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IA vs. XGH: Por Que a Máquina Nunca Vai Nos Vencer

IA vs. eXtreme Go Horse

Nos últimos meses, o mundo da tecnologia não para de falar em "AI-assisted coding". Claude, Codex, Gemini, Copilot — todo dia surge uma ferramenta nova prometendo escrever código por você. Aqui na Do Gordo, resolvemos colocar à prova: será que inteligência artificial consegue competir com a nossa metodologia eXtreme Go Horse?

Spoiler: não consegue.

O Teste

Montamos um experimento rigoroso (rigoroso pelo padrão XGH, ou seja, pensamos por 3 segundos antes de começar). O desafio: desenvolver um sistema de gestão de pastelaria em 24 horas.

De um lado, uma IA de última geração com acesso a toda a documentação do mundo, boas práticas, design patterns e Stack Overflow. Do outro, o Gaúcho com um mate na mão, o Pitaco dando palpite, e o Visconde fritando pastel de fundo.

Resultado: Velocidade

A IA levou 6 horas para entregar um sistema "bem arquitetado" com testes unitários, documentação, CI/CD pipeline, cobertura de 95%, e code review automatizado. Impressionante, não?

O Gaúcho entregou em 47 minutos. Sem testes. Sem documentação. O sistema roda direto no desktop dele e o banco de dados é um arquivo .txt na pasta Downloads. Mas funciona. E quando dizemos funciona, queremos dizer que abre sem dar erro na tela inicial. O resto é feature em desenvolvimento permanente.

Vantagem: XGH. A IA perdeu 5 horas escrevendo testes para código que nunca vai quebrar (porque ninguém vai mexer nele).

Resultado: Qualidade

A IA gerou código limpo, modular, com separação de responsabilidades e nomes de variáveis descritivos como calculateTotalOrderAmountWithTaxAndDiscount().

O Gaúcho criou uma função chamada faz_tudo() com 847 linhas que calcula o preço do pastel, envia email pro cliente, atualiza o estoque, e de alguma forma também controla a temperatura da fritadeira. Ninguém sabe como. Ninguém ousa refatorar.

Vantagem: XGH. Uma função que faz tudo é melhor que 200 arquivos que fazem cada um uma coisinha. Menos arquivos, menos problemas. É matemática.

Resultado: Manutenção

Após 30 dias, pedimos uma alteração simples: mudar a cor de um botão.

A IA criou uma branch, abriu um PR, rodou os testes, fez deploy em staging, validou em 3 ambientes, e entregou em 2 horas.

O Gaúcho editou o CSS direto em produção via FTP em 14 segundos. O botão ficou verde por 3 minutos até ele perceber que era pra ser azul, mas aí já tinha saído pro almoço.

Vantagem: XGH. Deploy em produção é o único ambiente que importa.

E o Pastel?

Ah, o pastel. Aqui é onde a IA realmente fracassa.

Pedimos para a IA fazer um pastel de carne. Ela gerou uma receita com 47 passos, tempo de preparo de 2 horas, e uma lista de ingredientes que inclui "fermento biológico seco instantâneo de ativação lenta". Ninguém aqui sabe o que é isso.

O Visconde pegou a massa, jogou o recheio, fechou com um garfo, e fritou. 3 minutos. Crocante por fora, suculento por dentro. Sem receita, sem medida, sem fermento biológico seco instantâneo de ativação lenta.

A IA até tentou operar a fritadeira via IoT, mas o óleo respingou no sensor e o sistema travou. Enquanto isso, o Visconde já tinha fritado 40 pastéis e estava no segundo caldo de cana.

Vantagem: XGH e Do Gordo. IA não sabe fritar. Ponto final.

Conclusão

Inteligência artificial é legal, mas falta algo essencial: a capacidade de ignorar completamente as boas práticas e entregar assim mesmo. A IA quer fazer certo. O XGH quer fazer rápido. E rapidez, como todos sabemos, é a única métrica que importa.

Além disso, nenhuma IA do mundo sabe fazer pastel. Pode gerar imagens de pastel, pode escrever poemas sobre pastel, mas colocar a mão na massa (literalmente) e fritar um pastel crocante? Isso é habilidade humana. Isso é Do Gordo.

Se você quer código bonito e bem documentado, use IA. Se você quer código que funciona (mais ou menos) e um pastel de brinde, ligue pra gente.

Do Gordo Software & Food House — onde o deploy é tão rápido quanto a fritura.

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