Uso IA em 80-90% dos meus projetos. Isso não me torna dependente — me torna produtivo. A diferença? Passei 2 anos fazendo as coisas na mão antes de usar IA como ferramenta. Eu sei o que pedir porque entendo os fundamentos. IA é um multiplicador de capacidade, não um substituto de conhecimento. Vibe coding funciona quando você tem base.
Este artigo é pessoal. Vou compartilhar como eu realmente uso IA no meu dia a dia — sem romantizar nem demonizar. Se você espera um discurso de "IA é o futuro" ou "IA vai destruir desenvolvedores", não é isso. É uma reflexão prática de quem usa todos os dias.
A Confissão: Uso IA em Quase Tudo
Vou ser direto: 80-90% dos meus projetos têm auxílio de IA.
Este portfolio que você está lendo? IA ajudou. Meus scripts de automação? IA ajudou. Relatórios de pentest? IA ajudou na estruturação. Artigos como este? IA ajuda a organizar ideias.
E eu não tenho vergonha disso.
Por que funciona?
Porque antes de pedir para a IA fazer algo, eu já sei o que quero. Não estou pedindo "faça um site para mim". Estou pedindo:
"Faz um site de portfolio pra mim"
"Cria uma seção de artigos com grid responsivo, cards com hover effect, filtro por tags usando data-attributes, e busca client-side com debounce. Usa CSS variables para theming e mobile-first approach."
A diferença está no prompt. E o prompt só é bom quando você entende o que está pedindo. Isso exige conhecimento prévio.
Dependência vs Uso Inteligente
Existe uma linha tênue entre usar IA como ferramenta e ser escravo dela. Vamos definir claramente:
Dependência
- Não consegue codar sem IA
- Copia código sem entender
- Não sabe debugar erros
- Trava se a IA dá resposta errada
- Não consegue explicar o próprio código
- Pula fundamentos "porque a IA faz"
Perigoso. Você não é dev, é operador de prompt.
Uso Inteligente
- Pode codar sem IA (só demora mais)
- Entende e adapta o código gerado
- Debuga erros com ou sem ajuda
- Sabe quando a IA está errada
- Explica cada linha se perguntado
- Tem fundamentos sólidos
Produtivo. IA é ferramenta, não muleta.
O Teste Simples
Quer saber se você é dependente ou usuário inteligente? Faça este teste:
Se a IA desligasse amanhã, você conseguiria entregar seu trabalho?
Você consegue ler o código gerado e identificar bugs?
Você sabe quando a resposta da IA está incorreta ou subótima?
Você poderia explicar o código para um colega?
Você já corrigiu a IA porque sabia mais que ela sobre o assunto?
Se respondeu "não" para a maioria, você pode estar no caminho da dependência. Não é tarde para mudar.
Os 2 Anos Fazendo na Mão
Antes de usar IA para coding, passei 2 anos fazendo tudo manualmente. E isso fez toda a diferença.
O que aprendi nesse período:
Errar muito
Passei horas debugando código. Stack traces gigantes. Erros de sintaxe. Loops infinitos. Cada erro me ensinou algo que nunca esqueci.
Pensar antes de escrever
Quando cada linha custa esforço, você aprende a planejar. Pseudocódigo, fluxogramas, pensar na lógica antes de abrir o editor.
Ler documentação
Não tinha IA para perguntar. Era docs, Stack Overflow, e tentativa e erro. Isso me ensinou a buscar informação de forma eficiente.
Entender o "porquê"
Não bastava copiar código. Precisava entender por que funcionava. Isso criou uma base sólida de lógica de programação.
"Esses 2 anos de sofrimento são o que me permitem usar IA de forma inteligente hoje. Eu sei o que pedir porque já fiz na mão. Eu reconheço erros porque já cometi todos eles."
— Experiência própriaNão estou dizendo para ignorar IA por 2 anos. Estou dizendo: construa fundamentos. Use IA para acelerar, não para substituir aprendizado.
Vibe Coding: Uma Forma Válida de Produzir
"Vibe coding" é um termo que surgiu para descrever o ato de codar junto com IA de forma fluida — você descreve o que quer, a IA gera, você refina, itera, ajusta. É quase uma conversa.
E é perfeitamente válido.
Por que vibe coding funciona (para quem tem base):
Vibe coding como forma de estudo
Algo que pouca gente fala: vibe coding pode ser uma excelente forma de aprender. Quando você descreve o que quer e vê a implementação, você está aprendendo por exemplo.
Eu queria aprender sobre WebSockets. Em vez de ler docs por horas, pedi:
Em 5 minutos eu tinha código funcionando + explicação. Depois li a documentação para aprofundar. O exemplo concreto fez a teoria fazer sentido.
IA para Estudar Conceitos Complexos
Uma das melhores aplicações de IA que descobri: entender conceitos complexos. A IA é uma professora infinitamente paciente.
Como uso IA para estudar:
"Explica como se eu tivesse 10 anos"
Quando um conceito parece abstrato demais, peço uma explicação simplificada. Depois vou aprofundando.
"Me dá uma analogia do mundo real"
"Explica DNS como se fosse uma lista telefônica." Analogias conectam conhecimento novo ao que já sei.
"Por que isso funciona assim?"
Não aceito "é assim porque é". Pergunto o porquê até entender a razão fundamental.
"O que acontece se eu fizer X errado?"
Entender os casos de falha é tão importante quanto o caso de sucesso. A IA simula erros sem consequências.
"Como isso se conecta com Y?"
Conhecimento isolado é fraco. Peço para conectar conceitos: "Como JWT se relaciona com OAuth?"
Ferramentas que Uso e Recomendo
Para Coding
Cursor
PrincipalMeu editor principal. É um VS Code com IA integrada de forma profunda. O chat entende o contexto do projeto inteiro, não só do arquivo aberto.
- Chat com contexto do projeto
- Composer para multi-arquivos
- Autocomplete inteligente
- Diff review antes de aplicar
GitHub Copilot
Bom para autocomplete rápido. Menos poderoso que Cursor para conversas longas, mas útil para snippets.
- Autocomplete em tempo real
- Integração nativa com VS Code
- Bom para código repetitivo
Claude / ChatGPT
Para conversas mais longas sobre arquitetura, debugging complexo, ou quando preciso explicar muito contexto.
- Contexto longo (Claude)
- Bom para planejamento
- Explicações detalhadas
Para Estudo
NotebookLM
RecomendoFerramenta do Google que é incrível para estudar. Você faz upload de PDFs, artigos, docs, e a IA cria um "notebook" interativo para você fazer perguntas sobre o material.
- Upload de múltiplas fontes
- Perguntas baseadas nos seus materiais
- Gera resumos, FAQs, guias de estudo
- Cita as fontes nas respostas
- Gratuito!
NotebookLM Audio
O NotebookLM tem uma feature que gera "podcasts" sobre seu material. Perfeito para revisar conteúdo enquanto faz outras coisas.
- Dois hosts discutem seu material
- Bom para revisar conceitos
- Ouça no trânsito, academia
A Importância da Lógica e Fundamentos
IA pode escrever código. Mas ela não pode pensar por você.
O que separa quem usa IA bem de quem vira refém dela é: pensamento lógico. A capacidade de quebrar problemas, estruturar soluções, e validar se a resposta faz sentido.
O que IA não substitui:
Decomposição
Quebrar problema grande em partes menores
- Identificar subproblemas
- Priorizar o que resolver primeiro
- Definir interfaces entre partes
Análise Crítica
Avaliar se a solução faz sentido
- Identificar edge cases
- Questionar premissas
- Detectar erros lógicos
Contexto
Entender o problema real, não o superficial
- Requisitos do negócio
- Constraints do ambiente
- Trade-offs aceitáveis
IA é ótima em "como fazer". Mas você precisa saber "o que fazer" e "por que fazer". Isso exige pensamento humano.
Como desenvolver pensamento lógico:
- Resolva problemas sem IA às vezes: Force o cérebro a trabalhar
- Estude algoritmos básicos: Não para decorar, mas para entender padrões
- Faça CTFs e labs: Problemas que exigem raciocínio, não só execução
- Explique seu código: Se não consegue explicar, não entendeu
- Leia código dos outros: Entender lógica alheia treina a sua
O Equilíbrio: Quando Usar e Quando Não Usar
Nem tudo precisa de IA. E nem tudo deveria ser feito sem IA. O segredo é saber quando usar cada abordagem.
Use IA para:
- Código boilerplate / repetitivo
- Explorar soluções rapidamente
- Aprender sintaxe de linguagem nova
- Debugging quando travou
- Refatoração de código existente
- Documentação e comentários
- Testes unitários
- Entender conceitos complexos
Faça você mesmo:
- Lógica crítica de segurança
- Arquitetura fundamental do sistema
- Quando está aprendendo algo novo
- Decisões de design importantes
- Código que você PRECISA entender 100%
- Debugging para aprender
- Problemas que você nunca resolveu antes
- Quando quer consolidar conhecimento
Conclusão: IA é Multiplicador, Não Substituto
Uso IA em quase tudo. E não me sinto "menos desenvolvedor" por isso. Me sinto mais produtivo.
Mas isso só funciona porque eu construí base. Dois anos fazendo as coisas na mão, errando, aprendendo, entendendo o porquê das coisas. Essa base é o que me permite usar IA de forma inteligente.
O que quero que você leve:
Não tenha vergonha de usar IA. É uma ferramenta. Carpinteiro não tem vergonha de usar serra elétrica.
Mas construa fundamentos primeiro. Sem eles, você não sabe o que pedir nem reconhece quando a IA erra.
Vibe coding é válido. É uma forma de produzir e aprender simultaneamente, desde que você entenda o resultado.
A qualidade do prompt = qualidade do resultado. Saber o que pedir é uma skill que vem com conhecimento.
Use IA para estudar, não para evitar estudar. NotebookLM, perguntas de "por quê", analogias — IA é professora paciente.
A Mensagem Final
IA não vai substituir desenvolvedores. Mas desenvolvedores que usam IA vão substituir os que não usam.
A chave é: use IA para multiplicar sua capacidade, não para compensar sua incapacidade.
Construa base. Use ferramentas. Produza mais. Aprenda sempre.