Compartilhando conhecimento em IA – Vibe Coding: quando a empolgação inicial vira frustração técnica e a conta chega

Nos últimos tempos, tenho ouvido cada vez mais o termo vibe coding. Normalmente ele aparece acompanhado de entusiasmo, exemplos rápidos e a sensação de que programar nunca foi tão fácil. Na teoria, é mesmo muito atraente. E sendo honesto, nas primeiras horas, funciona muito bem. Você descreve o que quer, a IA responde rápido, o código aparece, tudo parece fluir. A sensação é de produtividade extrema, quase como se o desenvolvimento tivesse finalmente deixado de ser um processo pesado e cheio de atritos. O problema é que essa sensação inicial não se sustenta quando o projeto deixa de ser um experimento e passa a ser um sistema real.

O vibe coding funciona tão bem no começo porque o começo de qualquer projeto é um ambiente extremamente favorável. Existe pouco código, poucas regras, quase nenhuma dependência e nenhuma história acumulada. É difícil errar nesse estágio. Qualquer solução parece válida e qualquer avanço parece enorme. A IA se encaixa perfeitamente nesse cenário, gerando estruturas, funções e integrações com uma velocidade impressionante. É exatamente aí que surge o erro mais comum: acreditar que essa experiência inicial vai se manter conforme o sistema cresce. Não vai.

À medida que o projeto evolui, o código ganha estado, contexto, exceções e decisões acumuladas. E é nesse ponto que o vibe coding começa a mostrar seus limites. Um problema que enfrentei diversas vezes é a repetição de erros. Você identifica um bug, explica claramente o que está errado, corrige e segue em frente. Algumas interações depois, o mesmo erro reaparece. Às vezes idêntico, às vezes levemente disfarçado. Não é teimosia da IA. É falta de compreensão real do sistema como um todo. Ela reage ao contexto imediato, mas não constrói uma memória estrutural do que já foi resolvido.

Outro ponto extremamente desgastante são os bugs simples que simplesmente não se resolvem. Coisas que, manualmente, eu corrigiria em poucos minutos acabam se transformando em ciclos longos de tentativa e erro. A IA sugere ajustes que parecem corretos, mas não resolvem o problema. Ou resolvem um ponto e quebram outro. Em alguns casos, ela altera partes do código que nem deveriam ser tocadas. A sensação é de estar explicando o mesmo problema repetidamente para alguém que entende cada frase isoladamente, mas nunca o sistema como um todo.

Talvez o aspecto mais frustrante seja quando algo que estava funcionando para de funcionar após um ajuste pontual. Não era algo instável ou provisório, estava funcionando de verdade. Você pede uma modificação pequena e, de repente, surgem regressões, fluxos quebrados e comportamentos inesperados. Muitas vezes nem fica claro o motivo. Isso acontece porque a IA não tem noção de impacto sistêmico. Ela otimiza localmente sem entender as consequências globais.

Existe ainda um problema pouco discutido, mas muito real, que é o consumo de tokens. Durante ciclos longos de debug, refatoração e ajustes sucessivos, o uso de tokens cresce rapidamente. Cada nova tentativa exige mais contexto, mais código colado, mais explicação e mais histórico. O que começa barato vira caro em pouco tempo. Já me peguei insistindo em resolver um problema simples com IA e, quando percebi, já tinha gasto uma quantidade absurda de tokens, muitas vezes maior do que custaria simplesmente parar, pensar com calma e resolver manualmente. A promessa de economia de tempo acaba se transformando em desperdício de dinheiro e energia cognitiva.

Além do custo financeiro, existe um custo mental que se acumula. No início, parece que você está delegando trabalho. Com o tempo, percebe que apenas trocou o tipo de esforço. Você deixa de escrever parte do código, mas passa a revisar tudo com atenção excessiva, desconfiar constantemente do que recebe, explicar repetidamente o contexto e tentar evitar que os mesmos erros aconteçam de novo. O trabalho fica mais fragmentado, menos fluido e, muitas vezes, mais estressante.

Grande parte do problema não está na tecnologia em si, mas na narrativa que o mercado construiu em torno dela. Existe uma obsessão por demos rápidas, MVPs feitos em horas e vídeos impressionantes. Isso alimenta a ideia de que desenvolvedores estão sendo substituídos por IA. Na prática, o que está sendo automatizado é a parte mais fácil do trabalho. A parte difícil continua sendo humana. Tomar decisões arquiteturais, lidar com complexidade ao longo do tempo, manter sistemas estáveis sob mudanças constantes e entender contexto de negócio não são problemas estatísticos. São problemas de responsabilidade e experiência.

O vibe coding não é um vilão. Eu uso e continuo usando. O problema é colocá-lo no lugar errado. Ele funciona muito bem para prototipação, exploração de ideias, geração de boilerplate e aceleração do início de um projeto. Ele funciona muito mal quando tentamos tratá-lo como pilar de arquitetura, autoridade técnica ou substituto de engenharia. Quanto mais crítico o sistema, menos espaço existe para improviso.

No fim das contas, a empolgação inicial sempre dá lugar à realidade. O vibe coding acelera o começo, mas cobra juros no meio do caminho, seja em bugs persistentes, regressões inesperadas, consumo excessivo de tokens ou desgaste mental. A tecnologia é poderosa, mas não assume responsabilidade. Quando algo quebra em produção, alguém precisa responder por isso. E essa pessoa ainda é o desenvolvedor.