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Em fevereiro de 2026, Andrej Karpathy, que é um dos pesquisadores mais respeitados do mundo de inteligência artificial e um dos fundadores da OpenAI, disse algo que pegou a comunidade de surpresa: ele queria aposentar o próprio termo que havia criado.
"Vibe coding" havia sido adotado por milhares de desenvolvedores em todo o mundo. Mas, para Karpathy, o conceito já não descrevia o que estava acontecendo de verdade. O nome certo agora era outro: agentic engineering.
Esse movimento de renomeação pode parecer apenas uma questão semântica. Mas ele esconde uma mudança significativa na forma como times de desenvolvimento pensam, trabalham e entregam software.
O que foi o vibe coding?
Quando Karpathy popularizou o termo em 2025, a ideia era simples: usar modelos de linguagem para escrever código de forma fluida, quase intuitiva. Você descrevia o que queria em linguagem natural, o modelo gerava o código, e você ajustava conforme necessário.
Era produtivo, acessível e empolgante. Especialmente para quem queria prototipar rápido ou automatizar tarefas repetitivas. A barreira de entrada para criar software havia caído de forma expressiva.
Mas o vibe coding tinha um problema silencioso. Ele funcionava bem para exploração, para experimentos, para criar algo rápido e descartar depois. Quando times começaram a usar essa abordagem para construir software de produção - sistemas que clientes reais usam, que processam dados sensíveis, que precisam escalar -, os limites começaram a aparecer.
Por que o termo foi "aposentado"?
A crítica de Karpathy não era contra o uso de IA no desenvolvimento. Era contra a mentalidade que o termo havia criado. Ou seja, a ideia de que bastava descrever o que você queria e aceitar o que o modelo entregasse, sem análise crítica, sem arquitetura consciente, sem responsabilidade sobre o que estava sendo construído.
O "vibe" do vibe coding capturava bem a experiência rápida, quase intuitiva, com pouco atrito. Mas também sinalizava algo problemático: código gerado sem engenharia.
A distinção que Karpathy propôs é clara:
- Vibe coding eleva o piso → qualquer pessoa consegue criar algo funcional rapidamente
- Agentic engineering preserva o teto → times profissionais mantêm qualidade, segurança e confiabilidade
E ambos podem coexistir no mesmo time, no mesmo dia, até no mesmo repositório.
O que é agentic engineering, na prática?
Agentic engineering não é apenas "usar IA de forma mais cuidadosa". É uma mudança na natureza do que o desenvolvedor faz.
No modelo tradicional, o desenvolvedor escreve código. Com vibe coding, o desenvolvedor descreve código. Com agentic engineering, o desenvolvedor orquestra agentes / sistemas de IA capazes de planejar, executar e verificar tarefas de forma autônoma dentro de um fluxo de trabalho maior.
Na prática, isso significa que um agente pode:
- Analisar a base de código existente antes de propor uma mudança
- Escrever testes antes de implementar uma funcionalidade
- Identificar dependências que seriam quebradas por uma alteração
- Executar pipelines de CI/CD e interpretar os resultados
- Iterar sozinho sobre um problema até chegar a uma solução coerente
O desenvolvedor deixa de ser a pessoa que digita cada linha e passa a ser quem define o problema, valida o resultado e garante que o agente está operando dentro dos limites corretos do sistema.
Em 2026, 57% das empresas de tecnologia já possuem agentes de IA em produção, não apenas como ferramentas de suporte, mas como parte do fluxo de entrega de software. Esse número vem crescendo rapidamente.
O papel do engenheiro de software nesse cenário
Uma das perguntas mais frequentes quando o assunto é IA no desenvolvimento é: "o desenvolvedor vai ser substituído?"
A resposta prática, baseada no que está acontecendo agora, é não. Mas o papel muda.
O que deixa de fazer sentido é o desenvolvedor como digitador de código. O que passa a ser cada vez mais valioso é o desenvolvedor como:
- Arquiteto de sistemas: quem define como as peças se conectam, quais são os limites de cada componente, como o sistema se comporta sob falha
- Engenheiro de qualidade: quem define os critérios de aceitação, revisa o que os agentes produzem e garante que o software entregue o que promete
- Comunicador de problemas: quem entende o contexto do negócio do cliente e consegue traduzir isso em instruções precisas para os agentes
- Supervisor crítico: quem sabe quando confiar no agente e quando questionar o resultado
Em times que já estão nessa transição, os profissionais mais valorizados não são necessariamente os que escrevem código mais rápido, mas sim os que conseguem trabalhar com agentes de forma crítica e produtiva.
Uma mudança que já está acontecendo
Vibe coding foi um primeiro passo: mostrou que a IA pode fazer parte do fluxo de desenvolvimento de forma natural. Agentic engineering é o próximo: mostra que essa participação pode ser sistemática, responsável e escalável.
Para empresas que desenvolvem software sob medida, ignorar essa transição é cada vez mais difícil. Não porque a IA vai substituir os times, mas porque os times que souberem trabalhar com agentes vão entregar mais, com mais consistência, do que os que não souberem.
A questão não é mais "devemos usar IA no desenvolvimento?". É "como usamos bem?"
