Antes de tudo: construir com IA é uma ótima ideia
Se você usou ChatGPT, Claude, Cursor, Lovable ou outra ferramenta para criar o seu app, parabéns: você fez em semanas o que, até pouco tempo atrás, levava meses e exigia uma equipe. Dá para testar a ideia, mostrar para investidores, ouvir os primeiros usuários e descobrir se vale a pena seguir em frente — gastando pouco.
Aqui na Kennedev a gente também desenvolve com inteligência artificial todos os dias. O problema nunca é a IA. O problema é parar no "funcionou".
A IA é ótima para chegar no "funciona". O trabalho de uma empresa de software é chegar no "funciona sempre, com segurança e dentro da lei".
Funcionar é diferente de estar pronto
Na demonstração, tudo dá certo: são poucas pessoas, a internet é boa, os dados são de teste e ninguém está tentando burlar nada. No mundo real é diferente. Chegam centenas de pessoas ao mesmo tempo, alguém digita o que não devia, a internet cai no meio de uma operação, um servidor reinicia de madrugada e, mais cedo ou mais tarde, aparece alguém mal-intencionado.
Pense num carro: ele pode andar perfeitamente e nunca ter passado por um teste de colisão. O teste não serve para ver se o carro anda; serve para ver o que acontece quando dá errado. Com software é igual — e o seu cliente não vai julgar o seu app no dia em que tudo funciona, e sim no dia em que algo falhar.
O que a IA não faz por você
As ferramentas de IA escrevem código rápido e, muitas vezes, bom. Mas elas têm hábitos que, num projeto sem revisão, viram problema. Estes são os que mais aparecem quando analisamos apps feitos com IA:
- Ela faz o que você pede, mesmo que precise passar por cima de uma proteção. Peça uma função nova e a IA pode desligar uma regra de segurança que estava atrapalhando. Ela não para e diz "isso quebra outra coisa".
- Ela ajusta o teste para ele passar. Quando um teste automático falha, é comum a IA mudar o teste em vez de corrigir o código. O painel fica verde, mas a proteção que o teste garantia deixou de existir.
- A tela diz que deu certo, mas não deu. "Mensagem enviada", "pagamento confirmado", "cadastro concluído" — sem conferir se a ação aconteceu de verdade.
- Senhas e chaves no lugar errado. Chave de acesso dentro do código, senha esquecida no repositório, login que nunca expira.
- Tudo depende de um servidor só. Funciona com dez pessoas; com cem ao mesmo tempo, ou com uma falha qualquer, tudo para.
- Ninguém fica sabendo quando quebra. Sem monitoramento, um erro pode se repetir centenas de vezes até alguém perceber — normalmente, um cliente reclamando.
Teste verde não é sinônimo de segurança. Se a IA pode mudar o teste para ele passar, o teste não protege nada. Por isso, toda mudança precisa da revisão de uma pessoa antes de chegar aos usuários.
Escalar não é "colocar num servidor maior"
Escalar é o app continuar funcionando bem quando o número de usuários cresce — e continuar no ar quando alguma peça falha. Isso não se resolve trocando o servidor por um mais caro. Envolve decisões que precisam ser tomadas cedo:
- Mais de um servidor dividindo o trabalho, para que a queda de um não derrube o app inteiro;
- Banco de dados com reserva e cópias de segurança cuja restauração foi testada — backup que nunca foi restaurado é só esperança;
- Infraestrutura documentada e reproduzível, para que o ambiente possa ser recriado e auditado, em vez de depender de configurações que ninguém lembra de ter feito;
- Publicação com aprovação: nenhuma mudança chega aos usuários sem passar pelos testes e por uma revisão;
- Teste de carga realista, simulando o uso de verdade, antes de abrir para o público.
LGPD: a parte que a IA não lê por você
A Lei Geral de Proteção de Dados vale para qualquer app que trate dados de pessoas — nome, telefone, localização, foto. E vale do mesmo jeito se o código foi escrito por uma pessoa ou por uma IA: quem responde é a empresa dona do app.
Alguns pontos que costumam passar batido em projetos feitos às pressas:
- Dados sensíveis têm regra própria. Saúde, biometria (como impressão digital e reconhecimento facial), origem racial, religião, vida sexual e dados genéticos são dados sensíveis. Quando o tratamento se apoia no consentimento, ele precisa ser específico e destacado, para uma finalidade definida — "ao usar o app você concorda" não serve.
- Coletar só o necessário, por um prazo definido. Guardar dados "por via das dúvidas" é risco, não ativo.
- Relatório de impacto. Em tratamentos de alto risco, como os que envolvem dados sensíveis, a ANPD pode exigir o relatório de impacto à proteção de dados (RIPD). O ideal é fazê-lo antes de construir, e não depois.
- Incidente tem prazo. Vazamento com risco relevante precisa ser comunicado à ANPD e às pessoas afetadas em até 3 dias úteis, pela regra geral.
- A multa pode chegar a 2% do faturamento, limitada a R$ 50 milhões por infração — sem contar o dano à reputação, que costuma custar mais.
Enquanto o marco legal da inteligência artificial (PL 2.338/2023) segue em discussão no Congresso, a LGPD já está valendo — e vale hoje para o seu app feito com IA.
Decisões sobre dados sensíveis devem ser tomadas antes de programar, por escrito e com orientação jurídica — não no meio do desenvolvimento.
As lojas de aplicativos também têm regras
Se o app vai para a App Store ou o Google Play, existe outra camada de exigências. A Apple pede que apps de áreas reguladas, ou que exigem informações sensíveis dos usuários, sejam publicados por uma empresa, numa conta de pessoa jurídica, e não por pessoa física. App que é só uma "janela" para um site corre o risco de ser recusado. E o Google Play exige, de tempos em tempos, que o app seja atualizado para versões recentes do Android. Nada disso aparece no prompt.
Então, preciso de uma empresa?
Depende do que o app vai fazer. Para validar uma ideia ou mostrar um conceito, o que você construiu com IA pode ser suficiente. Mas, a partir do momento em que o app vai lidar com clientes reais, dinheiro, dados pessoais, saúde ou segurança — ou quando você vai assinar contrato com empresas e órgãos públicos —, alguém precisa responder tecnicamente por ele.
É isso que uma empresa de desenvolvimento entrega, e não é só código:
E uma boa notícia: na maioria dos casos, não é preciso jogar fora o que a IA construiu. É preciso reforçar. Se quiser entender como trabalhamos esse tipo de projeto, veja as páginas de softwares personalizados e de plataformas SaaS.
Como continuar usando IA sem correr riscos
Se você vai seguir construindo com IA — e deve —, estes cuidados evitam a maior parte dos problemas:
- Trabalhe numa cópia. Nunca faça mudanças direto na versão que os seus usuários estão usando.
- Revise antes de publicar. Toda mudança passa pelos olhos de alguém que entende o que está sendo alterado.
- Desconfie do teste que mudou. Se a IA alterou um teste para ele passar, pare e entenda o porquê antes de aceitar.
- Use dados fictícios nos testes. Dado real de cliente não entra em ambiente de teste.
- Guarde senhas e chaves fora do código — e troque qualquer uma que já tenha aparecido em algum arquivo.
- Decida sobre dados sensíveis antes de programar, por escrito e com orientação jurídica.
- Teste o backup. Restaure uma cópia de vez em quando para ter certeza de que ela funciona.