A primeira versão de uma funcionalidade costuma ser a parte mais visível do desenvolvimento de software. É também a mais fácil de demonstrar. Uma tela funcionando, um relatório sendo gerado ou uma automação concluída rapidamente transmitem a sensação de progresso imediato.

Na prática, a maior parte do ciclo de vida de um sistema acontece depois que ele entra em produção. É quando surgem novas regras de negócio, integrações adicionais, requisitos regulatórios, ajustes de desempenho, correções de defeitos, mudanças de equipe e necessidades de evolução.

É justamente nesse momento que aparecem as principais limitações do vibe-coding quando utilizado sem método.

O problema aparece quando resta apenas o código

Ao construir uma funcionalidade por meio de interações improvisadas com uma ferramenta de IA, grande parte das decisões fica fora do ambiente da empresa. O histórico permanece nas conversas, as justificativas ficam na memória de quem elaborou os prompts e muitos ajustes são realizados sem qualquer registro formal.

Quando essa pessoa muda de projeto, deixa a organização ou simplesmente não se lembra mais do raciocínio utilizado, resta apenas o código.

Visão sistêmica não é detalhe

Esse desafio é ampliado pela ausência de visão sistêmica.

O vibe-coding incentiva a resolução rápida de problemas específicos: criar uma tela, desenvolver um endpoint, automatizar uma rotina ou gerar um relatório.

Entretanto, sistemas corporativos não funcionam como componentes isolados.

• Uma alteração aparentemente simples pode impactar permissões de acesso.
• Pode afetar integrações com outros sistemas.
• Pode alterar indicadores gerenciais.
• Pode interferir em processos operacionais.
• Pode gerar reflexos em auditorias e suporte ao usuário.
• Pode atingir diversas outras partes da organização.

Sem uma visão abrangente da arquitetura e do negócio, soluções locais podem gerar consequências inesperadas em outras áreas.

O desafio cresce quando chega a escala

A questão da escala torna esse cenário ainda mais desafiador.

Uma prática que atende bem um desenvolvedor criando um protótipo pode deixar de funcionar quando dezenas de equipes passam a utilizar inteligência artificial simultaneamente.

• Sem especificações compartilhadas, cada equipe interpreta os requisitos de maneira diferente.
• Sem padrões técnicos, cada solução segue convenções próprias.
• Sem critérios de aceite bem definidos, cada entrega é considerada concluída segundo uma régua diferente.

Os custos dessa fragmentação raramente aparecem durante a demonstração inicial.

Eles surgem quando a organização precisa integrar aplicações, realizar auditorias, corrigir incidentes, compartilhar conhecimento entre equipes ou evoluir sistemas que já estão em produção.

A questão é utilizá-la dentro de um processo que preserve contexto, rastreabilidade e responsabilidade sobre as decisões tomadas.

O papel do spec-driven development

É justamente esse o objetivo de abordagens como o spec-driven development.

Antes da implementação, são registrados o problema que precisa ser resolvido, o escopo da solução, as regras de negócio, as restrições, as integrações, os critérios de aceite e os cenários de validação. A inteligência artificial continua acelerando a construção do software, mas passa a operar sobre uma base de conhecimento estruturada e compartilhada.

Nos próximos artigos, a série discute onde o vibe-coding faz sentido e onde não faz, explorando em quais contextos essa abordagem pode gerar ganhos reais de produtividade e em quais situações a engenharia de software continua sendo indispensável.