A inteligência artificial é extremamente eficiente em produzir respostas plausíveis. Isso vale para textos, imagens, análises e também para código.

Um código gerado por IA pode estar bem organizado, utilizar boas práticas, seguir padrões conhecidos e até funcionar em um primeiro teste. Ainda assim, pode estar incorreto em aspectos fundamentais para o negócio.

Em software corporativo, uma solução não falha apenas quando apresenta um erro na tela. Ela também falha quando calcula valores incorretamente, permite operações que deveriam ser bloqueadas, impede ações legítimas, ignora exceções previstas, expõe informações sensíveis ou interpreta de forma equivocada uma regra de negócio.

Esse é um dos principais riscos do vibe-coding quando utilizado sem um processo estruturado.

Ao solicitar que a IA implemente uma funcionalidade a partir de uma descrição genérica, a tendência é receber uma solução aparentemente funcional. O problema é que a IA responde ao que foi solicitado, e não necessariamente ao que o negócio realmente precisa.

Quando a especificação não existe, lacunas viram risco

• Se uma regra não foi descrita, ela pode não ser considerada.
• Se uma exceção não foi mencionada, ela pode ficar de fora.
• Se os critérios de aceite não foram definidos, qualquer resultado razoável pode parecer suficiente.
• Se restrições de segurança, auditoria ou conformidade não forem explicitadas, esses requisitos dificilmente aparecerão na implementação.

O resultado costuma ser um software que parece correto, mas cuja aderência às necessidades da organização nunca foi efetivamente validada.

Ela é o mecanismo que reduz ambiguidades e transforma conhecimento implícito em requisitos verificáveis.

Uma boa especificação estabelece qual problema deve ser resolvido, quais regras precisam ser respeitadas, quais exceções existem, quais restrições técnicas e regulatórias devem ser consideradas e como será possível comprovar que a solução atende ao esperado.

Sem essa referência, as decisões ficam escondidas dentro do próprio código.

Isso cria um problema que muitas organizações já conhecem. Com o passar do tempo, profissionais mudam de equipe, fornecedores são substituídos, regras de negócio evoluem e sistemas passam a integrar novos processos. Quando ninguém sabe por que determinada funcionalidade foi implementada daquela forma, cada manutenção exige reconstruir a intenção original a partir do comportamento do sistema.

Esse cenário já era comum antes da inteligência artificial.

Com IA, ele tende a se intensificar. A capacidade de produzir código aumentou significativamente, mas a capacidade de documentar decisões não cresce automaticamente na mesma velocidade.

O papel do spec-driven development

É justamente nesse ponto que abordagens como o spec-driven development ganham relevância.

Nelas, o código deixa de ser o ponto de partida. Antes da implementação, são definidos o contexto do problema, os usuários envolvidos, as regras de negócio, as exceções, os dados necessários, as integrações, as restrições e os critérios de validação.

A inteligência artificial continua participando do processo, mas passa a operar sobre uma base de conhecimento estruturada, reduzindo interpretações equivocadas e aumentando a consistência das entregas.

Em certo sentido, a diferença entre as duas abordagens pode ser resumida de forma simples:

No desenvolvimento corporativo, essa distinção está longe de ser um detalhe. Ela representa a diferença entre gerar software rapidamente e construir soluções que a empresa consegue compreender, confiar, manter e evoluir ao longo do tempo.

Nos próximos artigos, a série avança para outro desafio do vibe-coding: dívida técnica e produtividade ilusória. Afinal, gerar código mais rápido não significa, necessariamente, desenvolver software com mais qualidade, menor custo ou maior velocidade no longo prazo.