ArtigosA IA e a programação além do código

A IA e a programação além do código

De plataformas low-code ao vibe coding, especialista do Senac Tech analisa os limites da IA e a importância dos fundamentos técnicos na programação

A Inteligência Artificial tem transformado rapidamente o desenvolvimento de software e ampliado os debates sobre o futuro da programação e o papel do programador. Ao longo dos anos, diferentes tecnologias surgiram como possíveis substitutas do desenvolvimento tradicional. Primeiro vieram as plataformas low-code, com componentes prontos e menor necessidade de escrita manual. Depois, o conceito de no-code ampliou essa proposta, permitindo a criação de aplicações por meio de interfaces visuais e automações simplificadas.

Com a popularização das IAs generativas, ganha força o chamado vibe coding, em que desenvolvedores utilizam prompts para que a IA gere aplicações e funcionalidades completas. Essas ferramentas representam um avanço importante em produtividade e acessibilidade.

No entanto, programar nunca foi apenas escrever código. Desenvolver sistemas envolve arquitetura, segurança, escalabilidade, performance e boas práticas. Uma IA pode gerar funcionalidades rapidamente, mas isso não significa que o sistema esteja preparado para lidar com crescimento de usuários, manutenção ou vulnerabilidades.

Nos últimos anos, aumentou a quantidade de aplicações desenvolvidas sem critérios técnicos adequados, resultando em sistemas frágeis e problemas de segurança. Isso acontece porque criar soluções confiáveis exige análise, planejamento, conhecimento técnico e visão de longo prazo.

Assim como uma construção precisa de planejamento estrutural para ser segura e sustentável, sistemas também dependem de arquitetura e decisões técnicas bem definidas. Muitas aplicações conseguem atender necessidades iniciais, mas, sem uma base sólida, tornam-se difíceis de evoluir.

Nesse contexto, a formação de novos programadores se torna ainda mais importante. As ferramentas evoluem constantemente, mas fundamentos como lógica, banco de dados, segurança e boas práticas seguem essenciais. Mais do que aprender a utilizar IA, os profissionais precisarão desenvolver pensamento crítico para entender problemas, validar soluções e tomar decisões com responsabilidade.

Por Lucas Matheus Peres Morais – docente do Senac Tech

Este artigo expressa a visão do autor. A publicação não se responsabiliza pelas informações aqui apresentadas.

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