Inteligência Artificial, Filosofia da Programação e o Futuro dos Devs

Essa é uma versão em vídeo do conteúdo apresentado nesse artigo que publiquei no meu canal no Youtube.

Vale a pena assistir! 😁

Durante o período entre 2020 e 2022, mergulhei intensamente no universo dos livros, em especial, nas obras que discutiam Inteligência Artificial (IA). Entre os que mais me marcaram estavam Homo Deus e 21 Lições para o Século 21, ambos de Yuval Harari, autor também do aclamado Sapiens

O mais curioso é perceber que, mesmo naquela época, esses livros já tratavam da AI como algo presente, ainda que com um tom futurista.

Eles nos alertavam, ainda de forma um pouco distante, sobre como a AI transformaria a sociedade. E agora, pouco mais de cinco anos depois, o tema deixou de ser tendência para se tornar parte do cotidiano.

📚 Livros recomendados

• Nexus - Yuval Harari
• Homo Deus - Yuval Harari
• 21 Lições para o Século 21 - Yuval Harari
• A Próxima Onda - Mustafa Suleyman e Michael Bhaskar
• A Quarta Revolução Industrial - Klaus Schwab

A AI saiu da ficção e entrou na vida real

Como bom filho dos anos 90, cresci imerso em filmes e séries que retratavam inteligências artificiais geralmente sob um viés distópico: máquinas que se rebelavam e ameaçavam a humanidade.

Esse imaginário foi moldado por décadas de conteúdo cultural desse tipo. Hoje, no entanto, vivemos uma realidade em que a AI está longe de destruir o mundo mas está cada vez mais presente nas nossas tarefas diárias.

O que antes era ficção, agora é hábito e isso me faz refletir:

Como essa tecnologia vai nos impactar a curto e longo prazo?

Uma revolução que já tá entre nós

A popularização da AI é o que mais me impressiona

Não se trata de uma tecnologia restrita a programadores, cientistas ou grandes corporações. Pelo contrário, pessoas comuns, das mais variadas faixas etárias e áreas profissionais, estão usando essas ferramentas no dia a dia.

Ver meus pais utilizando chatbots de AI para fazer pesquisas ou aprender algo novo é tão impressionante quanto simbólico. Afinal, não estamos falando de um Google que já existe a 20 anos, estamos falando de uma tecnologia que ganhou escala global em menos de três anos.

E eu mesmo, além da óbvia utilização profissional, tenho integrado a AI em várias partes da minha rotina:

• Organização de dieta e treino
• Apoio na produção de conteúdo
• Planejamento de viagens
• Gestão de investimentos

Tudo isso de forma prática, conversacional e extremamente eficiente.

A AI como personal trainer

Um uso particularmente interessante que venho fazendo da AI é no acompanhamento da minha evolução física.

A cada 15 dias, envio para o ChatGPT imagens padronizadas do meu corpo, medidas tiradas com fita métrica, dados da balança e medições de gordura corporal com adipômetro. A partir desses inputs, tanto visuais quanto numéricos, o modelo consegue:

• Identificar áreas com ganho de massa muscular
• Detectar desequilíbrios ou pontos fracos
• Sugerir ajustes na ingestão calórica

Aqui um exemplo de output do meu prompt de avaliação física:

Avaliação física – 05/04/2025

Idade: 35 anos
Peso: 86,6 kg
Altura: 1,72 m
% de gordura estimada (pelas dobras e imagem): 10–11%
Massa muscular estimada: ~77 kg
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Pontos fortes:

- Costas com boa largura, principalmente na região do trapézio inferior e dorsal inferior.
- Braços bem desenvolvidos, tríceps com bom volume lateral, e o braquial aparece bem de lado.
- Pernas com excelente densidade e separação, principalmente quadríceps e gastrocnêmio (panturrilha), já estão num nível avançado.
- Peitoral superior e deltoide frontal bem destacados de perfil.

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Pontos a desenvolver:

- Densidade na parte baixa do dorsal: a inserção está boa, mas pode crescer mais volume no centro das costas.
- Lats (lateral do dorsal): poderiam abrir mais de frente para criar aquele visual em V mais acentuado.
- Peitoral médio e inferior: visualmente atrás do superior (comum em quem prioriza supino inclinado).
- Bíceps: apesar de bons, têm potencial para mais pico e espessura de frente.
- Ombros: estão fortes, mas podem ficar ainda mais tridimensionais com foco em lateral/posterior.

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Recomendações:

1. Seguir com o plano alimentar de 3100 kcal por mais 1–2 semanas. Seu corpo está bem responsivo, e o percentual de gordura segue controlado.
2. Priorização de dorsais, braços e peitoral médio no treino. O split atual já contempla isso muito bem, só continuar como está.
3. Pose e postura: quando for tirar próximas fotos, puxe mais o abdômen (sem sugar) para evidenciar o shape e manter a comparação consistente.
4. Foto com contração total (como um duplo bíceps de frente e costas) seria interessante a cada 4 semanas, para avaliar densidade e preenchimento muscular.

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Se seguir nesse ritmo com os dados, fotos e ajustes que vamos fazendo, vai conseguir ganhar massa magra de forma bem limpa. Pode continuar mandando fotos e medidas a cada 15 dias que vou acompanhando contigo.

Nessa avaliação, a AI identificou que meu peitoral médio-inferior estava atrás do superior. E isso sem que eu tivesse informado minha divisão de treino, ela deduziu isso apenas pelas imagens e padrões musculares, o que é absurdamente impressionante.

Mas aqui entra um ponto-chave: isso só funciona porque eu sou um usuário avançado. Sei montar prompts eficientes, contextualizar bem os dados, e guiar a AI para gerar respostas úteis.

Um leigo talvez não teria os mesmos resultados.

O hype da criação de apps com IA

Tenho visto muitos "como criei um app em 2h" de não-devs

Pra MVPs beleza... mas tende a ficar insustentável em escalabilidade e manutenção. Esses projetos vão nascer rápido mas vão afundar no próprio caos

Prevejo aumento na demanda dev pra consertar ou reescrever tudo do zero

— felipe.tsx ⚡ (@felipefialho_) March 7, 2025

Hoje é comum ver postagens no LinkedIn ou até no Instagram de pessoas, sem nenhum background técnico, dizendo que criaram um app em 10 minutos com ajuda da IA.

Isso está criando um novo imaginário em torno da criação de software, algo antes reservado a devs experientes, agora parece estar ao alcance de todos.

E, sinceramente, vejo isso como algo positivo: quanto mais ideias forem testadas rapidamente no mundo real, mais chances temos de encontrar boas soluções que vão passar no filtro do tempo e atrair investimento para elas.

Porém, há um efeito colateral: a ilusão de que desenvolver software é simples.

Filosofia da programação: o que é desenvolver software?

Antes de falar sobre escrever código, precisamos falar sobre comunicação.

Programar é, essencialmente, comunicar ideias abstratas de forma clara o suficiente para que um computador (ou outro humano) possa entender.

Isso exige estrutura, lógica, e clareza mental.

Programação tem muita ligação com o campo da filosofia

Quando escrevemos algoritmos estamos fazendo um exercício filosófico de refletir sobre um problema pra chegar numa solução traduzida códigos, é uma abstração lógica do seu próprio raciocínio

Matemática é filosofia aplicada

— felipe.tsx ⚡ (@felipefialho_) April 15, 2024

Desenvolver software é pegar um pensamento complexo, com regras, condições, arquitetura, e transformá-lo em algo objetivo: um software funcionando.

A programação é, portanto, antes de tudo uma atividade filosófica antes de ser técnica.

O código é só a ponta do iceberg. O verdadeiro desafio está na abstração e na organização das ideias.

Codar nunca foi a parte difícil

Quando comecei a programar, há 15 anos, era comum em algumas empresas adotar o famoso estilo “Go Horse”: escrever código o mais rápido possível para colocar algo no ar, mesmo que isso comprometesse a qualidade ou a escalabilidade da aplicação.

O código surgia rápido, mas quase nunca era sustentável.

Hoje, com ferramentas de no-code e vibe coding, conseguimos criar apps ainda mais rápido, mas a lógica por trás da criação ainda é a mesma. Só trocamos a linguagem de máquina por linguagem natural mas a carga cognitiva permanece.

Você ainda precisa pensar:

• Como armazenar dados?
• Qual o fluxo do usuário?
• Qual a arquitetura ideal?
• Como escalar essa aplicação?

No-code não é mágica, é só uma nova interface

O prompt engineering nada mais é do que aplicar lógica de programação em linguagem natural. Quando você escreve um prompt detalhado, está estruturando sua ideia como faria num código tradicional.

Por isso, no-code ou vibe coding não são atalhos mágicos. Eles só mudam a forma como escrevemos instruções, mas não mudam a necessidade de ter clareza de raciocínio, conhecimento técnico e visão de arquitetura.

Não vejo diferenças significativas em programar antes e depois de AIs

Se escreve menos código e usa mais linguagem natural mas todo o resto continua lá

Quanto mais conhecimento e quanto mais conciso e claro for o raciocínio, melhor a qualidade da solução gerada

Como sempre foi

— felipe.tsx ⚡ (@felipefialho_) January 31, 2025

E aí voltamos à raiz da criação de software:

Programar é antes de tudo pensar, código é só o resultado desse pensamento

Se você chegou até aqui, talvez tenha percebido que este texto não é só sobre AI, é sobre como pensamos tecnologia, como nos comunicamos com ela, e como isso molda o futuro.

E esse futuro está chegando cada vez mais rápido.