Será que vale a pena aprender programação em pleno 2025?
Há pouco mais de um ano, durante a Cúpula Mundial de Governos em Dubai, Jensen Huang, CEO da Nvidia, causou polêmica com suas falas que foram interpretadas como se, com o avanço da inteligência artificial, aprender programação não seria mais uma necessidade. Na data, Huang afirmou:
“Nos últimos 10 ou 15 anos, quase todos os convidados que se sentaram neste palco disseram que aprender ciências da computação era vital, que todo mundo deveria aprender a programar. E a verdade é praticamente o oposto(…)”
“Nosso trabalho é criar tecnologia que torne isso [programar] desnecessário. Ninguém mais precisará programar.”
A fala, polêmica, dividiu opiniões e para muitos, o sentido dessa afirmação era: se a IA pode gerar código sozinha, qual o objetivo de passar anos aprendendo linguagens de programação?
Contextualizando, Jensen Huang estava respondendo sobre o futuro da educação e como a tecnologia está mudando a nossa forma de interagir com máquinas. Então ele disse sim, que a IA permitirá que todos se tornem programadores utilizando linguagem natural, mas não disse que não é mais relevante estudar ciência da computação ou programação. O que ele fez foi questionar a necessidade universal de aprender a programar, já que os profissionais da tecnologia estão aqui para fazerem com que a IA permita que pessoas sem conhecimento algum na área possam utilizar a tecnologia falando em linguagem natural. E ele cita alguns exemplos como um agricultor poder automatizar a sua produção, sem linguagem técnica, utilizando um computador que entende o que ele pede.
Essa visão está muito alinhada com uma tendência que vem ganhando força: o Vibe Coding.
O termo, popularizado por Andrej Karpathy (ex-Tesla e OpenAI), define um estilo de programação assistido por IA, em que o desenvolvedor interage constantemente com modelos como ChatGPT ou Copilot para gerar código. O processo é mais fluido, quase uma co-criação: você pede um trecho, testa, ajusta com ajuda da IA, e assim vai construindo soluções.
Segundo a Exame, empresas do Vale do Silício já estão usando o Vibe Coding para aumentar a produtividade de times pequenos. Startups conseguem alcançar faturamentos milionários com equipes enxutas, porque conseguem automatizar boa parte do desenvolvimento com IA, acelerando lançamentos e testes.
No Vibe Coding, você não precisa saber tudo — mas precisa saber pedir, saber interpretar e refinar o que a IA entrega. Quem não entender o básico de programação, lógica e negócios, pode até tentar, mas não vai conseguir tirar o melhor dessas ferramentas.
Mas afinal, é ou não é o fim da carreira para quem está começando na área de tecnologia? A resposta curta é: não. E a resposta longa é: a forma como aprendemos e aplicamos programação precisa evoluir junto com a IA.
Mesmo sabendo que a IA possa facilitar a programação, acreditamos que a inteligência artificial só expandirá o processo para mais pessoas e não que eliminará a necessidade do conhecimento profundo. Além disso, a programação desenvolve o pensamento lógico e a resolução de problemas, por isso é usada até mesmo em escolas para disciplinas complementares como robótica, por exemplo.
Sem falar que a pessoa precisa saber pedir o que ela quer para que a programação seja eficiente, mesmo em linguagem natural, se a pessoa não souber pedir, talvez não tenha o melhor resultado. Um exemplo de como ainda somos relevantes é que ferramentas como ChatGPT e Copilot podem escrever trechos de código, mas não sabem priorizar funcionalidades, entender a dor do cliente ou traduzir uma visão de negócio em produto funcional.
Isso exige pensamento estratégico e empatia — duas habilidades humanas que não estão sendo substituídas.
Então, o conhecimento profundo sempre será necessário para programações mais complexas e até mesmo para desenvolver e aprimorar a própria IA.
Portanto, embora a IA esteja transformando o cenário tecnológico, aprender programação em 2025 pode continuar sendo relevante, especialmente para aqueles interessados em áreas que exigem compreensão profunda dos sistemas e desenvolvimento de novas tecnologias.
Mas dá para entender a dúvida sobre se ainda vale a pena investir 4 anos em um curso de ciência da computação ou programação, e a gente acredita que sim, vale dedicar esse tempo estudando — e trouxemos algumas observações importantes:
- A demanda por pessoas que entendem de tecnologia continua alta
Mesmo que a IA automatize tarefas básicas, alguém precisa entender, supervisionar, adaptar e criar essas soluções. Programadores que saibam usar IA como ferramenta vão sair na frente. - O foco vai mudar: de “como programar” para “o que construir com código”
Saber programar vai ser como saber escrever bem: a IA pode fazer por você, mas quem entende do assunto vai saber revisar, adaptar e usar melhor. - Faculdades tradicionais podem ficar defasadas
Muitas instituições ainda ensinam conteúdos antigos ou muito teóricos. Talvez em 2025, seja relevante buscar complementos como cursos intensivos, bootcamps, certificações práticas ou especializações em IA, ciência de dados, segurança etc. - Habilidades humanas + técnicas
Criatividade, pensamento crítico, ética no uso da IA, capacidade de liderar e resolver problemas complexos vão ser tão importantes quanto o código em si.
Então vale fazer um curso de programação?
Se o curso for moderno, conectado com o mercado, com práticas reais e alinhado com IA e tecnologias emergentes, sim. Se for um curso defasado, com pouca prática e desconectado do que está acontecendo, talvez não deva ser considerado sozinho e possa necessitar de outros complementos de estudo e prática.
Quer uma dica?
Estas áreas são promissoras e ainda vão demandar profissionais, mesmo com IA avançada.
- Engenharia de Prompt / IA Aplicada
- O que faz: Cria boas instruções para IA gerar código, textos, imagens ou análises úteis.
- Por que é promissora: A IA está aí, mas precisa de quem saiba como guiá-la.
- Como se preparar: Cursos de curta duração, prática com ChatGPT, Claude, Midjourney, etc.
- Segurança da Informação e Cibersegurança
- O que faz: Protege dados, sistemas e redes contra-ataques.
- Por que é promissora: Quanto mais IA, mais vulnerabilidades surgem.
- Como se preparar: Certificações como CompTIA Security+, CEH, bootcamps especializados.
- Ciência de Dados e Engenharia de Dados
- O que faz: Extrai valor de grandes volumes de dados.
- Por que é promissora: Empresas dependem cada vez mais de dados para decisões.
- Como se preparar: Python, SQL, Power BI, ferramentas de cloud (AWS, Azure).
- Desenvolvimento de Software com foco em Produto
- O que faz: Cria soluções com foco em experiência do usuário e impacto no negócio.
- Por que é promissora: Soluções não nascem do código — nascem do problema certo. Não adianta ter o código mais sofisticado do mundo se ele resolve o problema errado. Por isso um desenvolvedor que saiba programar e entender o usuário, o mercado e o impacto do que está sendo construído, sai na frente.
- Como se preparar: Product Management, Design Thinking, Agile, UX/UI.
- Infraestrutura em Nuvem (Cloud Engineering / DevOps)
- O que faz: Garante que sistemas funcionem rápido, escalem e sejam confiáveis.
- Por que é promissora: Tudo, ou está na nuvem ou está migrando para ela.
- Como aprender: AWS, GCP, Azure, Docker, Kubernetes.
- Automação de Processos com IA (RPA + IA Generativa)
- O que faz: Automatiza tarefas humanas usando robôs e IA (já ouviu falar nos agentes de IA?).
- Por que é promissora: Empresas estão usando IA para automatizar processos do início ao fim — não só com robôs que repetem cliques, mas com agentes inteligentes que entendem contexto, tomam decisões e aprendem com o tempo.
- Como se preparar: Ferramentas como UiPath, Power Automate, integração com ChatGPT e APIs.
A IA está fazendo com que muitas profissões migrem para um papel mais estratégico.
A fala do CEO da Nvidia é um alerta?
Sim, a forma como interagimos com a tecnologia vai mudar, já está mudando. Mas quem souber usar a IA como ferramenta, aprender continuamente e se posicionar como solucionador de problemas reais terá espaço de sobra no mercado.
O conhecimento técnico ainda é essencial — mas precisa vir acompanhado de visão estratégica, pensamento crítico e capacidade de adaptação.
Você está pronto para o futuro da tecnologia?
