> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://flateek.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Inglês é a nova linguagem de programação? Ainda não - URL: https://flateek.com/ingles-nova-linguagem-programacao-ia-ainda-precisa-saber-programar/ - Published: 2026-10-17T15:00:00.000Z - Updated: 2026-10-17T15:00:00.000Z - Description: Um dev programou três meses só dando ordens à IA. 70% saiu fácil, mas os 30% restantes exigiram saber programar. Entenda por quê. - Author: Flaviano Rodriges - Tags: Programação, IA, Ferramentas ## A frase que virou bordão Em 2023, Andrej Karpathy (ex-diretor de IA da Tesla e um dos fundadores da OpenAI) publicou uma frase que nunca mais saiu da internet: ["The hottest new programming language is English"](https://x.com/karpathy/status/1617979122625712128?ref=flateek.com), ou "a linguagem de programação mais quente agora é o inglês". A ideia é que, com os modelos de IA, você descreve o que quer em linguagem natural e a máquina escreve o código. Muita gente leu isso como uma sentença: não vale mais a pena aprender a programar. O desenvolvedor Ken Imoto (kenimo49 no TabNews), engenheiro de WebRTC e IA de voz, resolveu sair do campo da opinião e testar. Por três meses, num projeto pessoal de verdade (com testes e pull requests reais), ele programou quase só dando ordens em inglês para a IA. E anotou cada tarefa: terminou só na conversa, ou precisou abrir o código? O relato foi publicado no [TabNews](https://www.tabnews.com.br/kenimo49/disseram-que-ingles-e-a-nova-linguagem-de-programacao-passei-3-meses-programando-assim-e-ainda-preciso-saber-programar?ref=flateek.com) e a conclusão está no título: ele ainda precisa saber programar. ## O placar: 70 a 30 Os números, arredondados pelo próprio autor: - **Cerca de 70% das tarefas** terminaram só na conversa. Ele descreveu o que queria, a IA escreveu, os testes passaram, fim. - **Os outros 30%** o obrigaram a abrir o arquivo e ler o código linha por linha. À primeira vista, 70% parece uma vitória esmagadora da IA. A virada está em **quais** tarefas ficaram nos 30%. ## Os 30% eram os que importavam Os 70% fáceis eram o que qualquer dev chama de trabalho braçal: CRUD (aquelas telas de cadastrar, listar, editar e apagar), estrutura inicial de projeto, um endpoint novo igualzinho aos outros dez, um teste para ajustar. Coisa que ele faria de olho fechado, só que agora mais rápido. Os 30% que exigiram ler código foram: - **Um bug de concorrência que só aparecia sob carga.** Concorrência é quando várias partes do programa tentam mexer na mesma coisa ao mesmo tempo. Pense em duas pessoas tentando sacar o último dinheiro da mesma conta conjunta no mesmo segundo, em caixas diferentes. Esse tipo de erro não aparece nos testes tranquilos, só quando o sistema está cheio de gente. - **Uma decisão de arquitetura** em que a IA propôs três caminhos, e cada um tinha uma armadilha diferente. - **Uma latência de 40 milissegundos** que vazava de um lugar que nenhuma descrição em inglês ia adivinhar. Nas palavras do autor: exatamente as tarefas pelas quais alguém paga ele. ### A analogia do GPS O GPS é uma ferramenta incrível. Ele faz 70% da viagem ficar trivial: vire à direita, siga em frente, pegue a segunda saída. Mas o GPS não dispensa saber dirigir. Quando ele manda você entrar na contramão, ou numa rua que virou calçadão, alguém precisa perceber que a instrução está errada. Karpathy tem um nome para isso: **inteligência serrilhada** (*jagged intelligence*). O modelo resume um artigo científico como um PhD e, na linha seguinte, erra uma conta de criança. E aqui está o ponto central do relato: você só percebe o erro de criança se souber fazer a conta. ## Andrew Ng e a contra-frase O autor cita também o outro lado do debate. Andrew Ng, que comandou a área de IA do Google e do Baidu e fundou a DeepLearning.AI, disse que afirmar que aprender a programar é desnecessário por causa da IA é [um dos piores conselhos de carreira já dados](https://www.deeplearning.ai/the-batch/coding-skill-is-more-valuable-than-ever/?ref=flateek.com). O argumento dele não é saudosismo. Quanto mais a IA facilita a programação, mais rende quem sabe programar, porque a ferramenta multiplica a capacidade de quem já entende o que está fazendo. Ng usa uma imagem boa: quem é bilíngue, com inglês como primeira língua e Python como segunda, faz muito mais do que quem só sabe escrever prompt. Uma furadeira elétrica não transforma ninguém em marceneiro. Mas um marceneiro com furadeira elétrica entrega muito mais móveis no mesmo dia. O autor conclui que Karpathy e Ng não se contradizem: o inglês virou a **interface**, mas ler e escrever código virou a **habilidade de revisão**. E revisar ficou mais importante, não menos. ## Vibe coding é ótimo até segunda-feira Teve uma fase do experimento em que o autor se empolgou e foi de *vibe coding* puro: aceitava tudo que a IA sugeria, sem nem ler as mudanças. Em duas horas tinha um protótipo funcionando, e se sentiu um gênio. Na segunda-feira seguinte, foi adicionar uma funcionalidade e percebeu que não fazia a menor ideia de como aquele código funcionava, porque tecnicamente não tinha escrito nenhuma linha dele. Gastou meio dia lendo o que "ele mesmo" tinha feito. Nos comentários, o usuário maniero deu nome ao fenômeno: **dívida cognitiva**. Assim como a dívida técnica (os atalhos no código que cobram juros depois), a dívida cognitiva é o conhecimento que você deixou de construir sobre o próprio sistema. Somando as duas, a conta chega rápido. Outro comentarista, evertonruan, tocou num ponto que qualquer pessoa que já manteve software reconhece: fazer do zero é fácil, o problema mora em alterar depois. Se você não sabe como as peças se conectam, nem consegue explicar para a IA onde está o problema. Ela tenta consertar, quebra outra coisa no caminho e você ganha uma regressão (um bug novo criado pela correção de outro). ## Do protótipo à produção: a parte que ninguém mostra O relato fala de um projeto pessoal, mas a lição fica ainda mais clara quando o código precisa ficar no ar para outras pessoas usarem. Escrever a funcionalidade é só o começo. Manter um sistema funcionando envolve uma lista de coisas que nenhum prompt resolve sozinho de uma vez por todas: - **Segurança:** um servidor exposto na internet recebe tentativas de invasão em minutos. Nosso [checklist de hardening de SSH](https://flateek.com/hardening-ssh-linux-checklist-servidor/) mostra o básico, e mesmo o básico exige entender o que cada configuração faz. - **Brechas na aplicação:** saber se você deixou uma porta aberta na API é um trabalho à parte. Falamos disso em [Como saber se seu site está seguro sem ser especialista](https://flateek.com/caramelosec-como-verificar-seguranca-do-seu-site/). - **Carga real:** o bug de concorrência do relato é o exemplo perfeito. Com um usuário, tudo funciona. Com mil ao mesmo tempo, aparece o que estava escondido. - **Monitoramento e incidentes:** quando algo cai às três da manhã, alguém precisa ler os logs e entender o que aconteceu. A IA ajuda em cada uma dessas etapas, e ajuda muito. Mas ela não assume a responsabilidade pelo sistema. Quem assume é a pessoa que precisa entender o que está rodando. ## O senso crítico virou ferramenta de trabalho No mesmo dia, outro post do TabNews virou um dos mais comentados da comunidade: ["O problema de não ter senso crítico"](https://www.tabnews.com.br/Silva97/o-problema-de-nao-ter-senso-critico?ref=flateek.com), do usuário Silva97. Ele conta o caso de um post que alegava que um garoto de 12 anos tinha criado um sistema operacional do zero. Ao analisar o código (gerado por IA, assim como o próprio post), ele percebeu que não era um sistema operacional de verdade: era um programa gráfico que dava boot e **simulava** um sistema, com um "sistema de arquivos" falso guardado numa lista na memória. O post foi apagado depois que ele apontou o problema. O autor faz questão de separar as coisas: ele não critica iniciantes tentando aprender nem quem fez vibe coding achando que construiu algo útil. O alvo é quem engana de propósito para ganhar atenção. E a conclusão dele conversa diretamente com o experimento dos 70/30: com tanto conteúdo gerado por IA circulando, alguém precisa ler o código e verificar se aquilo é o que diz ser. ## Para quem está começando agora O autor do experimento dedica um trecho a quem está tentando entrar na área no Brasil, com o mercado júnior difícil e muita gente dizendo que a IA vai acabar com os estágios. Dá um frio na barriga ler que "não precisa mais aprender a programar". O conselho dele é o oposto: **aprenda a programar justamente para conseguir revisar a IA.** O profissional que fica para trás não é o que sabe código, é o que só sabe pedir e não consegue julgar se a resposta presta. Na prática, isso significa: - **Use a IA para acelerar o que você já entende**, e para aprender o que ainda não entende (pedindo explicações, não só respostas prontas). - **Leia o que ela escreveu antes de aceitar.** Se não entendeu, pergunte até entender. - **Estude os fundamentos que a IA mais erra:** concorrência, segurança, redes, banco de dados. São exatamente os 30% do relato. - **Desconfie de projeto milagroso.** Inclusive do seu. A frase de fechamento do relato resume bem: "inglês é a nova linguagem de programação" é boa demais para ser inteira verdade. A linguagem mudou. Saber programar, não. --- **Fontes e Links:** - [Disseram que 'inglês é a nova linguagem de programação'. Passei 3 meses programando assim, e ainda preciso saber programar (TabNews)](https://www.tabnews.com.br/kenimo49/disseram-que-ingles-e-a-nova-linguagem-de-programacao-passei-3-meses-programando-assim-e-ainda-preciso-saber-programar?ref=flateek.com) - [O problema de não ter senso crítico (TabNews)](https://www.tabnews.com.br/Silva97/o-problema-de-nao-ter-senso-critico?ref=flateek.com) - [Andrej Karpathy: "The hottest new programming language is English" (X)](https://x.com/karpathy/status/1617979122625712128?ref=flateek.com) - [Andrew Ng: Coding skill is more valuable than ever (The Batch)](https://www.deeplearning.ai/the-batch/coding-skill-is-more-valuable-than-ever/?ref=flateek.com)