Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, cada vez mais desenvolvedores estão confiando na geração de código por IA, uma tendência particularmente evidente na mais recente leva de startups da aceleradora de startups famosa do Vale do Silício, Y Combinator (YC). Jared Friedman, sócio gerente da YC, revelou em uma recente conversa no YouTube que um quarto das startups do lote de inverno de 2025 (W25) tem 95% de seu código gerado por inteligência artificial.
Friedman esclareceu que essa surpreendente porcentagem de 95% não inclui o código das bibliotecas importadas, mas sim o código principal inserido em conjunto por humanos e IA. Ele enfatizou: "Não estamos financiando fundadores sem conhecimento técnico. Essas pessoas são altamente qualificadas e perfeitamente capazes de construir produtos do zero. Há um ano, eles fariam isso, mas agora, 95% do código do produto é feito por IA."
No vídeo intitulado "Codificação Atmosférica é o Futuro", Friedman discutiu essa tendência com o CEO da YC, Garry Tan, o sócio executivo Harj Taggar e a sócia Diana Hu. Eles mencionaram que os desenvolvedores estão gradualmente migrando para o uso da linguagem natural e da intuição para escrever código, em vez do método tradicional de digitação linha por linha. No mês passado, Andrej Karpathy, ex-chefe de IA da Tesla e ex-pesquisador da OpenAI, usou o termo "codificação atmosférica" para descrever essa nova maneira de codificar com base em modelos de linguagem grandes (LLMs), onde os desenvolvedores se concentram mais na intenção do que nos detalhes do código.
No entanto, o código gerado por IA não é perfeito. Várias pesquisas e relatórios apontam que o código gerado por inteligência artificial pode introduzir vulnerabilidades de segurança, levando a falhas de aplicativos ou erros frequentes, forçando os desenvolvedores a gastar muito tempo depurando ou modificando o código. Hu apontou na discussão que, mesmo com produtos altamente dependentes de IA, os desenvolvedores ainda precisam de uma habilidade fundamental: ler código e identificar erros. "Você precisa ter bom gosto, ter treinamento suficiente para julgar se a saída do LLM é boa ou ruim. Para fazer bem a 'codificação atmosférica', você ainda precisa de conhecimento e discernimento para distinguir o bom do ruim", disse ela.
Garry Tan concordou e acrescentou que os fundadores ainda precisam de treinamento de codificação clássico para garantir a estabilidade do produto a longo prazo. "Suponha que uma startup com 95% do código gerado por IA seja bem-sucedida e tenha 100 milhões de usuários em um ou dois anos. Ela irá falhar? Os modelos de raciocínio atuais não são poderosos o suficiente para depuração. Portanto, os fundadores precisam entender profundamente o produto", sugeriu ele.
A onda de codificação por IA tem atraído a atenção de empresas de capital de risco e desenvolvedores. Nos últimos 12 meses, startups focadas em codificação por IA, como Bolt.new, Codeium, Cursor, Lovable e Magic, levantaram centenas de milhões de dólares em financiamento. Tan comentou: "Isso não é uma moda passageira, mas sim a maneira principal de codificar. Se você não acompanhar, pode ficar para trás."
Com a crescente aplicação de modelos de IA na área de codificação, a "codificação atmosférica" não apenas muda a maneira como os desenvolvedores trabalham, mas também traz novas possibilidades para startups de tecnologia. No entanto, encontrar o equilíbrio entre eficiência e qualidade continua sendo um desafio que os desenvolvedores devem enfrentar ao trabalhar com IA.