Pro-code, low-code e no-code em 2026: a pergunta já não é como se escreve, é quem responde pelo que corre

Há cinco anos, a conversa era simples de arrumar. Pro-code era escrever software à mão, com equipas de engenharia, repositórios, testes e pipelines. Low-code era montar aplicações em plataformas visuais, com algum código onde fosse preciso. No-code era para quem não programava: formulários, automatismos simples, sites, folhas de cálculo com esteroides.

Em 2026 essa arrumação deixou de servir. Os programadores escrevem boa parte do código com assistentes de IA. As plataformas de low-code ganharam agentes que geram ecrãs, regras e integrações a partir de uma frase. E apareceu uma terceira via que nem sequer tem nome consensual: ferramentas como Lovable, Bolt, v0 ou Replit Agent, em que se descreve a aplicação em linguagem natural e se recebe código real, pronto a publicar. A Collins chegou a escolher vibe coding, a expressão cunhada por Andrej Karpathy em fevereiro de 2025, como palavra do ano.

Quando falo com CTOs e diretores de sistemas de informação, a pergunta que me fazem continua a ser "devemos ir para low-code ou manter desenvolvimento à medida?". A minha resposta honesta é que a pergunta está desatualizada. A IA tornou barato produzir código em qualquer uma das três abordagens. O que não ficou barato é tudo o que vem depois: governar, testar, operar, proteger dados e, um dia, conseguir sair.

O mercado de low-code cresceu de forma consistente, mas convém ler as previsões com cuidado, porque muitas circulam deturpadas.

• A Gartner estimou o mercado de tecnologias de desenvolvimento low-code em 26,9 mil milhões de dólares em 2023, com as plataformas de aplicações (LCAP) como maior segmento, perto de 10 mil milhões. Previu também que, em 2026, pelo menos 80% dos utilizadores de low-code estariam fora dos departamentos de IT.
• A Forrester avaliou o mercado de low-code e automação de processos em 13,2 mil milhões de dólares no fim de 2023, com um cenário base de cerca de 30 mil milhões em 2028. Os "50 mil milhões em 2028" que aparecem em tantas apresentações são o cenário otimista, não a previsão.
• No Magic Quadrant de 2025 para plataformas empresariais de low-code, a Gartner colocou como líderes a Appian, a Mendix, a Microsoft, a OutSystems, a Salesforce e a ServiceNow. No mesmo relatório, prevê que até ao fim de 2028 quatro em cada cinco empresas implementem agentes de IA através destas plataformas.
• A Microsoft reportou 56 milhões de utilizadores ativos mensais na Power Platform no início de 2025, mais 27% num ano.

Do lado do pro-code, a SlashData contava cerca de 47 milhões de programadores no mundo no início de 2025, e o relatório Octoverse do GitHub registou mais de 180 milhões de contas, com o TypeScript a tornar-se a linguagem mais usada em agosto de 2025, em parte por causa da programação assistida por IA. No inquérito da Stack Overflow de 2025, 84% dos programadores usavam ou planeavam usar ferramentas de IA.

E depois há a nova vaga. A Lovable, uma das ferramentas que transformam uma descrição em aplicação, foi avaliada em 1,8 mil milhões de dólares em fevereiro de 2025 e, segundo a Techzine, em 13,3 mil milhões em agosto de 2026. Isto diz-nos que o apetite é real. Não nos diz que estas aplicações estão prontas para produção.

Uso assistentes de código todos os dias e não tenho dúvidas de que mudaram o ofício. Mas a sensação de velocidade engana. Em julho de 2025, a METR fez um ensaio controlado com 16 programadores experientes a trabalhar nos seus próprios repositórios open-source: com ferramentas de IA, demoraram 19% mais tempo a concluir as tarefas, e no fim estavam convencidos de que tinham sido cerca de 20% mais rápidos. A amostra é pequena e as ferramentas evoluíram desde então, mas o aviso fica: medir pela perceção é perigoso.

A qualidade também pede atenção. O relatório da Veracode de 2025 testou mais de uma centena de modelos em 80 tarefas e encontrou vulnerabilidades em cerca de 45% do código gerado, sem melhorias claras nos modelos maiores ou mais recentes. A análise da GitClear a 211 milhões de linhas alteradas mostrou que, em 2024, o código copiado ultrapassou pela primeira vez o código refatorado. Ambas as empresas vendem ferramentas de qualidade e segurança, por isso leio os números como sinal, não como sentença. Mas o sinal é coerente com o que vemos nos projetos.

A conclusão prática é esta: a IA aumenta a capacidade de produção de uma equipa de engenharia, mas desloca o esforço para a revisão, os testes e a arquitetura. Equipas que já tinham boas práticas ganham muito. Equipas que não as tinham passam a produzir dívida técnica mais depressa.

O argumento clássico contra o low-code era o lock-in: as aplicações ficam presas à plataforma. Continua a ser verdade, mas o ponto de aderência deslocou-se. Hoje o mais difícil de migrar não são os ecrãs, é a camada de dados e a camada de agentes: tabelas no Dataverse ou na ServiceNow, fluxos de aprovação, conectores, regras de negócio espalhadas por automatismos, e agora agentes que orquestram tudo isto. A própria Microsoft disse que os clientes criaram mais de 3 milhões de agentes no seu ano fiscal de 2025.

Isto não é um argumento contra o low-code. É um argumento para entrar de olhos abertos. Antes de escolher uma plataforma, peço sempre às equipas que respondam a três perguntas:

1. Conseguimos exportar os dados num formato aberto, sem depender de um conector pago?
2. Se o modelo de IA por trás dos agentes mudar de preço ou de fornecedor, conseguimos trocá-lo?
3. Quanto custam as licenças com três vezes o número de utilizadores que prevemos hoje?

A terceira pergunta é a que mais surpresas evita. Licenciamento por utilizador, por aplicação, por capacidade ou por créditos de IA escala de forma muito diferente da infraestrutura cloud, e é comum um piloto barato tornar-se uma linha de orçamento difícil de justificar dois anos depois.

Vale a pena lembrar que uma das líderes deste mercado nasceu em Lisboa. A OutSystems foi fundada em 2001 e tem hoje ferramentas para que agentes de código externos trabalhem dentro do seu ambiente governado. É um bom exemplo de para onde o mercado caminha: plataformas que aceitam código gerado por IA, mas dentro de regras.

Dar ferramentas às equipas de negócio é das melhores coisas que uma organização pode fazer. Quem conhece o processo resolve problemas que nunca chegariam ao topo do backlog de IT. O problema não é a ferramenta, é a ausência de dono.

Sem uma equipa de plataforma, o no-code produz exatamente o que se espera: dezenas de aplicações, fluxos e agora agentes que ninguém inventariou, com acessos a dados que ninguém reviu. A OWASP tem uma lista própria dos dez riscos de segurança mais comuns em low-code e no-code, e os primeiros são reveladores: personificação de contas, permissões mal usadas e fuga de dados. Uso essa lista como checklist de auditoria logo no primeiro dia.

As ferramentas de vibe coding trouxeram o tema para fora das grandes empresas. Em 2025, um investigador analisou 1.645 aplicações publicadas na montra da Lovable e encontrou cerca de 10% com dados acessíveis a qualquer pessoa, porque as regras de segurança ao nível da linha na base de dados nunca foram configuradas. No mesmo verão, durante uma experiência pública, o agente da Replit apagou uma base de dados de produção em pleno período de congelamento de código. A Replit reagiu bem, separando automaticamente ambientes e acrescentando reposição com um clique. Mas a lição é para todos: uma aplicação gerada em minutos não vem com operação, backups nem segurança incluídos.

Nos projetos que acompanhamos, o modelo que dá melhores resultados não é "tudo low-code" nem "tudo à medida". É o que a Gartner chamou de fusion teams: equipas mistas em que cada um faz o que faz melhor.

• As equipas de negócio constroem formulários, fluxos e automatismos do dia a dia, dentro de ambientes preparados para isso.
• Os programadores profissionais ficam com o modelo de dados, as integrações, a segurança, a pipeline de entrega e tudo o que é crítico.
• Um centro de excelência define as regras do jogo: ambientes separados, políticas de prevenção de fuga de dados, inventário de aplicações e agentes, revisão antes de produção.

Este desenho tem uma vantagem que raramente aparece nos estudos: dá às pessoas de negócio autonomia sem lhes pedir que se tornem responsáveis por coisas que não sabem operar. E dá à engenharia tempo para o que realmente diferencia a empresa.

Não existe uma resposta única, mas existem padrões. Esta é a grelha que usamos com os clientes:

• Processos internos numa organização assente em Microsoft 365 (aprovações, pedidos, registos, relatórios): Power Platform e Copilot Studio, com governação desde o início. É onde o retorno é mais rápido. Detalhamos o tema na página de Power Platform.
• Aplicações empresariais com muitas integrações e vida longa: plataformas empresariais de low-code como OutSystems ou Mendix, sobretudo quando a equipa interna é pequena e o portefólio é grande.
• Produtos para clientes, núcleos regulados ou sistemas onde desempenho e custo têm de ser controlados ao detalhe: pro-code com IA, boas práticas de engenharia e revisão humana séria. É aqui que entra uma equipa de desenvolvimento à medida.
• Validar uma ideia antes de investir: as ferramentas de geração por IA são excelentes. Usem-nas para testar procura, mostrar a investidores ou alinhar requisitos. Mas planeiem uma fase de endurecimento antes de chegarem utilizadores reais ou dados pessoais.

Há um ponto que se aplica a todas: desde 28 de junho de 2025, o Ato Europeu de Acessibilidade, transposto em Portugal pelo Decreto-Lei 82/2022, exige que muitos produtos e serviços digitais para consumidores cumpram requisitos de acessibilidade. Nem as plataformas de low-code nem o código gerado por IA garantem isso por defeito. Tem de ser verificado.

Se tivesse de resumir tudo numa conversa de café, diria quatro coisas.

Primeiro, separem "rápido a construir" de "seguro a operar". São duas métricas diferentes e a IA melhorou muito mais a primeira do que a segunda.

Segundo, meçam o que importa: tempo entre pedido e produção, taxa de defeitos, incidentes, custo total. Não a velocidade que a equipa sente.

Terceiro, escolham pela natureza do trabalho, não pela moda. Uma organização madura terá as três abordagens ao mesmo tempo, cada uma no seu sítio.

Quarto, decidam quem é o dono de cada coisa que vai para produção, seja um ecrã em low-code, um fluxo criado por alguém do financeiro ou um serviço escrito com ajuda de um agente.

A IA tornou o código abundante. O que continua escasso é critério: saber o que construir, onde, com que regras, e quem responde quando alguma coisa falha.