Principais destaques:
- Andrej Karpathy afirma nunca ter se sentido tão defasado como programador diante da rápida evolução da IA.
- Ferramentas de codificação com IA ainda entregam ganhos de produtividade contraditórios, segundo estudos recentes.
- Especialistas defendem adaptação urgente, sem abandonar os fundamentos da programação.
A transformação provocada pela inteligência artificial no desenvolvimento de software ganhou um novo capítulo após um desabafo público de Andrej Karpathy, ex-diretor de IA da Tesla e um dos fundadores da OpenAI.
Em uma publicação feita no dia 25 de dezembro na rede social X, Karpathy afirmou que “nunca se sentiu tão atrasado como programador” quanto agora, ao observar como a IA está mudando radicalmente a forma de escrever código.
Segundo ele, engenheiros de software enfrentam hoje uma espécie de “nova camada programável de abstração”, composta por agentes, subagentes, prompts, contextos e ferramentas probabilísticas. Esse novo ambiente, descreve Karpathy, é inerentemente falível, difícil de interpretar e está em constante mudança, exigindo uma adaptação rápida e contínua.
A virada de quem cunhou o “vibe coding”
A declaração chama atenção porque parte de alguém que, poucos meses atrás, havia popularizado o termo “vibe coding”. A expressão descrevia uma abordagem mais descontraída, na qual o desenvolvedor deixa a IA escrever o código com mínima revisão humana.
No entanto, ao relatar a criação do Nanochat, um projeto com cerca de 8 mil linhas de código para uma interface inspirada no ChatGPT, Karpathy revelou que o trabalho foi feito praticamente todo de forma manual. Segundo ele, os agentes de IA testados simplesmente não entregaram resultados confiáveis o suficiente para o projeto, tornando-se pouco úteis no processo final.
Produtividade: promessa ou ilusão?
Embora líderes do setor frequentemente celebrem ganhos expressivos com IA, os dados ainda mostram um cenário misto. Um estudo conduzido pela METR indicou que desenvolvedores experientes levaram, em média, 19% mais tempo para concluir tarefas ao usar ferramentas de codificação com IA. Curiosamente, esses mesmos profissionais acreditavam estar sendo cerca de 20% mais rápidos.
A explicação está no tempo gasto revisando respostas da IA, ajustando prompts e aguardando novas sugestões. Ainda assim, grandes empresas seguem avançando. O CEO do Google, Sundar Pichai, afirmou que mais de 30% do novo código da empresa já é gerado por IA. Na Microsoft, Satya Nadella aponta números entre 20% e 30%. Já na Anthropic, o índice chega a impressionantes 90% em alguns projetos internos.
Adaptar-se ou ficar para trás
Para Karpathy, a mensagem é clara: a profissão está passando por um abalo profundo. Ele compara a IA a uma tecnologia alienígena poderosa, distribuída sem manual de instruções, enquanto um verdadeiro terremoto sacode o setor de engenharia de software. A recomendação é direta: é preciso arregaçar as mangas para não ficar para trás.
Outros especialistas reforçam essa visão, mas com nuances. Andrew Ng, cofundador do Google Brain, discorda da ideia de que as pessoas deveriam parar de aprender a programar por causa da IA. Para ele, esse conselho será visto no futuro como um dos piores já dados. Ng defende que, à medida que a programação se torna mais acessível, mais pessoas deveriam aprender a programar, usando a IA como aliada para ganhar produtividade, não como substituta do conhecimento.
A conclusão que emerge desse debate é clara: a IA não elimina a necessidade de programadores, mas redefine o que significa ser um bom engenheiro de software em 2025 e além.
