.

A inteligência artificial tem potencial para acelerar significativamente o desenvolvimento de software. Mas, sem especificação, governança e método, ela também acelera ambiguidades, amplia inconsistências e torna mais difícil garantir a qualidade das soluções entregues.

Nos próximos artigos, a série aprofunda os principais desafios do vibe-coding. O próximo tema será “Plausibilidade, especificação e fonte da verdade”, mostrando por que respostas convincentes nem sempre significam soluções corretas.