Zero conhecimento de programação, orçamento de $100: como um empreendedor criou do zero, com vibe coding, uma plataforma completa de fotografia com IA

Uma entrevista da AgentAya com Gilles Storme, cofundador do Masters of Photography e criador do Pixwise Studio.

Gilles Storme passou mais de duas décadas em cargos comerciais e estratégicos seniores nos setores de mídia, radiodifusão e games. Ele ocupou posições de liderança na BBC, National Geographic, Discovery e AOL, e depois comandou equipes comerciais na King, o estúdio por trás de Candy Crush e uma das empresas de jogos para celular mais bem-sucedidas da história. Ele é, por qualquer critério, um executivo sério e experiente. O que ele não é, no entanto, é engenheiro. Não tem formação em programação. Nunca escreveu uma linha de JavaScript, React ou TypeScript na vida. Mesmo assim, no espaço de algumas semanas, trabalhando de sua casa na Inglaterra, ele construiu e lançou o Pixwise Studio: uma plataforma de aprendizado de fotografia com IA totalmente funcional, com contas de usuário, login social do Google, sistema de pagamento, configurações de câmera geradas por IA, críticas de fotos feitas por IA, um recurso de comunidade, um diário de aprendizado e uma estratégia de conteúdo SEO para acompanhar tudo isso.

O custo total de ferramentas externas e assinaturas? Cerca de $100.

Se esse número parece quase absurdo, é porque ele é. Há poucos anos, o mesmo produto teria custado algo entre $30,000 e $80,000 para ser construído com uma agência ou equipe externa de desenvolvimento, sem nenhuma garantia de que funcionaria ou encontraria público. Hoje, um fundador motivado e sem formação técnica, com as ferramentas certas e uma abordagem estruturada, pode ir da ideia ao produto no ar em dias ou semanas, não meses.

Esta é a história de como Gilles fez isso, o que ele aprendeu pelo caminho e o que isso significa para qualquer pessoa com uma ideia de negócio e zero experiência em engenharia.

Masters of Photography: o negócio por trás do criador

Para entender por que o Pixwise existe, você precisa entender o mundo de Gilles. Ele cofundou o Masters of Photography em 2018 ao lado do cineasta Chris Ryan. A plataforma é um negócio de educação premium online que oferece masterclasses em vídeo aprofundadas com alguns dos maiores fotógrafos vivos. Não são webinars nem dicas rápidas, mas cursos completos de várias horas, filmados em locação ao redor do mundo, acompanhando cada grande fotógrafo enquanto trabalha.

O elenco é notável. Steve McCurry, o fotógrafo por trás do icônico retrato da Garota Afegã. Joel Meyerowitz, o lendário fotógrafo de rua e de arte que trabalha há mais de 50 anos. Albert Watson, um dos fotógrafos de retrato e moda mais influentes do mundo, filmado em seu estúdio em Nova York e em locação no Marrocos. David Yarrow, o fotógrafo de arte campeão de vendas, filmado em Montana e no Quênia. Paul Nicklen e Cristina Mittermeier, ambos renomados fotógrafos de conservação, filmados na Colúmbia Britânica e no México, respectivamente. Nick Danziger, o celebrado fotojornalista, filmado na Armênia, na França e no Reino Unido. Cada masterclass dura entre quatro e oito horas, dividida em episódios de 15 a 20 minutos, e juntas elas formam uma biblioteca de educação fotográfica genuinamente única. A plataforma já atraiu mais de 30.000 fotógrafos.

O Masters of Photography está muito vivo e crescendo. Eles lançaram recentemente um novo livro com Paul Nicklen, um de seus fotógrafos, e continuam a publicar novos conteúdos e a realizar sessões de perguntas e respostas ao vivo com os mestres.

Mas Gilles vinha pensando há muito tempo em uma lacuna no que eles ofereciam.

As masterclasses são pensadas para fotógrafos que já têm uma base sólida. Elas ensinam a desenvolver o olhar, encontrar o próprio estilo, entender a filosofia e o processo criativo por trás da grande fotografia. Elas não são, deliberadamente, cursos técnicos sobre configurações de câmera ou a física da luz.

"As masterclasses pressupõem um certo nível de domínio", explica Gilles. "Elas são sobre desenvolver o olhar, encontrar a sua voz. Mas e a pessoa que está apenas começando? A pessoa que ainda não entende de aberturas, velocidades do obturador e teoria da luz? Sempre existiu essa lacuna entre o que oferecíamos e as necessidades técnicas mais básicas de um fotógrafo iniciante."

O desafio era como preencher essa lacuna. Ensinar configurações de câmera e fundamentos técnicos por vídeo tradicional é, como diz Gilles, "muito árido". Qualquer pessoa que já tentou aprender valores de abertura e relações de velocidade do obturador em um vídeo do YouTube sabe o que ele quer dizer. É denso em informação, depende do contexto, e no momento em que você está em um campo na hora dourada tentando fotografar uma paisagem, já esqueceu metade do que assistiu.

Gilles queria algo diferente. Algo interativo. Algo que pudesse fazer a ponte entre assistir a uma aula em casa e estar no campo tentando fazer uma fotografia. Algo que parecesse menos um livro didático e mais um amigo experiente ao seu lado.

Foi aí que ele começou a pensar em IA.

A ideia por trás do Pixwise

O conceito é elegante. O Pixwise Studio faz duas coisas, e ambas exploram aquilo em que a IA é genuinamente boa: processar informações rapidamente e dar feedback estruturado e personalizado.

O primeiro recurso é um consultor de configurações de câmera com IA. Antes de sair para fotografar, você conta ao Pixwise o que quer fotografar. Uma paisagem. Um retrato. Uma cena de rua à noite. Ele faz uma série de perguntas sobre as condições, o que você está tentando alcançar, que equipamento você tem. Essas respostas formam um prompt que é enviado a um LLM, que retorna conselhos práticos e estruturados: configurações de câmera recomendadas, dicas de abordagem, pontos de atenção.

O segundo recurso é onde a coisa fica realmente interessante. Depois de tirar suas fotografias, você pode enviar uma imagem e o Pixwise entrega uma crítica detalhada e estruturada. Composição, exposição, técnica. Ele diz o que funciona, o que não funciona, o que você poderia melhorar se fosse refazer a foto e o que poderia corrigir na pós-produção. É como ter um fotógrafo profissional olhando por cima do seu ombro e dando um feedback honesto e específico.

O recurso de crítica de fotos usa o modelo Gemini Flash do Google, que Gilles escolheu por ser particularmente forte em análise de imagens e por ter uma cota gratuita generosa de tokens na época em que ele estava construindo. O consultor de configurações de câmera roda pela API do Claude. Ambos retornam respostas estruturadas, então o feedback é consistente, e não apenas um paredão de texto que muda de formato a cada vez.

"Eu pensei: ok, esta é uma ferramenta bem bacana", diz Gilles. "A questão é: isso vai funcionar? Isso interessa a alguém? É muito difícil saber. E se você tivesse que construir isso do zero há alguns anos, teria custado um bom dinheiro sem nenhuma garantia de sucesso. É uma aposta grande."

Há alguns anos, "uma aposta grande" significaria assinar um cheque de dezenas de milhares de libras para uma agência, esperar meses e torcer pelo melhor. Não é uma aposta que a maioria dos donos de pequenos negócios pode se dar ao luxo de fazer. Mas desta vez, Gilles decidiu construir ele mesmo.

Por que isso importa além da fotografia

Antes de entrarmos nos detalhes de como Gilles construiu o Pixwise, vale a pena dar um passo atrás e entender por que essa história importa. Não apenas para fotógrafos, não apenas para negócios de educação, mas para qualquer pessoa que administra ou quer abrir um pequeno negócio.

Por décadas, a economia da criação de produtos digitais foi brutalmente simples. Se você tem uma ideia de software, um aplicativo web, uma ferramenta online, você tem três opções. Pode aprender a programar sozinho, o que leva meses ou anos de estudo sério. Pode contratar desenvolvedores, o que custa dezenas de milhares no mínimo e traz todos os riscos de gerenciar um projeto técnico que você não entende por completo. Ou pode usar ferramentas no-code como Bubble ou Webflow, que são mais fáceis, mas prendem você às plataformas delas e vêm com limitações reais.

O vibe coding, termo cunhado por Andrej Karpathy (cofundador da OpenAI e ex-diretor de IA da Tesla) em fevereiro de 2025, muda a equação por completo. A ideia básica é que você descreve o que quer em linguagem comum, e a IA gera o código de verdade. Você foca no produto, no problema, na experiência do usuário. A IA cuida da sintaxe.

Em fevereiro de 2025, Karpathy publicou: "There is a new kind of coding I call vibe coding, where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists." O Collins Dictionary o elegeu como Palavra do Ano de 2025. No início de 2026, aquilo saiu de um tweet e virou um movimento. Segundo análises da comunidade, 63% dos usuários ativos de vibe coding não são desenvolvedores. São fundadores, gerentes de produto, profissionais de marketing e donos de negócios construindo produtos reais e funcionais. A Y Combinator relatou que um quarto das startups da sua turma de inverno de 2025 tinha bases de código 95% geradas por IA.

As ferramentas que tornam isso possível (Cursor, Lovable, Replit, Bolt, Claude Code e outras) amadureceram a ponto de uma pessoa sem formação técnica conseguir ir de uma ideia a um aplicativo web publicado em dias. O custo é, normalmente, um punhado de assinaturas de IA. O código é real, exportável, implantável em qualquer lugar. Não é um construtor de sites de arrastar e soltar com um teto de possibilidades.

Mas, e a experiência de Gilles ilustra isso com clareza, existe uma diferença significativa entre gerar código rapidamente e construir bem um produto. Essa diferença está na estrutura, no processo e em saber quando iterar e quando lançar.

Começando com o Lovable, e aprendendo seus limites

Como muitas pessoas que começam a explorar o vibe coding, Gilles começou com o Lovable, uma das plataformas de "prompt para produto" mais populares. O apelo é óbvio. Você descreve sua ideia, e o Lovable gera um aplicativo funcional que parece polido e profissional, muitas vezes em minutos.

"O Lovable era muito bom em criar algo com ótima aparência", diz Gilles. "Mas acho que a armadilha em que eu estava caindo é que essas ferramentas dizem: apenas nos dê sua ideia e nós construímos. Então você chega com algo muito amplo, coloca na máquina, e ela constrói alguma coisa. Mas você percebe que, uma vez construído, é muito difícil mudar e levar na direção que você realmente quer. Com frequência ele quebra, e aí entra em uma espécie de loop."

Esse é um padrão que quase todo vibe coder sem formação técnica encontra em algum momento. O resultado inicial é impressionante, até mágico. Mas software não é um momento único de criação. É um processo contínuo de refinamento, ajuste e depuração. Quando você gerou uma base de código grande de uma vez só e algo quebra, descobrir onde está o problema e como corrigi-lo sem quebrar outra coisa é genuinamente difícil, principalmente se você não entende o código.

A economia dos tokens piora isso. Os planos gratuitos dão apenas o suficiente para você ficar animado, mas a iteração séria queima tokens rapidamente. "Certo, você precisa mudar isto. Ah, agora todos os seus tokens acabaram. Você tem que fazer upgrade e, espera, eu só usei um prompt", lembra Gilles.

Ele não desistiu do vibe coding. Mas reconheceu que precisava de um método mais estruturado, algo que lhe desse controle sobre o processo em vez de entregar o projeto inteiro a uma IA e torcer pelo melhor.

Encontrando um método que funciona

A virada veio por meio da Lenny's Newsletter, uma das publicações de gestão de produto mais respeitadas. Gilles encontrou um episódio com Zevi Arnovitz, um gerente de produto da Meta que, apesar de não ter formação técnica, descobriu como construir e lançar produtos reais usando ferramentas de IA. A equipe de engenharia dele na Meta chega a pedir que ele ensine como faz o que faz.

O episódio, The non-technical PM's guide to building with Cursor, apresenta um fluxo de trabalho completo construído em torno de uma série de prompts estruturados. A abordagem é fundamentalmente diferente do que o Lovable e ferramentas similares oferecem. Em vez de despejar toda a sua visão em um único prompt e deixar a IA correr solta, Arnovitz divide o processo em etapas deliberadas e sequenciais.

O fluxo funciona mais ou menos assim. Você começa dizendo ao Claude qual é o papel dele e quais ferramentas você usará para construir o produto. Você especifica como quer que o Claude se comunique com você. Você fornece um fluxo de trabalho estruturado para o Claude seguir. Então, para cada funcionalidade ou correção de bug, você discute a necessidade, o Claude faz perguntas de esclarecimento para garantir que entendeu o briefing corretamente, e então o Claude cria um prompt específico. Você pega esse prompt e cola no Cursor, o editor de código com IA, que gera o código de verdade. O Cursor devolve um relatório de status, que você repassa ao Claude para revisão. As duas ferramentas conferem o trabalho uma da outra.

Essa abordagem com duas ferramentas dá mais trabalho do que "apenas diga à IA o que você quer". Mas essa estrutura adicional é exatamente o que faz o método funcionar em projetos sérios. Você não está gerando um aplicativo inteiro de uma vez e depois tentando depurá-lo. Você está construindo funcionalidade por funcionalidade, prompt por prompt, com dois sistemas de IA colaborando e revisando o trabalho um do outro.

"O que é incrível", diz Gilles, "é que, trabalhando desse jeito e pedindo ao Claude para ser seu parceiro, o Claude sugere ideias, sugere estrutura, e então vocês trabalham juntos. É como ter um desenvolvedor sênior sentado ao seu lado implementando tudo."

A palavra "parceiro" aparece repetidamente quando Gilles fala do processo. Não uma ferramenta, não um assistente, mas um parceiro. Ele descreve conversas com o Claude em que explicava o que estava tentando alcançar, e o Claude voltava com sugestões que ele não havia considerado, melhorias estruturais, abordagens alternativas. A IA não estava apenas executando instruções, estava genuinamente contribuindo para a estratégia do produto.

Isso é algo que as pessoas que não usaram essas ferramentas de forma continuada muitas vezes não captam. A conversa entre um humano e uma IA durante um processo de construção não é apenas uma série de comandos e saídas. É verdadeiramente colaborativa: você traz o conhecimento do setor, o entendimento do usuário, a noção de como o produto deve parecer. E a IA traz a capacidade de estruturar, implementar e sugerir com base em padrões que ela viu em milhões de projetos. A combinação é mais poderosa do que qualquer um dos dois sozinho.

Uma dica prática que Gilles mencionou: quando você passa horas dando instruções ao Claude e ao Cursor, digitar às vezes se torna um gargalo real. Ferramentas de voz para texto como o Wispr Flow podem acelerar bastante as coisas. É um detalhe que o próprio Karpathy destacou em sua publicação original sobre vibe coding, e Arnovitz também usa em seu fluxo de trabalho. Quando sua interface principal com uma ferramenta de desenvolvimento é a linguagem natural, poder falar em vez de digitar é um ganho de produtividade surpreendentemente relevante.

O que Gilles realmente usou para construir, e quanto custou

Para quem está considerando um projeto parecido, aqui está o panorama completo do que Gilles usou.

Ele usou o Claude no plano Pro, a £15 por mês, como seu parceiro principal de IA para tudo: brainstorming, planejamento de produto, criação de prompts, revisão de código, estratégia de SEO, estratégia de preços e reflexões gerais de negócio. O Cursor serviu como o editor de código com IA onde o código de fato foi escrito, e Gilles conseguiu permanecer no plano gratuito para isso.

Para os recursos de IA que alimentam o próprio Pixwise (diferentes das ferramentas de IA usadas para construí-lo), Gilles integrou a API do Claude para o consultor de configurações de câmera e o Google Gemini Flash para o recurso de crítica de fotos. Ele escolheu o Gemini Flash especificamente pela forte capacidade de análise de imagens e pela cota generosa de tokens antes de chegar aos planos pagos.

O frontend é React com TypeScript, construído com Vite. O backend roda no Supabase, uma alternativa de código aberto ao Firebase, que cuida do banco de dados, da autenticação e do login social do Google. O deploy passa pelo GitHub até a Vercel. Os e-mails transacionais (e-mails de boas-vindas, notificações e afins) ficam por conta do Resend.

Gilles também tentou implementar o login social da Apple junto com o do Google, mas descobriu que era significativamente mais complexo de configurar nesse tipo de construção. Ele sabiamente abandonou a ideia em vez de afundar mais tempo em um recurso que não era essencial.

Quando perguntado sobre o custo total, Gilles quase se envergonha de quão baixo ele é. "Custa praticamente nada. Acho que deve ter me custado $100." Isso cobre a assinatura do Claude Pro e um punhado de outras pequenas assinaturas.

$100. Por um aplicativo web totalmente funcional, com autenticação de usuários, processamento de pagamentos, duas integrações de IA separadas, um sistema de gerenciamento de conteúdo e um pipeline de deploy.

Para colocar isso em perspectiva, Gilles tem anos de experiência trabalhando com agências e equipes de desenvolvimento, tanto no Reino Unido quanto com equipes distribuídas na Índia, em Berlim e no Leste Europeu. Ele sabe quanto essas coisas custam. Quando perguntado quanto teria custado construir um produto comparável do jeito tradicional em 2018, quando ele começou o Masters of Photography, ele não hesitou: "$25,000 a $40,000 por uma primeira versão. Se você quiser uma de alta qualidade, pode facilmente ser o dobro."

Isso é uma redução de custo entre 99.6% e 99.8%. E a abordagem tradicional teria levado meses, não semanas, sem nenhuma garantia de que o conceito ressoaria com os usuários.

Três semanas, cem horas e o "vício" de construir

Gilles estima que a construção completa levou de três a quatro semanas e cerca de 100 horas. Isso inclui tudo: aprender as ferramentas e o fluxo de trabalho de Arnovitz, cadastrar e conectar todos os vários serviços (Supabase, Vercel, Resend, backend do Google e as diversas APIs), construir o produto principal, iterar no design e adicionar funcionalidades que não faziam parte do plano original.

Uma parte significativa desse tempo, e este é um ponto que Gilles enfatiza, foi gasta em configuração e aprendizado. Criar contas, conectar APIs, entender como todas as peças se encaixam. "São muitas pecinhas, APIs que você precisa conectar de um lugar a outro. Isso leva um tempo." Para alguém fazendo isso pela segunda vez, esse custo extra praticamente desapareceria.

Há também a questão do escopo que não para de crescer, embora "scope creep" soe negativo demais para o que Gilles descreve. É mais um entusiasmo de escopo.

"Um dos desafios é que, como você percebe como é fácil criar coisas, você nunca para", diz ele, rindo. "Você pensa: meu Deus, eu poderia fazer isto, poderia adicionar aquilo, não estou satisfeito com isso. E a coisa segue sem parar."

Entre as funcionalidades que surgiram desse processo estão um diário de aprendizado em que os usuários podem acompanhar sua evolução ao longo do tempo, um recurso de desafios que propõe tarefas fotográficas específicas para ajudar os usuários a praticar habilidades direcionadas e uma seção de comunidade onde os fotógrafos podem compartilhar seus trabalhos e trocar feedback. Nada disso estava no plano original. Tudo veio do fato de que construir essas coisas estava, de repente, ao alcance.

"Provavelmente poderia ter sido construído muito mais rápido", admite Gilles. "Mas sempre havia algo que eu queria adicionar."

Quando perguntado quanto tempo levaria para construir um produto comparável hoje, sabendo tudo o que sabe agora e sem a curva de aprendizado, Gilles pensa por um momento. "Você consegue colocar algo no ar em talvez 20 horas. É depois disso, o refinamento, a finalização da marca, garantir que você está satisfeito com tudo, que pode levar mais tempo."

Vinte horas da ideia ao produto funcional. Esse é o número que deveria fazer todo dono de negócio prestar atenção. Não porque toda ideia deva ser construída em 20 horas, mas porque o custo de testar uma ideia caiu tão dramaticamente que todo o cálculo do empreendedorismo mudou.

No passado, testar uma ideia de produto digital significava um compromisso financeiro sério. $25,000 a $80,000. Meses de desenvolvimento. Era melhor você ter bastante certeza de que ia funcionar. Agora, o custo de descobrir se uma ideia tem futuro é alguns fins de semana e $100. Você pode se dar ao luxo de errar. Pode se dar ao luxo de tentar três ou quatro ideias até uma vingar. Como diz Gilles: "Se eu tiver outra ideia amanhã, farei outro. E bem mais rápido. Você pode tentar mais coisas até encontrar algo que capture a imaginação. O que não era possível no passado."

Onde não foi tão tranquilo: um olhar honesto sobre os atritos

Uma das coisas com que nós da AgentAya nos importamos é contar a história real, não a versão polida. Gilles foi refrescantemente honesto sobre onde o processo foi frustrante, e sua experiência está alinhada com o que ouvimos de muitos criadores sem formação técnica.

O deploy foi uma fonte recorrente de frustração. O código é escrito no Cursor, enviado ao GitHub e então implantado pela Vercel. Esse pipeline é padrão e geralmente funciona bem, mas quando não funciona, rastrear a origem do erro pode ser doloroso. "Você tenta encontrar os erros no console, envia de volta para o Claude, o Claude sugere algumas correções, e isso pode se estender por um tempo", diz Gilles. Quando você não entende o código por completo, diagnosticar por que um deploy está falhando exige um tipo de paciência diferente de escrever o código em si.

O design é outra área em que Gilles sente que as ferramentas atuais deixam a desejar. Claude e Cursor são fortes em gerar código funcional, mas design visual, identidade de marca, esquemas de cores e a sensação estética geral de um produto são mais difíceis de acertar apenas com prompts. "A única coisa que claramente ainda não está tão boa é o design", diz Gilles. "Testei diferentes iterações de marcas e esquemas de cores e ainda não estou convencido." O logotipo do Pixwise, por exemplo, foi gerado pelo Claude. Funciona, mas Gilles é o primeiro a dizer que não está onde ele gostaria.

Ele ouviu dizer que alguns vibe coders estão usando o Lovable especificamente para design, criando o visual das páginas no Lovable, onde a geração de interface é mais forte, e depois portando esses designs para o Cursor para a implementação. Ele está considerando testar essa abordagem híbrida.

O conteúdo de SEO que o Claude gerou para o Pixwise também vem com uma ressalva. "Provavelmente tem um jeitão de IA, então não é muito profundo em termos de conteúdo", reconhece Gilles. "Mas a ideia era criar algo básico para começar e depois ver aonde isso vai." É uma avaliação honesta que muitas pessoas que geram conteúdo com IA fariam bem em adotar. O conteúdo gerado por IA pode dar o pontapé inicial, mas se você quer um conteúdo que realmente ressoe com um público entendido, a edição humana e o conhecimento do setor ainda importam.

Essas são limitações reais, e vale a pena conhecê-las antes de começar. O vibe coding não produz resultados perfeitos. Ele produz uma primeira versão, às vezes uma primeira versão muito boa, que depois precisa de iteração, refinamento e, em algumas áreas, da contribuição de alguém com habilidades especializadas. Mas o ponto crucial é que ele leva você do zero a algo real, algo que você pode testar, mostrar aos usuários e iterar. A distância entre "tenho uma ideia" e "tenho um produto" encolheu de meses e dezenas de milhares de libras para semanas e cem dólares.

Construir passo a passo: a lição mais importante de todas

Se há um conselho que Gilles enfatizaria acima de todos os outros, é este: construa de forma incremental.

"Acho muito, muito importante trabalhar passo a passo", diz ele, e há uma ênfase real na sua voz. "Foi aí que estava a dificuldade com o Lovable. Você simplesmente entrega o seu projeto e ele vai lá e constrói alguma coisa. Mas acho que você precisa pegar os bugs assim que eles aparecem, na hora."

A metáfora que ele usa é a de andar versus correr. Ferramentas como o Lovable saem correndo enquanto você ainda está aprendendo a andar. Elas geram muito código rapidamente, o que parece incrível, mas se algo dá errado naquela massa de código gerado, você está perdido. Não sabe onde está o problema, não entende o código bem o suficiente para diagnosticá-lo, e as tentativas da IA de corrigi-lo podem criar problemas novos.

O método de Arnovitz que Gilles seguiu evita isso tratando cada funcionalidade como uma unidade separada. Você constrói uma coisa, testa, garante que funciona e então passa para a próxima. Se algo quebra, você sabe exatamente qual mudança causou o problema. Se precisa depurar, está lidando com um trecho de código pequeno e contido, não com um aplicativo inteiro.

Isso não é uma percepção nova no desenvolvimento de software. Engenheiros profissionais pregam o desenvolvimento incremental há décadas. Mas é particularmente importante no contexto do vibe coding, porque a tentação de gerar tudo de uma vez é muito forte. As ferramentas fazem parecer que você deveria conseguir descrever o produto inteiro e vê-lo aparecer. E às vezes isso funciona para projetos simples. Mas para qualquer coisa com complexidade real, sistemas de pagamento, contas de usuário, integrações de API, múltiplos modelos de IA, a abordagem passo a passo não é apenas melhor, é essencialmente obrigatória.

A IA como muito mais que uma construtora

Um dos aspectos mais interessantes da experiência de Gilles é o quanto ele levou as ferramentas de IA para além da geração de código. O Claude não era apenas o desenvolvedor. Era o estrategista de negócios, o planejador de SEO, o consultor de preços e o conselheiro de produto.

A página de preços do Pixwise, com sua estrutura em níveis de planos Starter, Hobbyist e Studio, foi desenvolvida em colaboração com o Claude. Gilles dava ao Claude um system prompt diferente, dizendo essencialmente "agora você é meu gerente de negócios e estrategista de preços", e trabalhava questões como: quantas sessões gratuitas devemos oferecer? O que faz o nível premium parecer genuinamente premium? Devemos incluir exportações em PDF do feedback, um painel de análises, o histórico de desafios? Essas são decisões de negócio, não técnicas, e são exatamente o tipo de pensamento estruturado em que a IA pode ser um interlocutor surpreendentemente bom.

"Você pode dar ao Claude um prompt diferente no início e dizer: certo, você é meu gerente de negócios e estrategista. Como devo construir isto?", explica Gilles. "E de repente surgem ideias novas. Ele ajuda a estruturar o programa inteiro."

Ele usou a mesma abordagem para SEO. O Claude, atuando como especialista em SEO, produziu um plano de conteúdo, uma estratégia de palavras-chave e, em seguida, gerou o conteúdo inicial do blog do Pixwise. Gilles também aproveitou os conselhos do Claude na escolha de ferramentas, descobrindo serviços como o Resend para e-mails transacionais em conversas sobre a infraestrutura de que precisava.

Isso é algo que se perde na conversa sobre vibe coding. As manchetes focam em "pessoa sem formação técnica constrói um app", o que já é impressionante. Mas a história real é mais ampla. Uma pessoa sem formação técnica, com as ferramentas de IA certas, agora pode cuidar de todo o espectro de construir e lançar um produto: a estratégia, o design do produto, o desenvolvimento, a infraestrutura de marketing, os preços, o SEO, o conteúdo. Nem tudo será perfeito. Parte disso precisará do refinamento de especialistas. Mas você consegue fazer sozinho uma primeira versão razoável de tudo isso, e depois investir seletivamente nas áreas que mais precisam de melhorias.

Para um dono de pequeno negócio ou empreendedor solo, isso muda tudo. Você não depende mais de um desenvolvedor para construir, de uma agência de marketing para planejar seu SEO, de um consultor para ajudar com os preços e de um designer para deixar bonito. Você pode fazer uma versão razoável de tudo isso, identificar quais partes precisam de ajuda profissional e então gastar seu dinheiro onde ele importa mais.

O que Gilles diria a outro empreendedor

Quando perguntado que conselho daria a alguém inspirado por sua história, Gilles reflete com cuidado. Ele não salta para a tecnologia. Ele começa pelos fundamentos.

"O importante agora é ter uma boa ideia", diz ele. "É o óbvio. Qual é o problema que você está tentando resolver? Defina o problema direito. E então, a partir do problema, tente criar um produto estruturado de um jeito que o responda."

Isso pode parecer básico, mas é mais importante agora do que nunca. Quando o custo de construir está próximo de zero, o gargalo se desloca inteiramente para a qualidade da ideia e a clareza do seu raciocínio sobre o problema. No mundo antigo, muitas ideias ruins nunca eram construídas porque o custo de construir era, em si, um filtro. Agora, qualquer um pode construir qualquer coisa. A questão é se alguém quer aquilo.

O segundo conselho de Gilles vem do seu próprio erro. Ele construiu demais antes de testar.

"Acho que o que eu deveria ter feito é construir algo bem rápido, em uma ou duas semanas, e mandar para testes primeiro. Você fica tão empolgado que constrói a coisa toda antes de pedir feedback."

Ele está agora em uma fase de testes, com 10 a 15 fotógrafos usando o Pixwise e dando feedback. As funcionalidades que eles estão pedindo, o diário de aprendizado, o sistema de desafios, a seção de comunidade, são coisas que Gilles não havia planejado originalmente. "Você sempre tem uma ideia do que acha que seu produto deveria ser. E então percebe que há muitos bons conselhos e boas ideias em que você não tinha pensado."

O terceiro ponto é sobre distribuição, e é o que modera a empolgação. A IA pode ajudar você a construir um produto. Pode ajudar com SEO e conteúdo. Pode até ajudar a pensar sua estratégia de entrada no mercado. Mas ela não vai magicamente trazer milhares de clientes pagantes.

"A parte muito difícil é como você distribui o seu produto", diz Gilles.

Ele publicou sobre o Pixwise no LinkedIn quando lançou, mas sua rede abrange radiodifusão, games e fotografia, e não é concentrada o suficiente em nenhuma área para que a abordagem de "construir em público" gere tração significativa. Ele planeja abordar clubes de fotografia diretamente, usando o Claude para ajudar a construir ferramentas de raspagem de dados capazes de identificar e coletar informações de contato de clubes de fotografia no Reino Unido e nos EUA, criando um banco de dados para prospecção. Mas esse é um trabalho que exige esforço, persistência e experimentação. A IA ajuda com a mecânica, mas você ainda precisa de uma estratégia e da disposição para executá-la.

Sobre manutenção, Gilles diz que praticamente não há nada a fazer no dia a dia. O produto roda sozinho. O principal a monitorar é o consumo de tokens nas APIs de IA à medida que o uso cresce, e a possibilidade de os custos de banco de dados no Supabase precisarem subir para um plano pago conforme o número de usuários aumenta. Mas esses dois problemas só surgem se o produto estiver dando certo, o que os torna bons problemas para se ter.

O quadro maior: o que isso significa para donos de pequenos negócios

Existe uma tendência, ao falar de vibe coding e desenvolvimento com IA, de enquadrá-lo como um fenômeno do Vale do Silício. Startups da Y Combinator com bases de código 95% geradas por IA. Fundadores técnicos avançando mais rápido. Engenheiros ficando mais produtivos.

A história de Gilles é importante justamente porque não é nada disso. Ele é um dono de negócio na casa dos cinquenta anos, baseado na Inglaterra, com trajetória em radiodifusão, games e marketing digital. Ele administra uma plataforma de educação com uma equipe pequena. Já trabalhou com agências na Europa e equipes de desenvolvimento distribuídas na Índia e no Leste Europeu. Ele viveu as ondas anteriores de disrupção na forma como produtos digitais são construídos: a migração das agências caras da Europa e dos Estados Unidos para talentos de menor custo na Ásia, a ascensão das ferramentas no-code, a rotatividade constante de plataformas e frameworks.

Esta onda é diferente. Não porque a IA seja mais inteligente que as mudanças anteriores, embora seja, mas por causa do que ela faz com a economia da experimentação. O modelo antigo era: tenha uma ideia, gaste $50,000 e três meses, descubra se funciona. O modelo novo é: tenha uma ideia, gaste $100 e três semanas, descubra se funciona. E se não funcionar, tente outra ideia no mês que vem.

Para donos de pequenos negócios em particular, para o dono de supermercado que quer automatizar relatórios diários, o fotógrafo que quer uma ferramenta de aprendizado com IA, o consultor que precisa de um portal de clientes, o varejista que quer um sistema de estoque sob medida, isso é transformador. Não porque todas essas ideias vão dar certo, mas porque o custo de tentar caiu abaixo do limiar em que o fracasso importa. Você pode experimentar. Pode iterar. Pode descobrir o que funciona construindo, e não encomendando um estudo de viabilidade.

A tecnologia ainda tem limitações reais. O design não está onde precisa estar. A segurança exige atenção, com pesquisas indicando que uma porcentagem relevante do código gerado por IA contém vulnerabilidades. A "construção sem fim" que Gilles descreve, em que a facilidade de adicionar funcionalidades torna difícil parar e lançar, é uma armadilha real. E a distribuição, encontrar e converter clientes pagantes de verdade, continua teimosamente resistente à automação.

Mas a trajetória é inconfundível. As ferramentas estão melhorando rapidamente. Os custos estão caindo. A comunidade de criadores sem formação técnica está crescendo e compartilhando o que aprende. Como diz Gilles, com a franqueza de quem acabou de viver a experiência: "Não há desculpa, na verdade. Se você tem uma ideia e quer fazer algo, não é o dinheiro que vai impedir você."

A barreira para construir um produto digital não é mais financeira nem técnica. É ter uma ideia clara, a disposição de aprender um novo processo e a disciplina de construir passo a passo. Com todo o resto, a IA pode ajudar.

Recursos e links

Projetos de Gilles:

• Pixwise Studio: a plataforma de aprendizado de fotografia com IA
• Masters of Photography: masterclasses online com fotógrafos de renome mundial
• Gilles Storme no LinkedIn

O fluxo de trabalho que Gilles seguiu:

• The non-technical PM's guide to building with Cursor, de Zevi Arnovitz, na Lenny's Newsletter

Ferramentas usadas para construir o Pixwise:

• Claude para planejamento, revisão de código, estratégia e conteúdo
• Cursor como editor de código com IA
• Supabase para backend e autenticação
• Vercel para deploy
• Resend para e-mails transacionais

Plataformas de vibe coding para iniciantes:

• Lovable: prototipagem rápida, forte geração de interfaces
• Bolt: prototipagem ágil com visualização no navegador
• Replit: desenvolvimento no navegador com agente de IA
• v0 by Vercel: geração de componentes de interface

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Esta entrevista foi conduzida pela AgentAya como parte da nossa série contínua que explora como donos de negócios reais estão usando ferramentas de IA para construir, crescer e transformar suas empresas. Tem uma história para compartilhar? Adoraríamos ouvir você.