Forrester aponta desafios do vibe coding na gestão de contratos e destaca cinco trade-offs para empresas

Inteligência artificial generativa transforma desenvolvimento de software com vibe coding.

O avanço da inteligência artificial generativa está promovendo uma nova abordagem no desenvolvimento de software conhecida como vibe coding. Nessa metodologia, desenvolvedores utilizam linguagem natural para criar aplicações com o suporte de modelos de IA. Essa inovação promete acelerar a entrega de soluções, especialmente em plataformas de gestão do ciclo de vida dos contratos, mas sua adoção requer uma análise cuidadosa dos riscos envolvidos.

Ferramentas de IA já demonstram capacidade para gerar código, sugerir arquiteturas, criar integrações e automatizar partes significativas do desenvolvimento. Essa evolução reduz barreiras técnicas e aumenta a velocidade na criação de aplicações voltadas à gestão de contratos.

No entanto, a rapidez proporcionada pelo vibe coding não elimina a necessidade de decisões relacionadas à governança, segurança e sustentabilidade das aplicações ao longo do tempo. Para organizações que utilizam sistemas de gestão do ciclo de vida dos contratos, esses fatores podem impactar diretamente a conformidade regulatória e a gestão de riscos.

Antes de adotar essa abordagem no desenvolvimento de soluções contratuais, líderes de tecnologia devem avaliar cinco trade-offs que influenciam tanto a implementação quanto a operação dessas plataformas.

Cinco decisões que vão além da velocidade de desenvolvimento

O primeiro trade-off diz respeito ao equilíbrio entre agilidade e governança. Embora a IA facilite a criação de aplicações, sistemas voltados à gestão de contratos exigem controles rigorosos sobre regras de negócio, fluxos de aprovação e requisitos regulatórios. Sem supervisão adequada, a velocidade obtida no desenvolvimento pode resultar em retrabalho e riscos operacionais.

O segundo aspecto refere-se à relação entre facilidade de criação e qualidade do código. As ferramentas de IA podem produzir funcionalidades rapidamente, mas isso não garante uma arquitetura consistente ou padrões adequados de engenharia de software. Em aplicações críticas, a revisão humana continua sendo essencial para garantir desempenho, escalabilidade e manutenção futura.

O terceiro trade-off envolve personalização versus padronização. Embora o vibe coding facilite adaptações específicas para diferentes áreas de negócio, um número excessivo de customizações pode aumentar a complexidade da plataforma e dificultar atualizações futuras, especialmente em grandes corporações.

Outro ponto importante é o equilíbrio entre automação e supervisão humana. A IA pode assumir uma parte significativa do desenvolvimento, mas decisões relacionadas à modelagem contratual, requisitos jurídicos e conformidade ainda dependem da atuação de especialistas. É recomendável que equipes jurídicas e de tecnologia colaborem na validação das aplicações geradas.

O quinto trade-off refere-se à relação entre rapidez na entrega e sustentabilidade a longo prazo. Apesar de o desenvolvimento assistido por IA reduzir o tempo necessário para lançar novas funcionalidades, as organizações devem considerar os custos futuros de manutenção, documentação, evolução tecnológica e integração com outros sistemas corporativos.

Esses fatores tornam-se ainda mais relevantes, pois plataformas de gestão do ciclo de vida dos contratos frequentemente armazenam informações estratégicas, documentos confidenciais e contratos sujeitos a diversas legislações. Assim, práticas de segurança, auditoria e rastreabilidade são elementos centrais na arquitetura das aplicações.

O papel da inteligência artificial deve ser visto como um complemento aos processos tradicionais de engenharia de software, atuando como uma ferramenta que aumenta a produtividade das equipes quando integrada a modelos de governança existentes.

As empresas que desejam utilizar vibe coding em iniciativas de gestão contratual precisam estabelecer critérios claros sobre revisão de código, validação jurídica, controle de versões e políticas de segurança antes de escalar esse modelo de desenvolvimento.

A adoção dessa abordagem pode resultar em ganhos significativos de produtividade, desde que as organizações vejam a IA como um acelerador do processo de desenvolvimento e não como uma solução que elimina a necessidade de arquitetura, governança e supervisão humana em aplicações críticas para o negócio.