Vibe coding: a programação tradicional está morrendo? Ex-fundador da OpenAI responde

A engenharia de software está passando por uma transformação sem precedentes. Segundo Andrej Karpathy, ex-diretor de inteligência artificial da Tesla e cofundador da OpenAI, os agentes de IA mudaram completamente a forma como desenvolvedores trabalham — e isso pode significar o fim da programação como conhecemos.

A mudança de fase na programação: o que está acontecendo?

Em suas "notas de Claude Coding", publicadas no início de 2026, Karpathy revelou uma estatística surpreendente sobre seu próprio fluxo de trabalho. Em novembro de 2025, ele escrevia manualmente cerca de 80% do código, usando ferramentas de IA apenas como suporte. Dois meses depois, a proporção inverteu completamente: os modelos de IA agora produzem 80% do código, enquanto ele se concentra apenas em revisões e direcionamento estratégico.

Essa transição não é apenas numérica. Karpathy admite que está "começando a perder lentamente" sua habilidade de escrever código manualmente — uma declaração que gerou ondas de choque na comunidade de desenvolvimento.

Claude Code e Codex: os agentes que mudaram tudo

A "mudança de fase" mencionada por Karpathy está diretamente relacionada ao avanço de agentes de programação como o Claude Code, da Anthropic, e o Codex, da OpenAI. Segundo o executivo, esses modelos superaram o "limiar de coerência" no final de 2025, tornando-se suficientemente robustos para assumir a maior parte do trabalho de codificação.

Mas o que torna esses agentes tão revolucionários? A resposta está na capacidade de compreender e executar instruções em linguagem natural — um conceito que o próprio Karpathy batizou de "vibe coding". O termo, que se popularizou rapidamente e foi eleito palavra do ano pelo dicionário Collins, descreve a programação guiada por descrições em linguagem humana, sem necessidade de sintaxe específica ou conhecimento profundo de estruturas de código.

Como funciona o vibe coding na prática

A reação da indústria: entusiasmo e preocupação

As declarações de Karpathy geraram reações imediatas de profissionais influentes do setor tech. Ethan He, engenheiro de IA e ex-funcionário da Nvidia, afirmou que um "engenheiro 10x" pode se tornar um "exército de um homem só" com o uso estratégico de IA.

Charles Weill, engenheiro da xAI, traçou uma analogia interessante com o mundo dos investimentos: assim como investidores de capital de risco distribuem recursos entre várias empresas, fundadores agora podem "distribuir" trabalho entre múltiplos agentes de IA.

Boris Cherny, integrante da equipe da Anthropic e criador do Claude Code, revelou que há mais de dois meses não realiza nem pequenas edições manuais no código. Toda a equipe do Claude, formada por engenheiros de diversas especialidades, utiliza o próprio sistema para programar — uma prova viva da eficácia da ferramenta.

Os desafios do código gerado por IA

Apesar do entusiasmo, nem tudo são flores na programação assistida por IA. Boris Cherny apontou problemas recorrentes de qualidade, incluindo:

• Código desnecessariamente complexo

• Trechos inúteis que não contribuem para a funcionalidade

• Falta de otimização em determinadas situações

• Redundâncias que aumentam o tempo de processamento

A solução encontrada pela equipe da Anthropic? Criar um ciclo automatizado onde a própria IA revisa o código gerado por outros modelos. É uma espécie de "IA corrigindo IA", um conceito que redefine completamente o papel do desenvolvedor humano no processo.

O que isso significa para desenvolvedores?

Para Karpathy, a transição é "poderosa", mas também "fere o ego" de quem aprendeu programação de forma tradicional. E ele está certo ao identificar essa dicotomia. Afinal, muitos desenvolvedores passaram anos dominando linguagens de programação, estruturas de dados e algoritmos. Ver essas habilidades se tornarem menos relevantes pode ser desconfortável.

Mas a pergunta permanece: a programação tradicional está realmente em declínio?

Habilidades que continuam relevantes

Apesar da automação crescente, algumas competências humanas permanecem insubstituíveis:

1. Pensamento estratégico: definir o que precisa ser construído e por quê

2. Arquitetura de sistemas: decisões de alto nível sobre estrutura e escalabilidade

3. Revisão crítica: avaliar a qualidade e segurança do código gerado

4. Resolução de problemas complexos: situações que exigem criatividade genuína

5. Compreensão do contexto de negócio: traduzir necessidades reais em soluções técnicas

FAQ: vibe coding e o futuro da programação

O que é vibe coding?
Vibe coding é o termo criado por Andrej Karpathy para descrever a programação guiada por instruções em linguagem natural, onde desenvolvedores descrevem o que precisam em vez de escrever código linha por linha.

A IA vai substituir programadores?
Não completamente. O papel está mudando de "escritor de código" para "arquiteto e revisor", com foco em decisões estratégicas e garantia de qualidade.

Quais são os melhores agentes de IA para programação em 2026?
Claude Code (Anthropic) e Codex (OpenAI) lideram o mercado, com capacidades avançadas de compreensão de contexto e geração de código.

Vale a pena aprender programação tradicional ainda?
Sim. Compreender os fundamentos continua importante para avaliar e orientar o trabalho dos agentes de IA.

O impacto nos cursos de ciência da computação

Uma das observações mais provocativas de Karpathy é que a codificação feita por IA tem uma função diferente da ensinada em cursos tradicionais de ciência da computação. Isso levanta questões importantes sobre o futuro da educação em tecnologia:

• Como as universidades devem adaptar seus currículos?

• Quais disciplinas se tornam mais relevantes em um mundo de vibe coding?

• O ensino de algoritmos e estruturas de dados ainda faz sentido?

A resposta provavelmente está em encontrar um equilíbrio. Compreender os fundamentos continua crucial, mas o foco pode mudar da implementação manual para a capacidade de direcionar, avaliar e otimizar código gerado por máquinas.

A nova função do engenheiro de software

Se 80% do código está sendo escrito por IA, o que sobra para os humanos? A resposta de Karpathy e da equipe da Anthropic sugere um papel mais elevado:

• Definição de requisitos: traduzir necessidades de negócio em especificações técnicas

• Revisão e qualidade: garantir que o código gerado atende aos padrões de segurança e performance

• Arquitetura de sistemas: tomar decisões de alto nível sobre estrutura e escalabilidade

• Gerenciamento de agentes: coordenar múltiplos modelos de IA trabalhando em paralelo

Lições práticas para desenvolvedores em 2026

Com base nas experiências compartilhadas por Karpathy e outros líderes do setor, algumas recomendações emergem para profissionais que querem se manter relevantes:

1. Experimente agentes de IA agora: não espere para começar a usar ferramentas como Claude Code

2. Desenvolva habilidades de prompt engineering: a capacidade de comunicar claramente com IA será essencial

3. Foque em problemas, não em sintaxe: aprenda a pensar em termos de resultados desejados

4. Mantenha pensamento crítico afiado: você ainda precisa avaliar e validar o código gerado

5. Estude arquitetura de sistemas: decisões de alto nível continuam sendo domínio humano

O ciclo de revisão automatizado: IA corrigindo IA

Uma das inovações mais interessantes mencionadas por Boris Cherny é o uso de agentes de IA para revisar código gerado por outros modelos. Esse ciclo de produção e revisão automatizado representa uma mudança paradigmática na forma como software é desenvolvido.

Na prática, funciona assim:

1. Um agente gera código baseado em instruções em linguagem natural

2. Outro agente analisa o código em busca de problemas de qualidade

3. Correções são sugeridas e implementadas automaticamente

4. O desenvolvedor humano revisa apenas o resultado final

Esse processo reduz drasticamente o tempo de desenvolvimento enquanto mantém (ou até melhora) os padrões de qualidade.

Conclusão: adaptação ou extinção?

A mensagem de Andrej Karpathy é clara: a engenharia de software está passando por uma transformação fundamental. A programação tradicional pode não estar "morrendo" completamente, mas certamente está evoluindo para algo bem diferente.

Para profissionais da área, a escolha é simples: adaptar-se ou ficar para trás. O vibe coding não é mais uma tendência futura — é a realidade presente. E aqueles que abraçarem essa mudança primeiro terão vantagem competitiva significativa no mercado de trabalho.

A boa notícia? A demanda por desenvolvedores não está diminuindo. Está apenas mudando de forma. Em vez de escritores de código, o mercado precisa de arquitetos de sistemas, revisores críticos e estrategistas que saibam extrair o máximo dos agentes de IA.

O futuro da programação é colaborativo — humanos e máquinas trabalhando juntos, cada um focando no que faz de melhor.