O conceito de Vibe Coding – ou seja, utilizar Inteligência Artificial para gerar soluções de forma rápida e intuitiva – vem ganhando espaço em muitos times de tecnologia e Desenvolvimento de Software. A promessa é tentadora: criar aplicações, telas, protótipos e até aplicações de ponta a ponta em poucos minutos, acelerando a ideação como nunca antes.
Mas será que essa abordagem é suficiente para soluções que precisam ir além do protótipo e chegar à produção? Continue a leitura para entender o que é Vibe Coding, seus pontos positivos e os perigos de adotar essa prática sem os devidos cuidados. Além disso, vamos abordar por que a segurança deve ser tratada como parte integral de qualquer processo de desenvolvimento.
O que é Vibe Coding?
Vibe Coding é o uso de ferramentas de IA Generativa para acelerar o desenvolvimento de soluções digitais de forma rápida, visual e simplificada. A ideia da abordagem é colocar a “mão na massa” e gerar código, interfaces e fluxos com o mínimo de esforço técnico, sempre focando em experiência e velocidade.
Esse processo é especialmente útil na fase de ideação: permite testar conceitos, validar hipóteses com usuários, demonstrar usabilidade e experimentar com pouca ou nenhuma dependência de times técnicos.
Quais os benefícios do Vibe Coding?
Um dos maiores pontos positivos da prática está ligado à velocidade de criação de protótipos ou MVPs – em outras palavras, versões iniciais de aplicativos. Ou seja, em algumas horas ou até minutos, você pode desenvolver ideias que poderiam levar dias ou semanas para saírem do papel.
Além disso, se você é parte de um time não técnico (produto, design ou até mesmo de negócios, por exemplo), pode testar ou até mesmo dar ideias mais palpáveis sobre soluções sem a necessidade de saber e/ou escrever códigos manualmente. Por fim, o uso de Vibe Coding facilita o teste de variações de fluxos, interfaces e experiências.
Se fôssemos resumir os benefícios da ferramenta em apenas uma palavra, ela seria agilidade. Com base no que vimos até aqui, podemos dizer que o Vibe Coding é ótimo para brainstorms e validações rápidas de ideias. Contudo, como toda ferramenta, ele tem um limite, que é bastante significativo.
Os limites que nem a IA consegue ultrapassar
Apesar dos inegáveis benefícios, é fundamental reconhecer as limitações e os riscos envolvidos no uso do Vibe Coding – especialmente se você considera transformar esses protótipos em produtos reais.
O S de Segurança em Vibe Coding
Percebeu que não existe a letra S em Vibe Coding, certo? Isso não é apenas uma brincadeira que viralizou na internet nas últimas discussões sobre o assunto. A criação de soluções de IA, sem uma abordagem estruturada de segurança, pode deixar brechas críticas no código.
Em um cenário onde a cibersegurança para empresas está no centro das discussões e os vazamentos de dados se tornam cada vez mais comuns, a segurança deixou de ser um diferencial para ser um requisito básico. Ela precisa estar integrada a todo o ciclo de desenvolvimento de software, desde a ideação até a entrega.
IA reativa vs. Segurança proativa
A IA trabalha de forma reativa, ou seja, responde ao que é solicitado, mas não antecipa riscos. Se a segurança não for explicitamente abordada, o código gerado tende a ignorar práticas essenciais de proteção. Com isso, o risco de vulnerabilidades aumenta e muitas vezes só é percebido tarde demais.
“Quando você desenvolve uma solução com Vibe Coding, a IA não pensa em segurança por conta própria. E mesmo que você peça, ela não consegue aplicar essas práticas de forma consistente em todo o contexto – o que acaba deixando buracos pelo meio do caminho.”
— Pedro Martins, Solutions Architect na BIX Tecnologia
Grandes empresas estão pausando projetos de IA por falta de segurança
Em 28 de abril de 2025, Patrick Opet, CISO (Chief Information Security Officer) do J.P. Morgan, empresa líder global em serviços financeiros, publicou uma carta aberta demonstrando uma séria preocupação sobre o uso de soluções de IA como o Vibe Coding. Segundo o executivo, 78% das implementações de IA em empresas ocorrem sem segurança adequada. Entre os principais riscos, ele cita:
- A dificuldade em explicar como os modelos chegaram a certas decisões;
- O aumento de vulnerabilidades em sistemas gerados por IA;
- A ausência de frameworks de governança e accountability.
Diante desse cenário, o banco está investindo mais de US$ 2 bilhões em segurança e pausando projetos de IA até garantir que estejam protegidos. A recomendação? Criar times dedicados à segurança em IA, usar red teaming, garantir documentação clara e adotar frameworks de governança robustos.
Segurança começa na ideação
Se você chegou até aqui, já entendeu: a segurança no desenvolvimento de software não é apenas um item de checklist antes do deploy. Na verdade, ele começa já na ideação, passa pela arquitetura e deve estar presente em todas as decisões ao longo do ciclo de vida de um produto. Nesse contexto, abordagens baseadas em IA, como o Vibe Coding, oferecem ganhos claros. Elas aceleram a prototipação, ajudam stakeholders não técnicos a visualizarem fluxos e funcionalidades com mais clareza e permitem ciclos de iteração ágeis, sem exigir grandes esforços de engenharia logo nas etapas iniciais.
No entanto, os mesmos recursos que impressionam pela velocidade e praticidade podem esconder riscos quando se tenta transformar protótipos em soluções reais. A IA ainda não é capaz de entender contexto de negócio, antecipar ameaças ou aplicar práticas de segurança de forma consistente. O código gerado pode parecer bem estruturado à primeira vista, mas deixar falhas importantes ocultas – especialmente em aplicações que lidam com dados sensíveis, por exemplo.
Isso não significa que o uso da IA deva ser evitado, mas sim que precisa ser feito com responsabilidade. O verdadeiro risco está na adoção apressada e sem supervisão, desconsiderando práticas de segurança e governança que deveriam estar presentes desde o início. O que parece economia de tempo pode, na prática, gerar prejuízos financeiros, danos à reputação e retrabalho técnico considerável. Ou seja, garantir segurança desde as primeiras linhas de código é uma prática fundamental para proteger não apenas os usuários, mas o próprio futuro da solução.
Referências como o OWASP Top 10 são importantes e válidas, mas ainda não estão incorporadas de forma nativa aos modelos generativos. Por isso, sem o acompanhamento de especialistas, o risco de colocar uma aplicação vulnerável em produção continua sendo alto. Segurança exige conhecimento técnico, visão de negócio e experiência – e, por enquanto, segue sendo papel das pessoas.
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