IA cria clones de apps em 24h e ameaça trabalho de programadores

Inteligência Artificial

Avanços em IA permitem replicar apps populares rapidamente, gerando debates sobre segurança e futuro dos programadores.

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A inteligência artificial começa a assumir o papel de engenheira de software: nesta semana, ferramentas de IA vêm sendo usadas para criar em poucas horas aplicativos funcionais que imitam programas consagrados, como editores de imagem e suítes de escritório, reacendendo debates sobre legalidade, segurança, ética e o futuro do trabalho de desenvolvedores humanos.

IA constrói rivais para Photoshop e Word em poucas horas

Um dos casos que simbolizam essa virada é o PhotoCraft, concorrente gratuito do Adobe Photoshop. Brandon Thomas, fundador da ArtCraft, diz ter guiado um modelo de IA para gerar a primeira versão do editor em cerca de 24 horas, sem acesso ao código-fonte do original. A máquina trabalhou a partir de capturas de tela da interface e do conhecimento prévio que tem sobre o programa.

Thomas estruturou o projeto como um engenheiro experiente: separou interface e funcionalidades, definiu a arquitetura e impôs que a IA não tocasse em bytecode nem em arquivos do Photoshop. A partir dessas instruções, o modelo produziu o esqueleto do aplicativo, que foi sendo refinado com testes e correções rápidas.

Na mesma linha, a ArtCraft desenvolve o WordCraft, voltado a competir com o Microsoft Word. O primeiro registro público do código no GitHub é de 6 de outubro de 2026. A avaliação interna é que o processador de texto está por volta de 60% pronto para uso profissional, ainda em fase alpha, com 88 mil linhas de código — incluindo bugs e limitações conhecidas.

Thomas aposta alto nessa nova forma de programar. “Não vejo nada no mundo da engenharia de software que esses modelos [de IA] não serão capazes de fazer”, afirma. Para ele, a tendência é que “pequenas equipes ou até mesmo indivíduos serão capazes de construir qualquer coisa que imaginem”.

Apps “vibe-coded” versus softwares feitos à mão

Os aplicativos criados com forte apoio de IA vêm sendo apelidados de vibe-coded apps — softwares cujo código nasce mais da “vibração” e da memória estatística dos modelos do que da escrita linha a linha por humanos.

Ivan Kutskir, criador do editor de fotos online Photopea, faz questão de se colocar no outro lado do espectro. “Nem uma única linha do Photopea é escrita por IA”, afirma. Ele mantém um desenvolvimento tradicional, manual, e enxerga diferenças claras em robustez entre seu projeto e os clones automatizados que começam a surgir.

Nos testes feitos com os produtos da ArtCraft, a percepção é de um meio-termo. Jim Fisher, especialista em câmeras que avaliou o PhotoCraft e o LightCraft (alternativa ao Adobe Lightroom), diz que eles “recriam de forma bastante fiel seus equivalentes da Adobe”. A interface quase idêntica facilita a migração de quem já está acostumado aos originais.

Mas a experiência muda de app para app. Se o PhotoCraft impressiona pelo pouco tempo de desenvolvimento, o WordCraft ainda engatinha perto de suítes de escritório maduras, como o LibreOffice ou o próprio Word, que acumulam décadas de refinamentos e milhões de linhas de código.

Bugs expõem limites da IA como programadora

A velocidade da IA tem um preço: confiabilidade irregular. Kutskir diz que os vibe-coded apps atuais “costumam ser bastante cheios de bugs, especialmente se você os usa por mais de 10 minutos”. O próprio autor do artigo original sobre o tema relata ter precisado consertar falhas em softwares gerados por IA que ele mesmo criou.

Os números ajudam a dimensionar o abismo entre gerações de software. Italo Vignoli, porta-voz da The Document Foundation, responsável pelo LibreOffice, lembra que a suíte livre tem “mais de sete milhões” de linhas de código, polidas ao longo de anos por uma comunidade vasta e organizada. Já o WordCraft, ainda em estágio inicial, soma 88 mil linhas.

Para Vignoli, o contraste vai além da contagem de linhas. Ele insiste no papel coletivo da manutenção. “O mundo não é feito apenas de desenvolvedores”, afirma. Segundo ele, a comunidade é quem conecta o projeto aos usuários, descobre problemas, propõe recursos e mantém o ritmo de evolução que garante estabilidade.

Thomas, da ArtCraft, tenta fechar essa lacuna apoiando-se justamente em uma comunidade ativa. Ele afirma manter milhares de desenvolvedores e usuários reunidos em um servidor no Discord, com bots dedicados a registrar bugs e sugestões à medida que os apps são usados. A aposta é que modelos de IA cada vez mais sofisticados consigam, eles próprios, localizar e corrigir falhas com rapidez, aumentando a confiabilidade ao longo do tempo.

Entenda o contexto

A nova leva de ferramentas de IA não se limita a autocompletar código, como faziam geradores de trechos em editores de texto. Agora, modelos generalistas recebem descrições de alto nível, referências visuais e objetivos de negócio e devolvem projetos quase prontos: interface, funções básicas, integração com arquivos locais e até testes automatizados.

Na prática, isso derruba uma barreira histórica. Em vez de grandes times trabalhando meses para erguer a primeira versão de um software complexo, indivíduos com experiência conseguem, em questão de horas ou poucos dias, chegar a algo utilizável, ainda que imperfeito. O efeito imediato é uma explosão de clones de ferramentas caras e populares, especialmente em áreas como edição de imagem, vídeo e produtividade.

Ao mesmo tempo, a mudança desloca o papel do programador humano. Em vez de escrever cada função, muitos passam a atuar como arquitetos e revisores: definem requisitos, orientam a IA, revisam o código gerado, corrigem os piores problemas e organizam contribuições da comunidade.

Segurança: código aberto e uso offline como defesa parcial

A avalanche de software gerado por modelos também acende um alerta em segurança digital. Redes de pesquisa já identificam milhares de vibe-coded apps publicados com “praticamente nenhuma segurança ou autenticação”, expostos a vazamento de dados e invasões.

No caso da ArtCraft, o grupo tenta reduzir riscos abrindo o código no GitHub e permitindo que os aplicativos rodem totalmente offline. Isso evita que arquivos pessoais sejam enviados para servidores corporativos e permite auditoria independente por quem quiser examinar o código.

Mesmo assim, especialistas veem a IA como uma faca de dois gumes na cibersegurança. As mesmas técnicas que aceleram o desenvolvimento de ferramentas legítimas também podem produzir, em ritmo industrial, programas mal configurados ou maliciosos, e até ajudar na exploração de falhas. Episódios recentes envolvendo modelos avançados forçando limites de sandboxes e acessando serviços de terceiros reforçam o receio de que a automação corra na frente das barreiras de proteção.

Thomas argumenta que, no balanço final, a IA pode tornar o software “mais confiável, não menos”, justamente por conseguir vasculhar bases gigantes de código e apontar inconsistências que um time humano pequeno não veria. Mas, por enquanto, a prática mostra um estágio ainda experimental, com muita correção manual e forte dependência de comunidades técnicas vigilantes.

Legalidade e ética dos clones sob escrutínio

Outra frente de tensão é jurídica e ética. A estratégia usada por Thomas no PhotoCraft — reproduzir a interface e o comportamento geral do Photoshop sem copiar bytecode ou trechos literais de código — se apoia em princípios de engenharia reversa considerados, hoje, aceitáveis em alguns países, como os Estados Unidos, quando enquadrados no chamado uso justo.

Advogados especializados em propriedade intelectual costumam traçar paralelos com emuladores de videogame: estudar o funcionamento de um sistema para criar um equivalente compatível tende a ser protegido, desde que não se quebrem patentes, marcas registradas, contratos de licença ou identidades visuais. Ainda assim, permanecem zonas cinzentas, especialmente quando a cópia da “aparência e sensação” de um produto é muito fiel.

Mesmo quando um projeto é alvo de ações legais, o fato de ser de código aberto complica sua remoção completa. Como ocorre com emuladores famosos, basta que uma comunidade interessada faça um fork — uma versão derivada — para manter o código vivo em outro repositório.

No plano ético, as opiniões se dividem. Vignoli recorda uma “onda de clones” do Microsoft Office no fim dos anos 1990, quando empresas tentaram reproduzir a suíte da Microsoft sem grande sucesso comercial. Para ele, a simples existência de cópias não derruba necessariamente o original, e nem sempre essas tentativas agregam inovação real.

Kutskir observa que “clonar pode significar qualquer coisa” e relativiza a ideia de que a IA consiga reproduzir, com um clique, toda a profundidade de um software complexo. Uma coisa é fazer um editor simples com interface parecida; outra, sustentar anos de manutenção, recursos avançados e compatibilidade plena.

Já Thomas se enxerga quase como um justiceiro digital. Ele compara o trabalho da ArtCraft ao de um “Robin Hood” moderno, afirmando que grandes empresas de tecnologia ergueram “fossos” para proteger seus monopólios e travar inovações de indivíduos e pequenos grupos. Na visão dele, a IA rompe essa barreira, permitindo que “qualquer pessoa com diligência construa coisas realmente legais” sem depender de um grande arsenal técnico.

Jim Fisher, por sua vez, manifesta desconforto com o modo como os modelos foram treinados. Para ele, a IA “raspou o esforço humano existente, jogou-o em um liquidificador e criou algo novo”, o que acaba desvalorizando o trabalho criativo original que serviu de insumo.

Programação entra em era híbrida

No dia a dia, muitos usuários tendem a adotar um critério pragmático: se o aplicativo gratuito criado por IA faz o que precisam, de forma minimamente estável, a pressão para pagar por alternativas tradicionais diminui. A linha ética costuma ficar mais nítida quando se trata de expressão humana original, como arte, música ou jogos — áreas em que a apropriação por IA enfrenta maior resistência.

Entre desenvolvedores, a expectativa é de um futuro híbrido. A IA assume tarefas repetitivas e boa parte da construção inicial de softwares, enquanto humanos se concentram em definir objetivos, revisar código, coordenar comunidades e zelar por segurança, qualidade e responsabilidade legal.

Para indústria, reguladores e usuários, o desafio imediato é encontrar o ponto de equilíbrio: aproveitar a explosão de inovação trazida pelos engenheiros artificiais sem abrir mão de confiabilidade, remuneração justa para criadores e proteção contra riscos que, pela primeira vez, podem se multiplicar na mesma velocidade em que novos programas nascem.