Com o lançamento de novos modelos de IA que são melhores em codificação, os desenvolvedores estão cada vez mais usando IA para gerar código. Um dos novos exemplos é o atual lote da Y Combinator, o famoso acelerador de startups do Vale do Silício. Um quarto da coorte W25 de startups possui 95% de suas bases de código geradas por IA, disse o parceiro gerente da YC, Jared Friedman, durante uma conversa postada no YouTube.
Friedman disse que este percentual de 95% não incluía coisas como código escrito para importar bibliotecas, mas levava em consideração o código escrito por humanos em comparação com a IA.
“Não é como se tivéssemos financiado um monte de fundadores não técnicos. Cada uma dessas pessoas é altamente técnica, completamente capaz de construir seus próprios produtos do zero. Um ano atrás, eles teriam construído seu produto do zero – mas agora 95% dele foi construído por uma IA”, disse ele.
Em um vídeo intitulado “Vibe Coding é o Futuro”, Friedman, juntamente com o CEO da YC, Garry Tan, o parceiro gerente Harj Taggar e a parceira geral Diana Hu, discutiram a tendência de usar linguagem natural e instintos para criar código.
No mês passado, o ex-chefe de IA da Tesla e ex-pesquisador da OpenAI, Andrej Karpathy, descreveu o termo “vibe coding” para descrever uma maneira de codificar usando grandes modelos de linguagem (LLMs) sem focar no próprio código.
O código gerado pela IA está longe de ser perfeito, no entanto. Estudos e relatórios observaram que alguns códigos gerados por IA podem inserir falhas de segurança em aplicativos, causar interrupções ou cometer erros, forçando os desenvolvedores a alterar o código ou debugar intensivamente.
Durante a discussão, Hu afirmou que mesmo que os construtores de produtos dependam fortemente da IA, uma habilidade da qual eles precisariam ser bons é ler o código e encontrar bugs.
“Você precisa ter o gosto e treinamento suficientes para saber que um LLM está gerando algo ruim ou bom. Para fazer uma boa ‘vibe coding’, você ainda precisa ter gosto e conhecimento para julgar o que é bom ou ruim”, disse ela.
Tan também concordou que os fundadores precisam de treinamento de codificação clássico para sustentar produtos a longo prazo.
“Digamos que uma startup com 95% de código gerado por IA entre no mercado, e um ou dois anos depois, eles tenham 100 milhões de usuários naquele produto, ele se quebra ou não? As primeiras versões dos modelos de raciocínio não são boas em debugar. Portanto, você precisa entender profundamente o que está acontecendo com o produto”, ele sugeriu.
Os VCs e desenvolvedores têm se mostrado empolgados com a codificação impulsionada por IA. Startups como Bolt.new, Codeium, Cursor, Lovable e Magic levantaram centenas de milhões de dólares em financiamento nos últimos 12 meses.
“Isso não é uma moda. Isso não vai desaparecer. Esta é a maneira dominante de codificar. E se você não estiver fazendo isso, poderá ficar para trás”, acrescentou Tan.