O futuro da programação assistida por inteligência artificial pode estar em risco, segundo Mario Zechner e Armin Ronacher, os engenheiros por trás do OpenClaw, um popular agente de IA. Eles cunharam o termo "vibe slop" para descrever um fenômeno preocupante:
Você tem uma infraestrutura que está se deteriorando e um software que agora está muito, muito mais instável do que antes. Podemos continuar jogando esse jogo por mais alguns meses, ou talvez até anos, mas eventualmente ele vai cobrar a conta.
A dupla, criadora do Pi – motor de IA que impulsiona o OpenClaw – explicou ao Wall Street Journal que o "vibe slop" é a união de "vibe coding" com "AI slop". O "vibe coding" acontece quando programadores interagem com um grande modelo de linguagem (LLM) para codificar. Se essa prática resultar em conteúdo de baixa qualidade – o "AI slop" – então temos o "vibe slop". Isso ocorre quando desenvolvedores, em vez de projetar e testar, pedem à IA que crie sistemas que, no fim das contas, não funcionam. O problema, alertam, é a enxurrada de código de baixa qualidade e potencialmente perigoso que inunda o setor.
Produtividade ou armadilha?
Zechner e Ronacher usam a IA para tarefas repetitivas em seus próprios projetos, mas veem um perigo na ilusão de que a tecnologia substitui o trabalho humano. Empresas que demitem programadores juniores para cortar custos e focar na produtividade imediata estariam, na verdade, acumulando problemas. O resultado? Softwares cheios de bugs, interrupções de serviço, falhas de segurança e uma dívida técnica crescente.
Esse debate ganha força enquanto gigantes como OpenAI e Anthropic se preparam para abrir capital. Defensores da IA argumentam que a tecnologia pode corrigir seus próprios erros. Contudo, Rohan Varma, líder da equipe do Codex na OpenAI, admite que o código gerado por IA raramente funciona de primeira. Ele reforça que, mesmo com ferramentas automatizadas para testes, a responsabilidade final por sistemas críticos que atendem milhões de pessoas é dos engenheiros humanos.
Apesar dos riscos, a adoção corporativa avança. O Google, por exemplo, gera 75% de seus novos códigos com IA, segundo o CEO Sundar Pichai. Além disso, Mark Zuckerberg, CEO da Meta, afirmou em 2025 que a IA escreveria e revisaria a maior parte do código de sua equipe interna até o final de 2026.
Para Zechner, esses números criam confusão sobre a capacidade real dos sistemas atuais. Ferramentas de IA são eficazes para criar códigos novos e simples. Mas na hora de atualizar e gerenciar a complexidade de sistemas antigos que sustentam grandes empresas, a tecnologia falha drasticamente.
Um exemplo dessa limitação é a experiência com o Claude Code, da Anthropic, que usa os próprios sistemas de IA da empresa. "O Claude Code é um dos softwares mais problemáticos que já usei em toda a minha vida", disparou Zechner, citando falhas na interface e consumo excessivo de memória, tudo atribuído a um desenvolvimento automatizado e apressado. A Anthropic, por sua vez, garantiu que os erros visuais foram corrigidos e justificou o ritmo acelerado pelo aumento no uso da ferramenta, mas concordou que o controle final deve permanecer nas mãos do usuário humano.
O cientista da computação Timothy B. Lee destaca um ponto cego: modelos de IA não possuem o conhecimento prático acumulado por anos por programadores humanos de uma empresa. Essas informações internas e específicas não estão nos dados de treinamento dos algoritmos. Sem essa bagagem humana para monitorar o processo, assistentes virtuais podem desviar do caminho, gerando falhas graves sem que ninguém perceba a tempo. Será que essa aposta na IA levará a um futuro de softwares instáveis e inseguros, ou a tecnologia encontrará um equilíbrio com a expertise humana?