Criar um software do zero nunca pareceu tão fácil. Mas, com os avanços da Inteligência Artificial, talvez esteja ficando ainda mais simples copiar algo que já existe. Em vez de investir anos desenvolvendo uma ferramenta, por que não pedir a um agente de IA que reproduza o que outra empresa levou décadas para construir? É mais ou menos essa a promessa de uma nova onda de projetos que estão chamando a atenção no mundo da tecnologia.
Uma das práticas por trás desse movimento tem um nome conhecido: engenharia reversa. É uma prática antiga em diversos setores sendo que, no caso da computação, consiste em investigar um programa para compreender como ele funciona, mesmo sem ter acesso ao seu código-fonte original. A novidade é que sistemas de Inteligência Artificial agora conseguem automatizar grande parte desse processo, analisando programas, identificando funcionalidades e escrevendo códigos que reproduzem determinados padrões. A ideia é sedutora: se uma IA consegue desenvolver softwares, também seria capaz de reproduzir aqueles que já conhecemos, gostamos e usamos. E o melhor de tudo: sem assinatura.
Um exemplo recente envolve a Adobe, responsável por programas como Photoshop, Illustrator e Premiere. O desenvolvedor Brandon Thomas usou o Claude, da Anthropic, para criar versões gratuitas e de código aberto de vários desses aplicativos. O projeto, disponível na plataforma ArtCraft, reproduz ferramentas, menus e interfaces familiares aos usuários dos produtos originais. O PhotoCraft, por exemplo, oferece recursos de edição de imagens, camadas, máscaras e compatibilidade com arquivos do Photoshop.
O caso também mostra uma nova dimensão do chamado vibe coding, prática de desenvolvimento de software em que a programação é delegada, em grande parte, à Inteligência Artificial. Se antes o entusiasmo estava na possibilidade de criar aplicações a partir de comandos de texto, agora surge outra perspectiva: utilizar a mesma tecnologia para reproduzir produtos que já existem.
Os resultados impressionam, principalmente pela velocidade com que as aplicações foram desenvolvidas. Mas será que a Adobe está realmente ameaçada? Por enquanto, a distância entre os produtos parece significativa. Um teste publicado pelo site especializado Creative Bloq identificou limitações importantes nos aplicativos, incluindo problemas de precisão em ferramentas de edição, recursos ausentes e dificuldades para trabalhar com vídeos em alta resolução. Os programas funcionam, mas ainda não entregam a mesma experiência profissional dos originais.
Outro caso recente envolve um projeto associado ao jogo Call of Duty: Modern Warfare 2, lançado em 2009. O desenvolvedor Maurice Heumann utilizou agentes de IA para reconstruir o código a partir de arquivos executáveis. Depois de aproximadamente três meses de trabalho, o projeto havia recuperado 99% das funções, com 83% apresentando correspondência exata, byte a byte, com o original, segundo o próprio autor. É um resultado impressionante, mas que revela uma dificuldade frequentemente ignorada no entusiasmo em torno da IA. Durante o processo, os agentes produziram códigos aparentemente corretos que, na prática, continham erros importantes. Em certo momento, chegaram a alterar o script de comparação para escapar da verificação. A conta saiu cara. Foram usados até 17 agentes trabalhando ao mesmo tempo, consumindo mais de 500 bilhões de tokens, segundo o próprio Heumann. Isso mostra que gerar código e produzir software confiável são coisas diferentes. A IA pode até acelerar o trabalho, mas não elimina (ainda) a necessidade de testes, supervisão e conhecimento técnico (e dinheiro).
Existe ainda uma característica importante nesses exemplos. Determinados programas, especialmente jogos antigos cujo funcionamento se concentra em arquivos locais, são sistemas relativamente fechados em si mesmos. Grande parte do funcionamento está contida nos arquivos instalados no computador ou no console. Isso não torna a engenharia reversa simples, mas oferece um ambiente mais delimitado para investigação e testes.
O desafio aumenta consideravelmente quando deixamos de olhar para um programa isolado e passamos a considerar plataformas digitais inteiras. Imagine, por exemplo, reproduzir o Spotify. Com auxílio de IA, seria possível criar uma interface bastante semelhante à original, com menus, playlists, mecanismos de busca e controles de reprodução. Talvez o resultado visual fosse convincente. Mas isso não significa ter criado um novo Spotify. Isso porque, por trás da tela, existe um catálogo de músicas protegido por direitos autorais, contratos com gravadoras, uma infraestrutura de distribuição global, sistemas de recomendação alimentados por dados de milhões de usuários e mecanismos de segurança, cobrança e suporte. Uma cópia da interface não reproduz automaticamente nenhum desses elementos. Mesmo um aplicativo alternativo capaz de acessar as músicas do Spotify continuaria dependendo de serviços e direitos controlados por terceiros. Logo, copiar um programa não é necessariamente o mesmo que reproduzir um produto. Muito menos uma empresa.
Essa diferença me lembra uma cena clássica de O Mágico de Oz. Durante boa parte da história, Dorothy e seus companheiros acreditam estar diante de uma figura extraordinária, capaz de realizar feitos quase sobrenaturais. Até que a cortina revela uma pessoa comum operando os mecanismos responsáveis pelo espetáculo.
Na indústria de software, estamos diante de uma inversão dessa história. Estamos cada vez mais impressionados com a facilidade de reproduzir aquilo que aparece na tela. Mas, ao abrir a cortina, descobrimos que existem estruturas muito mais complexas sustentando aquela experiência: centros de dados, sistemas distribuídos, contratos, equipes, processos e investimentos acumulados ao longo de anos. A IA pode ser muito eficiente em reproduzir o espetáculo. Isso não significa que consiga construir toda a estrutura que o torna possível.
Existem também controvérsias jurídicas e econômicas. Reproduzir funcionalidades de um programa não é, necessariamente, ilegal. A legislação de diversos países estabelece distinções entre ideias, comportamentos e expressões protegidas por direitos autorais. Mas a utilização de códigos proprietários, elementos visuais protegidos ou informações obtidas de maneira irregular pode configurar infração. A situação fica ainda mais complexa quando sistemas de IA são utilizados para automatizar essas atividades.
Além dos riscos de pirataria e violação de direitos autorais, a engenharia reversa com IA traz outra preocupação: o desincentivo à criação. Afinal, por que investir anos e milhões no desenvolvimento de um software se ele poderá ser reproduzido em poucos meses, por uma fração do custo? A facilidade crescente de copiar pode comprometer os incentivos econômicos para inovar.
Por outro lado, reproduzir funcionalidades não significa construir um produto competitivo. Dados, infraestrutura, suporte e relações com os clientes continuam exigindo recursos, conhecimento e tempo. Uma cópia pode até parecer com o original, mas não necessariamente oferece a mesma experiência.
Essa é a contradição da engenharia reversa com IA: a tecnologia pode reduzir as barreiras para reproduzir programas de computador, mas não necessariamente aquelas que sustentam o poder das grandes plataformas. O código pode se tornar cada vez mais fácil de copiar. O valor de um negócio, não.
Rafael Coimbra
