O avanço das ferramentas de inteligência artificial (IA) voltadas à programação tem modificado o modo como projetos de software são desenvolvidos. Essa tecnologia já acelera tarefas, sugere trechos de código e se tornou necessária no trabalho de equipes de tecnologia. Porém, estudos recentes apontam que o uso dessas plataformas exige uma base sólida de lógica e desenvolvimento de sistemas para que o resultado seja seguro e escalável.
Um levantamento da Veracode mostra que cerca de 45% do código gerado por IA apresenta falhas de segurança conhecidas. Em linguagens como Java, o índice chega a 70%, o que reafirma que sem domínio dos fundamentos, a IA pode ampliar problemas em vez de resolvê-los.
A adoção de assistentes de código ganhou força nos últimos anos porque reduz o tempo gasto em tarefas operacionais. Além disso, facilita processos como documentação, testes e revisão inicial de trechos de software. Mas essa eficiência não elimina a necessidade de conhecimento técnico. Uma pesquisa da Universidade de Cornell indica que 62% das soluções produzidas com apoio da IA carregam vulnerabilidades estruturais.
Riscos em confiar totalmente na IA
No desenvolvimento, o ato de aceitar trechos de códigos de programação gerados automaticamente, sem entender como eles funcionam, é chamado de vibe coding. Essa prática é apontada como arriscada, especialmente quando envolve sistemas que lidam com dados sensíveis ou operações complexas.
Para profissionais que atuam diretamente no desenvolvimento, a explicação é simples: a IA produz código, mas quem interpreta, valida e integra este código ao restante do sistema ainda é o programador. Por isso, dominar lógica computacional, estruturas de dados, algoritmos e design de software continua determinante para evitar soluções frágeis.
É através do conhecimento técnico que o desenvolvedor pode avaliar se o código gerado é eficiente, se atende ao objetivo proposto e se será fácil de manter com o tempo. Também, um especialista pode identificar pontos vulneráveis, revisar entradas e saídas, estruturar testes e adaptar sugestões da IA às regras de negócio de cada projeto. Sem essa maturidade, o risco é criar aplicativos que funcionam no início, mas não suportam crescimento ou alterações futuras.
Impacto na formação e no mercado
A discussão sobre fundamentos ganhou relevância nas instituições de ensino e em empresas do setor. Em via de regra, a indicação é utilizar um equilíbrio entre automação e análise humana, conhecimento que é bastante cobrado pelo mercado de trabalho nos dias atuais.
Em Santa Catarina, o Serviço Nacional de Aprendizagem Comercial (Senac) mantém cursos técnicos e de aperfeiçoamento voltados ao desenvolvimento de sistemas. Nos currículos divulgados pela instituição, disciplinas como lógica de programação e introdução ao desenvolvimento aparecem como pilares da formação, o que reforça a importância da estrutura básica antes da adoção de ferramentas mais avançadas.
Nos cursos da área, a tendência é que a IA passe a ocupar espaço complementar em sala de aula, que contribui para a aprendizagem como ferramenta de apoio ao exercício prático. A orientação, porém, segue a de aprender primeiro a base, e depois, utilizar a automação.
Profissionais que utilizam IA e conhecimento técnico são mais preparados
O domínio dos fundamentos permite que a IA seja usada de forma estratégica. Com conhecimento técnico, o programador consegue construir prompts mais precisos, avaliar alternativas sugeridas pela ferramenta, identificar inconsistências e reduzir a chance de incorporar trechos problemáticos ao código final.
Esse equilíbrio resulta em sistemas mais robustos, alinhados às necessidades reais dos projetos e com maior capacidade de escalar. Além disso, evita que o profissional se torne dependente da IA para tarefas que exigem raciocínio lógico, capacidade de abstração e tomada de decisão, habilidades valorizadas no mercado.
A popularização da IA no desenvolvimento expôs que velocidade sem compreensão pode gerar retrabalho e riscos. Ao mesmo tempo, criou uma oportunidade para que os profissionais se capacitem, tanto em inteligência artificial quanto na lógica de programação tradicional.