Do vibe coding ao futuro do software: o novo conceito de programação proposto por Karpathy

Em 2024, Andrej Karpathy se tornou o garoto-propaganda da tese de que programar seria, em breve, "apenas conversar com a máquina". O termo *vibe coding* nasceu ali: a ideia de que o código era secundário, quase descartável, fruto de uma interação fluida em inglês com a IA. Agora, com modelos mais robustos, o próprio Karpathy ajustou a rota. O discurso mudou para *agentic engineering* (engenharia agêntica), Software 3.0 e um stack reconstruído para agentes autônomos, não apenas para desenvolvedores humanos.

Para empresas e líderes de tecnologia, a mudança de tom do ex-diretor de IA da Tesla serve como um alerta: a fase de deslumbramento com o "chat" está acabando. Começa a era da engenharia de verdade.

A ascensão e a queda rápida do "programar pelo feeling"

O *vibe coding* viralizou como uma provocação necessária. A promessa era sedutora: entregue a tarefa para a IA, aceite as sugestões sem neurose, copie, cole e ajuste até rodar. Karpathy chegou a dizer que mal tocava no teclado; ele falava com o modelo e o software aparecia.

Ferramentas como Cursor, GitHub Copilot e Claude criaram o palco ideal para isso. O LLM virou um "editor infinito", e a programação parecia ter se reduzido a descrever desejos em linguagem natural. No Brasil, não faltaram influenciadores mostrando como criar SaaS inteiros via comando de voz, vendendo a ilusão de que a compreensão da lógica linha a linha era coisa do passado.

O choque de realidade: quando a "vibe" vira dívida técnica

A ressaca veio rápido. Um artigo do *Futurism* expôs a primeira rachadura: o próprio "pai do vibe coding" admitiu ter escrito manualmente boa parte do código de um projeto recente, contradizendo o dogma que ajudou a criar. Nos bastidores, consultorias começaram a lucrar com um novo serviço: limpar a bagunça de projetos *vibe-coded*.

A realidade do mercado atropelou o hype. Relatos de código duplicado, lógica circular e falhas de segurança tornaram-se comuns. Pesquisadores de Stanford e Princeton, no estudo *LiveCodeBench*, confirmaram com dados o que muitos sentiam na pele: as IAs são ótimas em sintaxe, mas péssimas em casos de borda e raciocínio profundo. O código gerado pela "vibe" costuma estar "logicamente errado" — ele compila, roda, convence o chefe, mas quebra na primeira exceção não prevista.

O caso da healthtech e o custo da refatoração

Um exemplo real, discutido em comunidades de produto, ilustra o preço desse atalho. Uma healthtech do Nordeste montou seu MVP de telemedicina quase inteiramente com IA generativa. O sistema funcionou para captar as primeiras dezenas de clínicas e gerar receita na casa dos seis dígitos.

O pesadelo começou na fase de integração. Ao tentar conectar o sistema com ERPs hospitalares e gateways de pagamento rígidos, o time descobriu um emaranhado de funções gigantescas e acopladas, sem testes. O que a IA entregou em velocidade no primeiro mês, cobrou com juros compostos no semestre seguinte. O time precisou parar o roadmap de inovação para fazer um "mutirão de limpeza", reescrevendo o que a máquina tinha feito de qualquer jeito.

A virada para Software 3.0: saem os chats, entram os agentes

Karpathy, percebendo as limitações do modelo anterior, agora advoga pelo *Software 3.0*. A taxonomia é clara: se o Software 1.0 era escrito por humanos (C++, Python) e o 2.0 eram redes neurais (caixas-pretas de pesos), o 3.0 é a orquestração de LLMs como o novo sistema operacional.

A diferença crucial é que o foco sai do "autocomplete de código" para a construção de *sistemas de agentes*.

Agentes autônomos vs. Autocomplete de luxo

Até aqui, usamos a IA como um assistente passivo: você pergunta, ela responde. Na visão de *agentic engineering*, o humano projeta o fluxo, e o agente executa o trabalho pesado de ponta a ponta.

Karpathy descreve aplicativos de "autonomia parcial". Imagine uma IDE que não apenas sugere a próxima linha, mas que navega pelo repositório, entende o contexto de todo o projeto, propõe uma refatoração em três arquivos diferentes, roda os testes e abre o Pull Request. O humano deixa de ser o digitador e vira o revisor do trabalho da máquina. O rótulo "vibe coding" sai de cena para dar lugar a algo muito mais estruturado: desenhar guardrails (limites de segurança), memórias persistentes e permissões de acesso.

O stack reescrito para máquinas

Essa mudança reconfigura a infraestrutura. As APIs de LLMs deixam de ser apenas endpoints de texto e viram utilitários fundamentais, comparáveis à eletricidade ou aos mainframes dos anos 60.

O Gartner projeta que, até 2026, 80% dos fornecedores de software terão IA generativa integrada. Mas o "pulo do gato" não está em ter um chatbot no canto da tela. Está em preparar a documentação, os SDKs e as interfaces para serem consumidas por *outros robôs*.

Hoje, uma empresa séria de tecnologia não está apenas preocupada se o desenvolvedor entende a API dela; ela precisa garantir que o agente de IA do cliente consiga ler a documentação e integrar os serviços sem alucinar.

Quem ganha (e quem perde) na reconfiguração do mercado

Enquanto o conceito de *agentic engineering* ganha tração, o mercado se divide entre quem vende a pá e quem cava o buraco.

Consultorias: da fábrica de software à auditoria de robôs

Grandes consultorias, como a Thoughtworks, já mudaram o discurso. Vender "horas de desenvolvimento" faz cada vez menos sentido quando a IA pode gerar o código bruto. O novo filão é a inteligência de orquestração.

Em uma varejista do Sul do Brasil, um projeto piloto substituiu squads inteiros de manutenção por uma estrutura enxuta de "engenheiros de agentes". A função desses profissionais não é escrever CRUD, mas desenhar pipelines onde a IA opera, e — crucialmente — auditar as decisões. O valor migrou da codificação para a garantia de que o agente não vai violar a LGPD ou derrubar o e-commerce na Black Friday.

O fim do "engenheiro de prompt" raso

Para o profissional individual, o cenário é brutal para quem apostou na superficialidade. Aquele perfil que apenas "pedia para o ChatGPT fazer" perde relevância à medida que as ferramentas se integram nativamente aos ambientes de desenvolvimento.

O mercado começa a valorizar o perfil híbrido: o engenheiro que entende profundamente de arquitetura de sistemas e sabe usar agentes para eliminar o trabalho braçal. Estudos mostram que desenvolvedores juniores com IA produzem mais código, mas sem supervisão, produzem também mais bugs. A "produtividade" virou uma métrica perigosa se não vier acompanhada de solidez arquitetural.

O "Nirvana do LinkedIn" vs. A engenharia chata

Existe uma ala cética importante nessa discussão. Artigos críticos apontam que a ideia de que "a IA vai programar tudo sozinha" é um "Nirvana de LinkedIn" — ótimo para vender cursos e gerar engajamento, mas distante da realidade trincheira.

A engenharia de software continua sendo, essencialmente, o gerenciamento de complexidade e lógica. IAs são probabilísticas; softwares financeiros ou de saúde precisam ser determinísticos. Essa fricção não desaparece com prompts melhores.

O que Karpathy chama de Software 3.0 não elimina a necessidade de lógica rigorosa; apenas muda a interface. Em vez de brigar com sintaxe de C++, brigamos com alucinações de modelos e janelas de contexto.

O teste de realidade para sua empresa

Antes de demitir seus programadores e contratar "arquitetos de agentes", vale aplicar um filtro de sobriedade. A transição para o *agentic engineering* exige maturidade que poucas empresas têm.

Você mede qualidade ou só velocidade?

Se sua empresa não tem métricas claras de cobertura de testes, taxa de incidentes e tempo de recuperação, colocar agentes para codificar é suicídio. Você vai apenas acelerar a produção de um software instável. A IA escala o caos com a mesma eficiência que escala soluções.

Quem desenha o sistema?

A tese de Karpathy pressupõe que alguém está projetando os fluxos que os agentes vão executar. Se sua equipe técnica é composta majoritariamente por executores de tarefas, e não por projetistas de sistemas, a ferramenta será subutilizada — ou perigosa.

O risco da "Caixa-Preta"

Em setores regulados, a explicabilidade é lei. Um agente de IA que toma uma decisão de crédito ou de triagem médica precisa ter seu raciocínio auditado. Se o "vibe coding" era sobre confiar na magia, a engenharia agêntica é sobre controlar a máquina.

Em fevereiro de 2026, o romantismo do "fim da programação" arrefeceu. O código continua lá, os bugs também. A diferença é que agora a disputa não é sobre quem digita mais rápido, mas sobre quem constrói as melhores gaiolas e fluxos para os novos "funcionários" digitais operarem.

Fontes

VIBE CODING | O Fim da Programação Como a ...

Anotações da Palestra de Andrej Karpathy: A Mudança do Software

O Hype do "Fim da Programação" Acabou de Desabar. Eis ...

A verdade indigesta sobre Vibe Coding (com dados)

Vibe Coding e a realidade por trás da automação de código com IA