- O cenário do desenvolvimento de software está em constante transformação. Impulsionado pela Inteligência Artificial Generativa (GenIA) e a crescente popularidade do “vibe coding” - que promete simplificar a interação entre humanos e IA, a promessa é tentadora: criar soluções com prompts em linguagem natural, obtendo resultados imediatos e sem a necessidade de profundos conhecimentos técnicos. Essa abordagem, ideal para experimentação e prototipagem rápida, democratizou o acesso à programação e acelerou a inovação em muitas frentes.

Contudo, para o mundo corporativo, onde a demanda por produtos estáveis, com qualidade, rastreabilidade, repetibilidade e segurança é inegociável, o entusiasmo pelo “vibe coding” esbarra em limites práticos. A capacidade de gerar código e artefatos digitais a partir de prompts pode ser suficiente quando o "aproximadamente certo" é aceitável, mas em sistemas de missão crítica, "98% de acerto equivale a fracasso".

Quando a escala aumenta, com milhões de linhas de código e dependências complexas, a abordagem probabilística do “vibe coding” simplesmente não se sustenta. Seus resultados são frequentemente fragmentados, como "átomos ou moléculas úteis, porém isolados", carecendo de uma visão holística do sistema.

Nesse contexto, a indústria redescobre o valor de uma fonte de verdade mais robusta: o conhecimento modelado. Mais do que uma simples "especificação executável", que, por vezes, é ambígua devido à linguagem natural, o modelo surge como a fonte suprema da verdade e um ativo estratégico duradouro.

Enquanto o "vibe coding" entrega peças isoladas, o modelo oferece uma visão orgânica, permitindo transitar do nível atômico ao orgânico e integrar partes em um todo coerente. Nele, as regras de negócio são explícitas, formais, reutilizáveis, versionáveis e auditáveis, preservando e governando o conhecimento empresarial de forma estruturada.

A partir de um modelo bem construído, o software é gerado de forma determinística, repetível, auditável e escalável. Isso é crucial para tarefas como definir APIs (Application Programming Interface), modificar bancos de dados ou implementar funcionalidades complexas baseadas na lógica de negócio. A geração determinística elimina a variabilidade e os riscos do processo generativo, assegurando resultados precisos, alinhados às necessidades essenciais do negócio e aos requisitos de controle, segurança e eficiência.

A chave não está em escolher entre a IA generativa ou determinística, mas em orquestrar ambas as abordagens. A IA generativa pode ser uma excelente aliada na exploração, prototipagem rápida de interfaces ou automação de scripts periféricos. No entanto, essas ideias e protótipos devem ser posteriormente integrados e formalizados no modelo, que será a base para a solução empresarial.

Adotar o modelo como fonte única da verdade transforma a gestão de software, oferecendo benefícios como controle e versionamento centralizados, com rastreabilidade de cada alteração; auditabilidade e conformidade automáticas, com regras e processos explícitos; transferência e preservação do conhecimento, protegendo ativos intelectuais contra rotatividade; além de manutenção e modernização automatizadas, sem reescritas massivas. Somada a esses benefícios, também é possível obter a sustentabilidade e a agilidade que tanto é requerido num mercado que inova de maneira rápida, permitindo a evolução do software conforme as necessidades de negócio e tecnologia. Além disso, não podemos esquecer da redução de riscos e dos custos ocultos, que resulta num sistema mais robusto, seguro e sustentável.

Em última análise, o modelo atua como uma escada de abstração: os humanos definem "o quê" e "por quê", enquanto a IA determinística cuida do "como", garantindo autonomia estratégica humana e automatizando a execução tática. Somente uma arquitetura baseada em modelagem de conhecimento pode assegurar controle, resiliência, eficiência e continuidade em ambientes onde não há margem para erros. O futuro do software corporativo não se improvisa; ele se modela hoje, com bases sólidas e inteligentes.

*Ricardo Recchi é regional manager Brasil e Portugal da Genexus by Globant, empresa especializada em plataformas Enterprise Low-Code que simplificam o desenvolvimento e a evolução de softwares por meio da Inteligência Artificial.

Sobre a GeneXus

A GeneXus, uma empresa da Globant, é líder em plataformas de desenvolvimento de software Low-Code. Com atuação no mercado de tecnologia há mais de 35 anos, a companhia tem como propósito simplificar o complexo universo do desenvolvimento de sistemas, com produtos que aliam inovação, agilidade e confiabilidade.

Entre suas principais soluções estão a plataforma Low-Code com IA embarcada, projetada para acelerar a criação e a evolução de sistemas de missão crítica, e o Globant Enterprise AI, que permite às empresas gerarem assistentes e agentes de Inteligência Artificial para softwares corporativos, com total observabilidade, controle e independência sobre modelos e fornecedores.

Com sede em Montevidéu, no Uruguai, a empresa possui operações no Brasil, México, Japão e Estados Unidos, além de uma rede de distribuidores oficiais presente em mais de 100 países.