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Para todos os efeitos práticos, o suporte da actividade da informática é a programação e a programação é texto (código, especificação, documentação são texto), precisamente onde os LLMs vieram revolucionar a IA e onde têm progredido de forma consistente.

É hoje uma evidência que a IA ajuda a escrever código, a detectar erros, a propor correcções, a documentar soluções e até a converter rotinas escritas em linguagens obsoletas para linguagens ou estruturas mais actuais.

Um programador que antes gastava uma manhã a construir testes unitários, a rever funções repetidas ou a escrever documentação técnica pode agora concentrar-se em validar a lógica, confirmar excepções e rever os riscos.

O título anterior (“Empresa de mil milhões” com um só empregado… ) tinha muito a ver com esta percepção de que se pode produzir software quase exclusivamente através de prompting sobre modelos com autonomia crescente (“ vibe coding ”) [Delaney 2025].

A ideia é sedutora: descrever o que se quer em linguagem natural e deixar o modelo tratar do resto.

Para protótipos rápidos e aplicações simples, funciona de facto surpreendentemente bem.

As consequências desta mudança já se fazem sentir nas universidades, onde o modelo de avaliação baseado em pequenos programas (ou mesmo complexos) entrou em colapso: a IA é capaz de produzi-los com resultados óptimos, tornando-os impossíveis de avaliar como prova de competência.

A actividade profissional de programação tenderá a aproximar-se cada vez mais da escrita, em particular da escrita técnica, e o seu ensino também… O que conta é a capacidade de formular com precisão, de escolher a abstracção certa, de dar coerência a um argumento que o modelo depois executa.

Claro que o vibe coding apresenta limitações sérias.

Em primeiro lugar, a falta de compreensão profunda do código gerado torna difícil depurar erros subtis, optimizar o desempenho ou garantir a segurança.

O modelo pode produzir código plausível, mas incorrecto, que pode passar despercebido.

A acumulação de decisões técnicas tomadas pelo modelo sem supervisão adequada irá criar uma incremental “dívida técnica”.

Por fim, em contextos que exigem fiabilidade, conformidade regulatória ou rastreabilidade dos requisitos, delegar a escrita de código a um modelo sem revisão rigorosa não é profissionalmente aceitável.

Tal como na literatura, com ferramentas de IA haverá bons e maus programas.