Medos e dúvidas sobre programar com IA

Vamos ser honestos: sozinho, não. A pesquisa 2025 da Stack Overflow mostra que só 29% dos desenvolvedores confiam na precisão da IA (caiu 11 pontos desde 2024), e 46% desconfiam ativamente. Até 42% do código gerado por IA tem "alucinações" — funções que não existem, dependências fantasmas, código que parece certo mas quebra. Um estudo da Apiiro em empresas Fortune 50 encontrou 10x mais achados de segurança no código gerado por IA quando usado sem disciplina.

Isso não é motivo pra evitar IA — é motivo pra nunca usar sem revisão. É exatamente por isso que nosso próprio padrão de desenvolvimento (o mesmo que ensinamos no curso) exige validar o fluxo completo antes de entregar qualquer funcionalidade — inserir, editar, excluir, listar, filtrar — em vez de confiar cegamente no que foi gerado.

Tem gente séria fazendo essa pergunta também — a própria Stack Overflow publicou um artigo perguntando "bolha ou revolução", e críticos apontam que o investimento das empresas de IA em infraestrutura (projetado em mais de US$ 500 bilhões/ano em 2026–2027) é bem maior que a receita de consumidor (~US$ 12 bilhões/ano) — um modelo de negócio questionável do jeito que está hoje.

Isso pode ser verdade pro valuation de algumas empresas de IA — mas é uma pergunta diferente de "a ferramenta é útil pro meu trabalho hoje". Praticamente tudo que você está vendo neste site (o próprio curso, correções de bug em sistema de cliente de verdade, páginas inteiras) foi feito com IA nesta mesma semana. Não é especulação de futuro — é ferramenta que já funciona agora, independente do que acontecer com a bolha de investimento das big techs.

Essa é fácil de responder com exemplo concreto, não teoria: sistemas de clientes reais em produção, correção de bugs em ambiente que já está no ar, geração de aplicativos e até instaladores — tudo isso já sai da IA hoje, quando feito com disciplina.

A diferença entre "só protótipo" e "sistema sério" nunca foi a ferramenta — é a disciplina de quem usa: testar cada fluxo antes de considerar pronto, validar que uma correção realmente resolveu o problema (não só assumir), e nunca aceitar "parece que funciona" como critério de entrega. É exatamente o módulo de Boas Práticas do curso.

Também é um medo real e documentado: 71,6% dos desenvolvedores entrevistados numa pesquisa recente concordam que usar IA traz risco de perder capacidade de codar e de continuar aprendendo — o risco é ainda maior pra quem está começando na carreira agora.

O risco é real justamente pra quem usa a IA como caixa-preta, sem entender o que ela gerou (o "vibe coding" que tanta gente critica). A solução não é evitar IA — é usar ela pra acelerar o entendimento, não substituir ele: sempre revisar o que foi gerado, perguntar "por que assim" quando não entender, e nunca aceitar código que você não conseguiria explicar depois.

Depende de como. É a primeira pergunta que qualquer time de segurança faz: será que o código proprietário está sendo enviado pra treinar o modelo de um terceiro? É uma preocupação legítima, e a resposta muda de ferramenta pra ferramenta — algumas têm contrato explícito de não usar seus dados pra treinamento, outras não deixam isso claro.

No curso mostramos exatamente o que configurar antes de começar, e o que nunca colar num prompt sem antes checar a política de dados da ferramenta que você está usando.