Por muito tempo, associamos o avanço tecnológico à ideia de aceleração. Computadores mais rápidos, sistemas mais potentes, ferramentas que prometem fazer em minutos o que antes levava horas. Com a inteligência artificial generativa, esse uso ganhou uma nova interface: a colaboração.
Soluções baseadas em IA se tornaram assistentes capazes de organizar pensamentos, refinar ideias e acelerar processos criativos, enquanto nós assumimos a função de conduzi-las. Nos últimos meses, essa forma de trabalhar com a IA deu origem ao conceito de vibe working.
As vantagens dessa atuação conjunta são diversas. Mas, conforme se dissemina no mercado, vemos que há uma linha tênue entre um uso que eleva nossas capacidades e outro que as limita. A boa notícia é que é possível tirar aprendizados de aplicações e tendências observadas até agora no mercado.
IA como executora
Para entender o que está por trás do vibe working, é importante, primeiro, conhecer a expressão que lhe deu origem: vibe coding. O termo, usado no contexto da programação, foi cunhado por Andrej Karpathy, ex-diretor de IA da Tesla e cofundador da OpenAI, em fevereiro de 2025.
Na ocasião, o executivo usou a expressão para definir sua experiência de construir um projeto pessoal “esquecendo que o código existe”. Ele apenas direcionava comandos à IA, sem se preocupar em como ela os atendia. “Não é bem programação. Eu só vejo coisas, falo coisas, executo coisas e copio e colo coisas, e, na maioria das vezes, funciona”, escreveu no X.
Em 2023, Karpathy já havia afirmado que “a linguagem de programação mais quente do momento é o inglês”, fazendo alusão ao uso de linguagem natural para nortear a criação de códigos. Antes mesmo do ChatGPT se popularizar, ferramentas como o GitHub Copilot, desenvolvido pela GitHub, em parceria com a OpenAI, viabilizaram essa prática.
Com a popularização do termo, vieram alguns contrapontos. Simon Willison, desenvolvedor de software e criador da plataforma de código aberto Datasette, por exemplo, pontuou que vibe coding não deveria ser tratado como o equivalente a escrever códigos com a ajuda de IA.
“Andrej é um programador extremamente talentoso e experiente, não precisa de nenhuma ajuda de IA. Ele usa LLMs assim porque é divertido testar novas ideias ousadas”, escreveu Willison, em seu blog. Na construção de um projeto sério, por outro lado, ainda seria importante revisar e compreender os códigos. “Se um LLM escreveu o código para você, e você o revisou, testou minuciosamente e se certificou de que conseguia explicar como ele funciona para outra pessoa, isso não é vibe coding, é desenvolvimento de software.”
Entre entusiasmo e criticismo, essa discussão nos traz uma amostra do que está em jogo, também, no vibe working. Embora essa prática possa parecer mais simples e inofensiva, por não envolver códigos complexos, ainda requer cuidados para extrair o seu potencial sem perder o domínio sobre os resultados.
Dos códigos ao trabalho criativo
Não é preciso abstrair muito para imaginar como o vibe working pode funcionar na prática. Pense, por exemplo, que você teve uma ideia de negócio. No caminho “tradicional”, seria preciso definir o público-alvo, levantar dados de mercado, mapear concorrentes, listar diferenciais e, a partir de um briefing já estruturado, analisar a viabilidade do projeto.
No vibe working, a dinâmica é diferente. Você detalha a sua ideia e a IA elabora uma estrutura com os tópicos principais e as perguntas que devem ser respondidas. Este se torna o ponto de partida, e você passa a conduzir o processo de melhoria: ajusta, questiona, indica caminhos e define os passos seguintes.
Azeem Azhar, investidor, consultor e autor de “The Exponential Age”, foi um dos primeiros a nomear essa prática como vibe working. Em um artigo publicado em sua newsletter, Exponential View, ele a definiu como o ato de “usar IA para transformar pensamentos confusos em resultados estruturados por meio de iteração”.
Um lançamento realizado pela Microsoft ilustra tanto a popularização do termo quanto outras potenciais aplicações. Em setembro, a companhia anunciou que estava “trazendo o vibe working para o Microsoft 365 Copilot”, com o lançamento de novos agentes de IA. Tornou-se possível, por exemplo, pedir que um modelo que “fala a língua do Excel” analise dados e crie gráficos automaticamente.
Mais do que produtividade, essa forma de utilizar IA pode ser relacionada à ideia de aprimoramento. Uma pesquisa do MIT Sloan School of Management discute esse conceito e faz uma diferenciação interessante. “Enquanto a automação envolve a transferência direta de uma tarefa de humanos para máquinas, o aprimoramento ocorre quando o uso de uma máquina em uma tarefa aumenta a produtividade do trabalhador nessa ou em outras tarefas, melhorando assim a produtividade geral do trabalho.”
Quando pensamos em atividades intelectuais e criativas (que, de modo geral, enquadram-se no conceito de vibe working), essa ponderação levanta um ponto importante: a necessidade de garantir que a IA seja um atalho e não a mente por trás do nosso trabalho, e que não deixemos de exercitar justamente os traços que nos diferenciam.
Um estudo de pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon e da Microsoft reforça a necessidade dessa cautela. Ao analisar 319 profissionais que utilizaram IA generativa no trabalho, observou-se uma tendência: quanto maior a confiança depositada nos resultados fornecidos pelos modelos, menor era o exercício de pensamento crítico. “Utilizadas de forma inadequada, as tecnologias podem resultar, e resultam, na deterioração das faculdades cognitivas que deveriam ser preservadas”, diz a pesquisa.
Há também de se considerar o conhecimento necessário para conduzir e validar as criações feitas com IA. Emily DeJeu, professora da Escola de Negócios Tepper da Universidade Carnegie Mellon, recorre à música para exemplificar esse ponto. Embora uma apresentação de jazz possa ser essencialmente improvisada e parecer fácil para o ouvinte, ela só funciona porque os músicos passaram anos dominando a teoria e aprendendo a desafiá-la. “Trabalho é trabalho, e o trabalho para desenvolver expertise é árduo”, diz DeJeu, em entrevista ao Business Insider.
Criando uma nova cultura de trabalho
Embora alguns possam dizer que o vibe working é apenas mais um termo corporativo da moda, o fato é que ele já está sendo praticado nas empresas. Ao abrirmos espaço para essa discussão, temos a chance de refletir sobre os caminhos para usufruir dele da melhor forma possível. Isso inclui, também, olhar para além do trabalho individual.
Michael Schrage, pesquisador associado do núcleo de Economia Digital da MIT Sloan School of Management, traz alguns insights interessantes em um artigo sobre vibe analytics, outro “primo” do vibe coding. Ao acompanhar aplicações desse conceito em salas de aula e reuniões empresariais, ele diz ter notado maior colaboração entre pares e equipes de áreas diferentes.
Como exemplo, ele cita uma empresa de cibersegurança que promoveu um “promptathon”, uma maratona em que participantes exploraram um conjunto de dados usando prompts em ferramentas de IA. O grupo inseriu uma base de mais de 30 mil clientes no modelo e enviou os primeiros insights gerados para análise interna. Os achados foram considerados “razoáveis”, mas pouco úteis naquele contexto específico. Ao transformar o feedback em um novo prompt, vieram análises relevantes que a equipe sequer havia considerado.
Essa abordagem pode facilmente ser aplicada ao vibe working. Imagine, por exemplo, uma equipe de marketing planejando o lançamento de um produto. Os membros começam sugerindo ideias soltas, descrições de público-alvo e referências de campanhas anteriores. Ao reunir esses detalhes em um modelo de IA, ele oferece um briefing estruturado com narrativa, canais sugeridos e esboço de cronograma. A cada rodada, o grupo ajusta elementos e testa variações, em um processo de construção colaborativa.
Assim como os benefícios, algumas recomendações de Schrage também são válidas nesse cenário. Entre elas, garantir a integridade dos dados utilizados, estabelecer ambientes seguros para experimentação e manter a rastreabilidade dos prompts utilizados. Esses princípios se alinham a diretrizes como o NIST AI Risk Management Framework, que reforça a importância de práticas de governança, documentação e supervisão humana ao longo do ciclo de uso da IA.
Há ainda outro aspecto que deveria nortear qualquer iniciativa corporativa relacionada à Inteligência Artificial: a capacitação da força de trabalho. Em uma pesquisa da McKinsey, 22% dos 3 mil profissionais entrevistados afirmam ter recebido pouco ou nenhum suporte de suas organizações nesse aspecto. Quase metade (48%) afirma que receber treinamento formal os estimularia a utilizar essa tecnologia com mais frequência.
Ao analisar a forma como empresas e equipes têm se apropriado dessa ferramenta, o relatório aponta que as mais bem-sucedidas são aquelas que estimulam a autonomia, a experimentação e a criatividade, em um modelo chamado de “superagência”. As lideranças, vale dizer, têm um papel central na construção dessa cultura.
É justamente nesse horizonte que reside o maior potencial do vibe working. Quando combinado a um ambiente que valoriza o aprendizado contínuo, oferece segurança para experimentar e estimula a colaboração, o uso da IA pode tornar o trabalho não apenas mais eficiente, mas também mais fluido e prazeroso. O desafio, agora, é garantir que essa nova configuração nos aproxime do que temos de mais humano, e não o contrário.
Guga é empreendedor, conselheiro, palestrante e especialista em tecnologias disruptivas. Também escreve para o MIT Review Brasil e Febraban Tech.
Guga Stocco
