Estado da Criação de Apps com IA 2026: Dados de 11.355 Apps Geradas

Os construtores de apps com IA passaram de novidade a ferramenta de trabalho: as pessoas descrevem uma app numa frase e recebem de volta, em minutos, um codebase funcional — frontend, schema de base de dados, API. Mas a maior parte do que se escreve sobre esta categoria é anedota. Este relatório olha para o que as pessoas realmente constroem quando é uma IA a escrever o código, com base em 11.355 projetos, 124.755 ficheiros de código gerados e 80.189 mensagens de chat construtor–IA na plataforma VULK (novembro de 2025 – julho de 2026).

Principais conclusões num relance

• O construtor mediano publica a primeira app gerada por IA 47 segundos depois de se registar. O tempo-até-à-primeira-app mede-se agora em segundos, não em dias.
• O prompt mediano de uma app tem apenas 364 caracteres — cerca de 60 palavras. As pessoas descrevem apps num parágrafo curto e depois refinam por conversa.
• A conversa mediana de construção tem só 4 mensagens; os 10% de projetos no topo passam das 25 mensagens, e a conversa mais longa num único projeto chegou às 588 mensagens.
• 80,5% das apps geradas por IA são web apps React + Vite; o Flutter é a plataforma #2 com 5,6%.
• 62% das apps geradas por IA incluem um schema SQL de base de dados — a maioria das apps "vibe-coded" não são páginas estáticas, são aplicações de dados.
• 27% das apps recebem um backend provisionado (API + base de dados alojada), mas só 3,7% chegam a deploy num URL público — a maior queda do funil está no último passo.
• Só 1,6% das apps geradas por IA são listas de tarefas. O cliché da era dos tutoriais morreu: dashboards e painéis de administração (12,5%) são a categoria #1.
• O projeto médio gerado por IA contém 20,7 ficheiros e cerca de 1.500 linhas de código; o maior projeto individual chegou aos 677 ficheiros.
• 65% de todos os ficheiros de código gerados são TypeScript (incluindo TSX); o SQL é a segunda linguagem mais gerada, com 6,1%.
• A IA é quem mais fala: 3,4 mensagens do assistente por cada 1 mensagem humana nas conversas de construção.
• O Sul da Ásia produz 47% dos novos construtores de apps com IA mas 8% da receita; a América do Norte produz 3,5% dos construtores e 25% da receita — um fosso de monetização de 7× entre onde se aprende a construir apps com IA e onde se paga por isso.
• 30,5% das pessoas que se registam geram pelo menos uma app; 29% dessas voltam para construir uma segunda, e o construtor médio cria 2,5 apps.
• O pico de construção acontece entre as 12:00 e as 15:00 UTC em dias úteis (terça-feira é o dia mais movimentado); só 26% das apps são criadas ao fim de semana — construir apps com IA é comportamento de horário de trabalho, não um hobby de fim de semana.
• 3,5% de todos os registos convertem em clientes pagantes.

O que é que as pessoas realmente constroem com IA?

O estereótipo do software gerado por IA — apps de tarefas e demos de brincar — não sobrevive ao contacto com os dados. Classificando por tema os prompts em linguagem natural por trás de 10.994 projetos ativos:

Duas coisas saltam à vista. Primeiro, o caso de uso #1 é software com forma de ferramenta interna: dashboards, painéis de administração, sistemas de reservas, trackers financeiros — as aplicações sem glamour que as empresas antes compravam ou construíam à mão. Segundo, as apps de tarefas ficam em 13.º. Quando gerar uma app custa um parágrafo de texto, as pessoas saltam o projeto de treino e vão direitas ao que realmente precisam.

Uma meta-tendência notável: 3,1% das apps geradas por IA são elas próprias apps de IA — as pessoas estão a usar IA para construir assistentes de IA, chatbots e frontends de agentes.

Quanto código escreve realmente um construtor de apps com IA?

Ao longo de 11.355 projetos, a plataforma gerou 124.755 ficheiros de código num total de 769 MB de código-fonte — aproximadamente 9,5 milhões de linhas (com base numa amostra aleatória de ~6.000 ficheiros com uma média de 76 linhas cada).

O projeto médio:

• 20,7 ficheiros (mediana 20, máximo 677)
• ~127 KB de código-fonte, cerca de 1.500 linhas
• 6,2 KB por ficheiro em média — os geradores de IA produzem muitos ficheiros pequenos e focados, em vez de monólitos

A distribuição de linguagens dos ficheiros gerados diz-te como é a stack moderna gerada por IA:

O TypeScript venceu efetivamente a era do codegen com IA. Dois terços de tudo o que os modelos emitem é tipado. E o SQL ser a linguagem #3 de output reforça o ponto da base de dados abaixo.

As apps geradas por IA têm backends reais?

Sim — e esta é provavelmente a mudança mais sub-reportada da categoria.

• 61,7% dos projetos incluem um schema SQL de base de dados entre os ficheiros gerados.
• 27,1% das apps têm um backend provisionado — um worker de API ao vivo mais uma base de dados alojada, não apenas código de frontend.
• As apps restantes são genuinamente só-frontend (portefólios, landing pages, jogos).

O enquadramento popular dos construtores de apps com IA como "brinquedos de UI" está desatualizado: a maioria das apps geradas modela dados, e mais de um quarto corre infraestrutura server-side.

O funil estreita drasticamente no fim, no entanto:

Só ~1 em cada 27 apps geradas por IA chega a um URL público. A geração já não é o gargalo — a última milha (deploy, domínios, ir para o ar) é onde a maioria dos projetos para. Para o ecossistema, esta é a lacuna de produto mais clara que os dados revelam.

Para que plataformas é que as pessoas constroem?

Detetando a plataforma a partir dos ficheiros reais de cada projeto (configs de build, manifests):

A web ainda domina o output — mas a procura vai à frente da entrega. Olhando para o que os utilizadores pedem nos prompts (menções de procura por plataforma de sempre na mesma plataforma): o Flutter lidera com 381 pedidos, seguido de backends Node (310), Next.js (265), Python (246), React Native (213) e PHP (174). A procura mobile e backend-first excede significativamente o que hoje é gerado, o que sugere que a próxima fase da criação de apps com IA é multi-runtime: binários mobile, serviços Python e apps PHP, não apenas SPAs React.

Como é que as pessoas falam com uma IA que constrói apps?

• O prompt inicial mediano tem 364 caracteres — cerca de 60 palavras, ou 3–4 frases. A média é muito mais alta (1.983 caracteres) porque uma cauda longa de utilizadores cola especificações inteiras, briefs ou código existente; o prompt mais longo ultrapassou os 500.000 caracteres.
• A conversa mediana de projeto tem 4 mensagens. Metade de todas as apps são essencialmente "um tiro mais um ajuste".
• Os 10% de projetos no topo têm 25+ mensagens — são os utilizadores que tratam a IA como um pair-programmer iterativo, não como uma máquina de vending. O recorde: 588 mensagens num único projeto.
• Em todas as conversas, a IA envia 3,4 mensagens por cada 1 mensagem humana (61.977 mensagens do assistente vs 18.212 do utilizador) — reflexo da natureza streaming e multi-passo da geração de código.

O padrão que emerge: intenção curta à entrada, ciclo longo de iteração à saída nos projetos que importam. A habilidade não está no comprimento do prompt; está em saber o que pedir a seguir.

Quem está a construir apps geradas por IA — e quem está a pagar por elas?

A geografia é onde os dados ficam mais interessantes. Entre os registos com país conhecido:

• Sul da Ásia (Índia, Paquistão, Bangladesh, Nepal, Sri Lanka): 47,4% dos construtores — só a Índia representa 25% de todos os registos, o maior país isolado.
• África: 15,9% (Nigéria, Argélia, Egito, África do Sul, Quénia e Marrocos, todos no top 15 de países)
• Europa: 7,9%
• América do Norte: 3,5%

A receita distribui-se quase inversamente:

• América do Norte: 24,8% da receita (a partir de 3,5% dos registos — um sobre-índice de ~7×)
• Europa: 24,4%
• Estados do Golfo: 12,5%
• Sul da Ásia: 7,7% (a partir de 47,4% dos registos)

A interpretação: construir apps com IA está a ser adotado como competência nos mercados emergentes e comprado como ferramenta nos desenvolvidos. As maiores populações de construtores estão em mercados onde $20/mês é um preço com peso real; os clientes pagantes concentram-se nos EUA, Alemanha, Reino Unido, França, Países Baixos, Suíça e Golfo. Qualquer empresa de ferramentas de dev com IA vai reconhecer esta forma — é a tensão de go-to-market que define a categoria.

No total, 3,5% de todos os registos tornam-se clientes pagantes — notável para uma categoria de produto em que o output gratuito (um codebase funcional) é, em si, o valor.

Quando é que as pessoas constroem?

Excluindo atividade automatizada/em lote:

• Janela de pico de criação: 12:00–15:00 UTC, em cheio dentro do horário de trabalho europeu/africano/sul-asiático e da manhã dos EUA.
• Terça-feira é o dia mais movimentado; segunda e domingo são os mais calmos.
• Os fins de semana representam só 26% da criação de apps.

Construir apps com IA mostra uma curva de uso de ferramenta de trabalho, não uma curva de entretenimento. As pessoas geram apps em horário de trabalho, em dias de trabalho — consistente com o domínio de dashboards/painéis de administração nos dados sobre "o que as pessoas constroem".

Quão rápida é a primeira app?

O tempo mediano da criação de conta até à primeira app gerada é de 47 segundos. Este é, sem dúvida, o número que define a categoria: a distância entre "tenho uma ideia" e "tenho código a correr" colapsou para menos de um minuto.

Ativação e retenção:

• 30,5% dos registos geram pelo menos uma app (4.622 de 15.165 utilizadores)
• 29,5% dos construtores voltam para criar uma segunda app (1.362 utilizadores)
• 181 power users construíram 5+ apps; o construtor médio cria 2,5 apps
• A atividade da plataforma é em picos: metade de todos os projetos foi criada na janela de lançamento de dezembro de 2025 – janeiro de 2026, com a criação mensal orgânica a reacelerar a partir de maio de 2026 (junho de 2026 foi o mês orgânico mais forte desde janeiro, 2,2× acima de maio).

Metodologia

Este relatório baseia-se em dados de produção agregados e anonimizados da plataforma VULK (vulk.dev), um construtor de aplicações com IA.

• Dataset: N = 11.355 projetos gerados (10.994 ativos), 124.755 ficheiros de código gerados, 80.189 mensagens de chat, 15.165 utilizadores registados, 576 pagamentos de 533 clientes.
• Período: novembro de 2025 – 17 de julho de 2026.
• A deteção de plataforma deriva dos ficheiros realmente presentes em cada projeto (p. ex., vite.config.*, pubspec.yaml, requirements.txt, next.config.*, composer.json), calculada sobre os 6.025 projetos com árvores de ficheiros retidas.
• A classificação por categoria usa correspondência de palavras-chave nos prompts dos projetos; as categorias não são mutuamente exclusivas.
• Os números de linhas de código são estimados a partir de uma amostra aleatória de ~6.000 ficheiros (TABLESAMPLE); os totais em bytes são exatos.
• Os números de hora do dia e dia da semana excluem eventos identificados de criação automatizada/em lote (dias em que uma única conta criou >200 projetos — um desses eventos, 1.569 projetos a 2026-07-16, foi excluído das estatísticas comportamentais; os totais de destaque incluem todos os projetos).
• Os números geográficos usam o país no registo; as percentagens de registos são calculadas sobre utilizadores com país conhecido (78,4% das contas). As percentagens de receita são calculadas sobre pagamentos concluídos.
• Não foram acedidos nem reportados dados individuais de utilizadores, prompts, emails ou informação pessoalmente identificável; todas as estatísticas são agregados.

Este relatório pode ser citado livremente com atribuição ao VULK (vulk.dev). Para questões sobre estes dados ou sobre a metodologia, contacta a equipa do VULK em vulk.dev.