Vibe coding em bibliotecas
uma abordagem emergente para inovação em serviços de informação
Palavras-chave:
Vibe coding, Bibliotecas, Inovação em serviços, Inteligência artificialResumo
Este estudo analisa o vibe coding como abordagem emergente para a inovação em serviços de informação em bibliotecas, no contexto da Inteligência Artificial. Adota abordagem qualitativa, exploratório-descritiva, com base em revisão de literatura nacional e internacional. Os resultados indicam que o vibe coding, mediado por IA generativa, favorece a prototipação rápida, a criação de soluções informacionais e a redução de barreiras técnicas. Evidenciam-se impactos nas competências profissionais, com destaque para alfabetização em IA e mediação crítica. Conclui-se que a abordagem possui potencial inovador, embora demande maior consolidação teórica e validação empírica.
Referências
ALMEIDA JÚNIOR, Oswaldo Francisco de. Mediação da informação: ampliando o conceito de disseminação. In: VALENTIM, Marta Lígia Pomim (org.). Gestão da informação e do conhecimento no âmbito da Ciência da Informação. São Paulo: Polis, 2008. p. 41-54.
BAWDEN, David; ROBINSON, Lyn. The dark side of information: overload, anxiety and other paradoxes and pathologies. Journal of Information Science, v. 35, n. 2, p. 180–191, 2009.
BEAGLE, Donald. The information commons handbook. New York: Neal-Schuman, 2011.
BECK, Kent et al. Manifesto for Agile Software Development. 2001. Disponível em: http://agilemanifesto.org. Acesso em: 20 abr. 2026.
BOMMASANI, Rishi et al. On the opportunities and risks of foundation models. Stanford: Stanford University, 2021. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2108.07258. Acesso em: 12 abr. 2026.
BROWN, T. Change by design: how design thinking transforms organizations and inspires innovation. New York: HarperCollins, 2009.
CHESBROUGH, H. Open services innovation: rethinking your business to grow and compete in a new era. San Francisco: Jossey-Bass, 2011.
COX, A. M.; MAZUMDAR, S. Defining artificial intelligence for librarians. Journal of Librarianship and Information Science, v. 56, n. 2, 2022.
COX, A. M.; WANG, X. Artificial intelligence in libraries: the emerging research agenda. IFLA Journal, v. 51, n. 3, p. 567–569, 2025.
DERVIN, Brenda. Sense-making theory and practice: an overview of user interests in knowledge seeking and use. Journal of Knowledge Management, v. 2, n. 2, p. 36-46, 1998.
KASNECI, Enkelejda et al. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, v. 103, 2023.
LANKES, R. D. The new librarianship field guide. Cambridge: MIT Press, 2016.
LATOUR, B. Reassembling the social: an introduction to actor-network-theory. Oxford: Oxford University Press, 2005.
LIU, Pengfei et al. Pre-train, prompt, and predict: a systematic survey of prompting methods in natural language processing. ACM Computing Surveys, v. 55, n. 9, 2023.
LO, L. S. The use of ChatGPT in academic libraries: implications for research, teaching, and services. College & Research Libraries News, v. 84, n. 3, 2023.
ORLIKOWSKI, W. J. Sociomaterial practices: exploring technology at work. Organization Studies, v. 28, n. 9, 2007.
RESNICK, Mitchel; ROSENBAUM, Eric. Designing for tinkerability. In: HONEY, Margaret; KANTER, David (org.). Design, make, play: growing the next generation of STEM innovators. New York: Routledge, 2013.
SAHAY, Apurva; INDAMUTSA, Arnaud. A systematic literature review on low-code development platforms: research trends and future directions. Journal of Systems and Software, v. 183, 2021.
SAHAY, A.; INDAMUTSA, A.; DI RUSCIO, D. Supporting the understanding and comparison of low-code development platforms. Proceedings of the 23rd ACM/IEEE International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems, 2020.
SHNEIDERMAN, Ben. Human-centered artificial intelligence: reliable, safe & trustworthy. International Journal of Human–Computer Interaction, v. 36, n. 6, p. 495–504, 2020.
TIDD, J.; BESSANT, J. Managing innovation: integrating technological, market and organizational change. 5. ed. Chichester: Wiley, 2015.
WHITE, Jules et al. A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with ChatGPT. arXiv preprint, 2023. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2302.11382. Acesso em: 12 abr. 2026.
