5 pontos de virada do software previstos pelo cofundador da Hugging Face

Thomas Wolf publicou um artigo bem provocativo. O argumento dele: numa era em que a IA escreve código, a própria estrutura do software está sendo virada de cabeça para baixo. Depois de ler, fiquei pensando nisso por um bom tempo. Concordei com algumas partes e achei outras exageradas, então resolvi organizar tudo.

A era de empilhar bibliotecas está chegando ao fim

Até agora, pegar pacotes prontos feitos por outras pessoas era a coisa mais natural do mundo. Escrever tudo do zero levava tempo demais. Mas quando você pode delegar isso a um agente de IA que constrói tudo desde o início, o customizado se torna viável. Menos pacotes externos significa menos brechas de segurança, apps mais leves e execução mais rápida.

Trabalhando com o Claude Code ultimamente, percebi que a profundidade das minhas dependências npm diminuiu bastante. Será que estamos caminhando para uma era de “zero dependências”?

• A estrutura de vulnerabilidades em cadeia, onde um pacote comprometido coloca milhares de projetos em risco, começa a desaparecer
• Bundles menores resultam em tempos de inicialização e resposta mais rápidos

A era do “não mexa no código antigo” acabou

Você já ouviu falar do efeito Lindy? A ideia de que uma tecnologia que sobreviveu muito tempo tem boas razões para continuar sobrevivendo. A relutância em mexer em código legado segue uma lógica parecida: nunca se sabe o que pode quebrar.

Mas se a IA consegue ler dezenas de milhares de linhas de código e reescrever em outra linguagem, essa lógica enfraquece. O Wolf admite honestamente uma limitação, porém: a IA ainda deixa passar bugs inesperados e casos extremos. Por isso, a verificação formal, provar matematicamente que o código se comporta como esperado, deixa de ser um luxo e vira pré-requisito.

• O tempo e o custo de reescrever código legado caíram para menos de um décimo do que eram
• Colocar código escrito por IA em produção sem verificação formal ainda é uma aposta arriscada

Linguagens difíceis para humanos são fáceis para a IA

A popularidade das linguagens de programação sempre foi mais uma questão de psicologia do que de mérito técnico. É fácil de aprender? A comunidade é acolhedora? Ajuda a conseguir emprego? LLMs não se importam com nada disso. Linguagens com sistemas de tipos rigorosos que detectam erros em tempo de compilação são muito mais confortáveis para a IA.

Rust é o exemplo perfeito. Notoriamente difícil de aprender para humanos, mas para a IA as regras são claras e a margem de erro é pequena.

• Linguagens fortemente tipadas como Rust e Haskell estão sendo reavaliadas na era da IA
• Se o Python conseguirá manter sua posição dominante, saberemos nos próximos cinco anos

O motor que impulsiona o código aberto está sendo abalado

Código aberto nunca foi só sobre compartilhar código. Era uma cultura de construir junto, aprender junto e sentir que você pertence a algo. Quando a IA escreve o código e a IA o lê, essa estrutura de motivação muda fundamentalmente.

Wolf vai além. Ele imagina comunidades onde modelos de IA criam e compartilham bibliotecas entre si. Se isso acontecer, o alinhamento desses sistemas de IA vai determinar a direção de todo o ecossistema open source.

• O futuro do código aberto sem as motivações humanas de aprendizado e pertencimento se torna incerto
• O alinhamento da IA passa a ser um fator que governa não só a qualidade do código, mas como os ecossistemas funcionam

Linguagens projetadas para IA, não para humanos, podem surgir

Quando humanos projetam linguagens de programação, sempre há um trade-off: mais expressividade significa mais complexidade, mais segurança significa menos liberdade. Wolf argumenta que não há garantia de que a IA enfrentará o mesmo dilema. Se humanos não precisam mais ler o código, formas inteiramente novas de linguagens podem surgir.

Essa foi a parte do ensaio que mais estimulou a imaginação.

• O velho debate entre detecção em tempo de compilação vs. tempo de execução pode se tornar irrelevante para a IA
• Se uma linguagem não precisa ser legível para olhos humanos, as restrições de design mudam completamente

Entre a realidade e a imaginação

Das cinco previsões do Wolf, a redução de dependências e a ascensão das linguagens fortemente tipadas são mudanças que já se percebem no dia a dia. O restante vai levar de três a cinco anos para ser validado.

Uma coisa é certa: entender as estruturas pelas quais o código é criado terá mais valor do que a capacidade de escrevê-lo.