As 3 Últimas Coisas Que a AI Não Consegue Copiar
"A AI não tornou o julgamento humano obsoleto. Ela o tornou a única coisa que ainda importa."
Na semana passada, nossa equipe de design revisou trinta landing pages geradas por AI. Todas as trinta pareciam boas. Passamos duas horas discutindo qual delas estava certa.
No fim, escolhemos uma. Não era a mais polida. Ela só parecia ter a cara da Genspark. Eu não saberia dizer com antecedência por quê. Mas no instante em que a vi, algo na sala mudou, e todos nós sabíamos.
Não era a landing page que importava. Era o ato de escolher.
Nos meus oito artigos anteriores da série Seeing AGI, escrevi sobre a chegada da AGI, equipes nativas de AI, vibe working, a divisão dos tokens, e como a AI está reescrevendo o papel humano dentro do organograma. Existe um fio condutor silencioso que eu ainda não tinha nomeado. Quero tentar neste texto.
Meu melhor palpite, hoje: à medida que a AI transforma o output em commodity, as três últimas coisas que continuam difíceis de copiar são gosto, julgamento e confiança. Todo o resto pode ser gerado. Esses três resistem.
Output Está Ficando de Graça
Em 2023, uma análise de mercado levava duas semanas. Hoje, quatro minutos. Uma landing page levava uma semana. Hoje, antes do almoço. Uma função limpa levava uma hora. Hoje, onze segundos.
Isso não é uma história sobre produtividade. O ato de produzir alguma coisa está ficando de graça — e quando a produção fica de graça, o valor migra para outro lugar. Sempre migra. A música gravada deslocou o valor dos discos para as marcas dos artistas. A imprensa deslocou dos escribas para os editores. O PowerPoint não matou os designers; ele elevou a régua para os melhores.
A pergunta que carrego comigo não é mais "como produzo mais rápido". É: quando o output é de graça, o que continua escasso?
Minha resposta provisória são três coisas.
A Primeira: Gosto
Preciso ser honesto antes de escrever uma palavra disso.
Há um argumento forte de que qualquer pessoa que escreve um ensaio longo sobre gosto está, quase por definição, mostrando que não tem muito. As pessoas que mais admiro nessa dimensão não falam sobre gosto. Elas simplesmente escolhem bem, repetidas vezes, e deixam o trabalho falar por si. No momento em que você começa a explicar como é o bom, normalmente você já parou de tê-lo.
Eu sou o aluno desta seção, não o professor.
Com isso dito: quando olho para as escolhas que envelheceram bem na minha carreira — os produtos que funcionaram, as contratações que compuseram, as apostas que deram retorno — elas não eram as otimizadas. Eram as que pareciam certas para alguém que tinha olhado para o problema tempo suficiente para saber como o certo seria.
A AI não muda esse mecanismo. A AI muda o volume. O músculo de escolher, que costumava ser uma parte pequena do trabalho, está se tornando a maior parte do trabalho.
Aqui está a parte que me deixa desconfortável: a maioria de nós foi treinada para produzir. Eu ainda me pego, dez minutos depois de começar a revisar cinquenta opções da AI, digitando minha própria versão em vez disso. Não porque a minha é melhor — muitas vezes não é — mas porque produzir parece mais com trabalho, e escolher parece silencioso demais, inativo demais, parece que eu não estou merecendo a minha cadeira.
O que tento fazer, imperfeitamente, é inverter esse hábito. Gastar menos tempo gerando, mais tempo olhando. Articular, por escrito, por que uma coisa é melhor que outra — não porque tenho certeza de estar certo, mas porque articular é a única forma de descobrir onde meus instintos estão calibrados e onde não estão.
É essa a prática inteira. É mais lenta do que produzir. Ainda não sei se está funcionando. Vou descobrir do mesmo jeito que todo mundo.
Do que tenho razoável certeza: a AI não tornou o músculo de escolher obsoleto. Ela o tornou o músculo que importa.
A Segunda: Julgamento
Gosto é sobre escolher a versão certa de uma coisa. Julgamento é sobre escolher se você deve fazer a coisa.
No início deste ano, pedi para um PM usar AI para gerar toda ideia razoável de produto que pudéssemos perseguir nos próximos seis meses. Ele voltou com uma lista longa. Todas defensáveis. Uma fração menor era genuinamente certa para quem somos.
Escolhemos duas.
As horas que passamos escolhendo essas duas foram as horas mais importantes que trabalhei naquele mês. Gerar parece trabalho. Dizer não parece nada — até você olhar para trás um ano depois e perceber que era o jogo inteiro.
O que acho genuinamente difícil sobre dizer não agora é que os nãos são mais barulhentos do que costumavam ser. Quando gerar uma opção custa quase nada, cada opção que você não escolhe parece uma pequena traição. Existe uma versão real de cada uma delas ali, sentada no output da AI, parecendo razoável. Escolher duas significa passar por cinquenta e cinco outras escolhas razoáveis. Isso exige mais convicção do que exigia antes, não menos.
Não tenho um método limpo. O mais próximo disso é algo que aprendi com um mentor mais velho: toda semana, escreva numa única página o que você decidiu não fazer, e por quê. Acho isso mais difícil do que eu esperava. Algumas semanas a página fica quase vazia — e esse é o sinal. Eu não estava realmente decidindo. Estava só executando o que aparecesse mais alto.
A Terceira: Confiança
Gosto define qual versão é a certa. Julgamento define o que construir. Confiança é o que faz alguém se importar que você tenha construído.
Num mundo onde todo concorrente usa os mesmos modelos, a pergunta que os usuários estão fazendo — normalmente sem formular assim — é no output de quem eu acredito? A pergunta é qual pessoa, qual marca ganhou o direito de ser ouvida.
Confiança é a mais estranha das três. Ela não mora dentro da sua empresa. Ela mora dentro da cabeça das outras pessoas. Você não pode gerá-la. Você não pode comprá-la. Você só pode deixar que ela se acumule, devagar, num horizonte de tempo para o qual a maioria das empresas não tem paciência.
Vou ser honesto sobre por que venho escrevendo essa série. Cada texto é, entre outras coisas, um depósito numa conta de confiança que eu não controlo totalmente. A conta não é de confiança na Genspark como produto. É de confiança em mim como alguém tentando enxergar com clareza em público, disposto a errar em voz alta. Se meus artigos da Seeing AGI envelhecerem mal, essa conta vai estar vazia independentemente do que eu lance. Acho útil ter os olhos abertos sobre esse acordo. Isso me mantém honesto e me impede de escrever coisas em que não acredito de verdade.
Do que sinto certeza: num mundo de output de AI quase idêntico, a parte da sua empresa em que os usuários vão eventualmente se ancorar não é o que você produziu. É o registro de como suas decisões se sustentaram. Ou seja: confiança, na era da AI, é a longa sombra do julgamento.
Por Que Continuo Escrevendo Isso
Um amigo me perguntou recentemente por que continuo escrevendo essa série.
A resposta honesta é que ainda estou tentando resolver isso para mim mesmo.
Tenho um filho de 13 anos. Tenho uma empresa de cerca de 70 pessoas que estão apostando suas carreiras no meu julgamento. Não escrevo esses textos porque tenho tudo resolvido. Escrevo porque a única forma honesta que conheço de resolver alguma coisa é colocar no papel e deixar que pessoas mais inteligentes do que eu me digam onde estou errado.
Gosto, julgamento e confiança são meus melhores palpites. Pode haver outros que eu não vi. Um desses três pode acabar sendo menos duradouro do que eu acho. Vou continuar escrevendo conforme aprendo. Espero que parte do que escrevi aqui pareça ingênua daqui a dois anos. Prefiro ser ingênuo em público a ser silencioso e confiante.
A única coisa de que sinto uma certeza quieta: quando as máquinas conseguem fazer quase tudo, o que ainda importa é o que os humanos escolhem fazer com elas. Não o que conseguimos fazer. O que escolhemos.
Escolher é o trabalho agora.
Eric Jing Ainda resolvendo isso, em público