Há alguns anos, uma pessoa podia entender profundamente um problema e ainda estar muito distante de uma solução. Entre a ideia e o sistema existia uma barreira: alguém precisava traduzir aquela intenção para uma linguagem que o computador pudesse executar.

Essa tradução exigia tempo, profissionais especializados e muitas etapas intermediárias.

Hoje, uma pessoa descreve o que precisa, recebe uma primeira versão, testa, pede alterações e acompanha a evolução do sistema em uma conversa. O código aparece em segundos.

A mudança parece técnica, mas suas consequências são econômicas.

O código está se tornando commodity. Software, não.

O que está ficando barato é produzir partes da implementação. O valor continua concentrado em entender o problema, tomar boas decisões, conectar sistemas, proteger dados e fazer a solução funcionar dentro de uma operação real.

Ilustração editorial mostrando fluxos de logística, aprovação e atendimento sendo organizados por regras, código assistido e um sistema em produção
Gerar código é uma etapa. Entregar software confiável exige contexto, regras, segurança e operação.

Vibe coding é o sintoma

O termo vibe coding ganhou força em 2025 para descrever uma forma de criar software em que a pessoa orienta a inteligência artificial em linguagem natural, executa o resultado e continua ajustando a partir do que observa. A expressão foi popularizada por Andrej Karpathy, que descreveu uma prática baseada em conversa, execução e feedback (AP News).

A expressão chama atenção porque mostra uma mudança visível: a escrita manual deixou de ser a única porta de entrada para a programação.

Mas o fenômeno mais importante não é o nome da técnica. É a redução do custo para transformar uma intenção em uma implementação.

Durante muito tempo, a pergunta era: como fazer programadores escreverem código mais rápido? Agora surge outra: o que acontece quando milhões de pessoas que não programavam passam a conseguir criar software?

Um profissional de logística pode descrever um fluxo de entregas. Uma pessoa do financeiro pode explicar uma rotina de conciliação. Um médico pode detalhar o atendimento de uma clínica. Um engenheiro pode explicar as restrições de uma operação.

Antes, esse conhecimento precisava atravessar uma equipe de desenvolvimento para virar ferramenta. Com agentes de IA, parte dessa distância diminui.

Isso não elimina a engenharia. Torna mais visível a diferença entre descrever uma necessidade e construir algo confiável.

O que significa dizer que o código virou commodity?

Commodity não significa que todo código perdeu valor. Uma atividade começa a se comoditizar quando sua oferta se torna abundante, o custo cai e a execução isolada deixa de diferenciar tanto quem entrega.

Isso já acontece com algumas partes do desenvolvimento: formulários, landing pages, CRUDs, APIs convencionais, dashboards, scripts, componentes de interface, testes básicos, protótipos e integrações comuns.

Esses elementos continuam necessários. Mas, se vários concorrentes conseguem produzi-los rapidamente, eles deixam de ser uma vantagem competitiva por si só.

O cliente não compra uma tela porque ela foi escrita manualmente. Compra uma forma melhor de trabalhar, vender, atender, controlar ou decidir.

Código não é software

Produzir código é apenas uma parte de produzir software útil. Um sistema real envolve entender o problema, definir regras de negócio, modelar dados, escolher uma arquitetura, integrar serviços, proteger acessos, lidar com falhas, orientar a experiência do usuário, implantar, observar, corrigir, manter e evoluir.

Uma demonstração pode funcionar em uma tarde. Um sistema usado por uma organização precisa continuar funcionando quando há exceções, mudanças de prioridade, dados incompletos, permissões diferentes e pessoas novas no processo.

A IA reduz o custo de gerar código. Ela não elimina o custo de estar errado.

Esse custo aparece em uma regra aplicada no lugar errado, uma permissão excessiva, um dado exposto, uma integração frágil, um relatório que induz uma decisão ruim ou uma automação que acelera o processo errado.

Quanto mais barato fica gerar código, mais visíveis ficam os gargalos que sempre existiram ao redor dele.

O valor sobe uma camada

A primeira consequência é que o valor tende a migrar para camadas mais difíceis de copiar.

A pergunta deixa de ser apenas “quem consegue construir?” e passa a ser “quem sabe o que deve ser construído?”. Depois vem uma terceira: quem tem contexto, dados, distribuição e capacidade operacional para fazer isso gerar resultado?

A escassez pode se deslocar para conhecimento de domínio, capacidade de formular bons problemas, dados próprios, arquitetura, integração, segurança, experiência do usuário, distribuição, reputação, manutenção e governança.

Uma equipe pode gerar cinco versões de um sistema em poucos dias. Ainda precisará decidir qual delas representa o processo correto, que risco aceita, quais regras não podem ser violadas e como medir se a solução melhorou a operação.

Diagrama em camadas mostrando processos, dados, integrações, segurança e operação sustentando uma camada fina de código gerado
Quando o código fica mais barato, contexto, dados, arquitetura, segurança e operação ganham peso.

Todos podem construir. Poucos sabem o que manter

A democratização da criação de software é uma mudança importante. Durante décadas, saber programar significava ter acesso a uma capacidade rara: transformar uma ideia em um sistema executável.

Essa capacidade está se espalhando. Isso pode aproximar o problema da solução. Também pode produzir um volume enorme de ferramentas pequenas, frágeis e abandonadas.

Uma área cria um aplicativo interno para resolver uma urgência. Outra monta uma automação própria. Durante algum tempo, tudo parece funcionar. Depois surgem perguntas simples: quem mantém isso? Onde os dados estão? Quem pode acessar? O que acontece quando a pessoa que criou sai da empresa? Qual sistema é a fonte correta?

A barreira de entrada caiu. A responsabilidade continua existindo.

O software de nicho pode crescer

Muitos problemas permanecem em planilhas não porque a planilha seja a melhor ferramenta, mas porque desenvolver um sistema específico nunca justificou o investimento.

Quando o custo de criação cai, esse limite econômico muda. Passam a fazer sentido aplicações próprias para controle de vistorias, gestão de equipamentos, pequenas operações logísticas, aprovações internas, contratos e rotinas administrativas.

A IA pode permitir uma explosão de sistemas de nicho. Empresas pequenas podem construir ferramentas que antes só seriam viáveis para organizações maiores. Especialistas de domínio podem participar mais diretamente da construção.

Mas quantidade não significa qualidade. O risco é trocar a escassez de software pela abundância de sistemas sem dono, sem padrão e sem integração.

O que acontece com as software houses?

Grande parte das empresas de software ainda organiza seu preço em torno de horas, profissionais e duração do projeto. Essa lógica faz sentido quando a implementação é o principal custo.

Se a produtividade da implementação cresce muito, o modelo sofre pressão. O cliente pode perguntar: se algo que levava três semanas agora pode ser feito em três dias, por que estou pagando pelo mesmo número de horas?

O valor tende a migrar da capacidade de escrever código para a capacidade de entregar resultado. Isso aumenta a importância de projetos com escopo claro, evolução contínua, conhecimento de domínio e responsabilidade pelo funcionamento da solução.

A software house pode parecer menos uma fábrica de telas e mais uma empresa de engenharia que entra no problema, entende o processo, organiza as decisões e constrói o sistema necessário.

O novo papel do desenvolvedor

Se a IA absorve mais da implementação, o trabalho humano pode migrar para arquitetura, validação, revisão, integração, segurança, modelagem, observabilidade, definição de requisitos, análise de trade-offs, entendimento do negócio e supervisão de agentes.

O desenvolvedor deixa de ser apenas alguém que escreve instruções para computadores. Passa a projetar sistemas capazes de transformar intenções em resultados confiáveis.

O relatório DORA de 2024 encontrou associação entre o uso de IA e ganhos percebidos de produtividade, fluxo e satisfação dos desenvolvedores, mas também destacou contrapartidas organizacionais e a necessidade de confiança, prioridades estáveis e foco no usuário (DORA).

A ferramenta melhora a execução de quem sabe orientar, revisar e medir. Ela não substitui o julgamento.

O novo gargalo é o julgamento

Quando executar fica barato, decidir corretamente ganha valor.

É relativamente fácil gerar cinco soluções. Continua difícil escolher qual delas deveria existir. Continua difícil compreender as consequências, saber quais regras não podem ser violadas e distinguir uma aplicação que funciona em uma demonstração de um sistema que funciona durante anos dentro de uma organização.

Esse julgamento depende de contexto: como o trabalho acontece, quem toma decisões, onde os dados são produzidos, que exceções aparecem e qual erro pode causar mais dano.

O lugar da Arxon

A Arxon existe nesse intervalo entre intenção e sistema.

A gente entra na operação para entender o trabalho, reconhecer repetições e ruídos, encontrar o ponto que limita o resultado, melhorar o fluxo e só então construir a tecnologia necessária.

O setor muda. O princípio permanece:

processo primeiro. Código depois.

A IA pode tornar a implementação mais rápida. A Arxon usa essa velocidade para chegar mais cedo ao problema certo, testar melhor as hipóteses e construir sistemas que façam sentido fora da tela.

Quando todos podem construir, a vantagem competitiva deixa de ser apenas saber como construir. Passa a ser saber o que merece ser construído.

Fontes