AI mudou meu trabalho. E o seu também
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Ainda sou um conselheiro? Ou um construtor? Estou vivendo um momento existencial.
Meu trabalho mudou para sempre de uma forma que ainda estou tentando entender. Seis meses atrás, a codificação da vibração agente ultrapassou um limite. Desde então, tenho usado IA para aumentar meu impacto em magnitude.
- Projetei páginas de destino de ponta a ponta para uma grande marca de viagens que entrou em produção.
- Automatizei a priorização de tópicos, testes de SEO e relatórios de SEO para meus clientes com aplicativos completos.
- Eu construí uma série de aplicativos úteis para mim, desde a automatização do SSI (SEO Site Index encontrado nos Resumos bimestrais de Growth Intelligence) até agentes Openclaw que me ajudam com pesquisas e gráficos.
O trabalho que enviei melhorou, mas também ficou mais difícil de definir. Mas quando o custo da construção desaba devido à IA, o julgamento é a única coisa que não comprime. Enquanto isso, a maioria das operadoras ainda contrata, orçamenta e avalia como se a execução fosse a restrição.
Não estou sozinho: as empresas de IA estão atingindo um ARR de US$ 100 milhões mais rápido do que nunca, em grande parte porque são nativas da IA. Toda a sua filosofia de desenvolvimento de produtos é fundamentalmente diferente. Caramba, a Anthropic passou de US$ 9 para US$ 30 bilhões em seis meses e agora vale tanto quanto Starbucks, Mastercard ou McDonald’s.
E tenho o que penso sobre o ensaio de Matt Schumer, “Something Big Is Happening”, mas com supostamente 80 milhões de visualizações, ele claramente atingiu um nervo.
Então, quero dar uma olhada na pesquisa de publicação desta semana e avaliar como a codificação agente muda o software, a distribuição e pessoas.
O efeito no software
Em 2024, fiz uma previsão ousada de que os agentes de IA atingiriam 100 milhões de usuários em 2025. Afastei-me por cerca de um ano. Os agentes não atingiram 100 milhões de usuários em 2025, mas atingiram a produção em 2026, e os ganhos são mensuráveis:
- O METR encontrou economia de tempo de 1,5 a 13x (!) quando a equipe técnica usou o Claude Code.
- Uma redução de 40% no custo e de 60% no tempo com a IA de agente não é irrealista.
- A Bain & Co estima um ganho de 30-50% na produtividade com a implantação de agentes de IA e automação.
O que acontece com o software quando não-engenheiros podem enviar código?
Depois que o ETF de software iShares (IGV) despencou 24% no primeiro trimestre de 2026 (queda trimestral mais acentuada desde o quarto trimestre de 2008), era possível sentir o pânico no ar de que a IA tornaria as empresas de software redundantes. Mas software é mais que código.
O software empresarial possui fortes proteções contra a redundância de IA. Qualquer pessoa que já comprou um CRM ou migrou para outro fornecedor sabe o quanto isso é difícil e o quanto isso envolve.
O software empresarial é mais do que código. É código mais integração, segurança, tempo de atividade, vendas e suporte… tudo envolvido em ciclos de aquisição, revisão de TI e aprovação legal.
A IA pode destruir qualquer uma dessas peças. Por exemplo, um agente pode realizar uma integração, executar uma auditoria de segurança e até mesmo agendar uma demonstração. Mas nenhum agente aparece para ser processado quando um sistema de missão crítica falha às 3 da manhã. A responsabilidade é a parte que não se separa. As empresas não substituem essa pilha; eles criam seus próprios agentes e fluxos de trabalho de IA com base nisso.
O software de autoatendimento é uma fera diferente. Qualquer pessoa agora pode criar um rastreador de tarefas simples em formato Kanban. Pessoalmente, prefiro pagar alguns dólares por mês e me poupar do trabalho de consertar bugs, mas é possível e rápido. Os produtos de autoatendimento precisam se tornar mais sofisticados. O manual aparece nas mudanças do Notion, Figma e Canva para a empresa.
Nessa mudança, dois arquétipos se destacam:
- Provedores de dados.
- Sistema de registros.
1. Os provedores de dados agregam valor ao produzir dados que de outra forma o mercado não poderia acessar. Essas empresas perdem a vantagem de suas interfaces de usuário, mas a ganham com seus dados. Por exemplo, digamos que um provedor de dados forneça classificações da loja de aplicativos. A interface do usuário dessa empresa está lentamente se transformando em atrito à medida que mais pessoas podem codificar seus próprios painéis. Mas os seus dados tornam-se muito mais interessantes. As alavancas duráveis para APIs/MCPs neste mundo são integridade, exclusividade, estabilidade e custo dos dados. A mudança lógica é mudar para uma experiência headless para os primeiros usuários e manter a interface do usuário para usuários legados.
2. Os sistemas de registro (SOR) são o local canônico onde residem os dados da própria empresa. Salesforce, Workday ou Coupa são a ruína da existência para muitas pessoas, mas são empresas de bilhões de dólares porque são extremamente difíceis de substituir. O fosso é o emaranhado de permissões, trilhas de auditoria, integrações, postura de conformidade e décadas de convenções de fluxo de trabalho construídas em torno desses dados. Um agente pode gerar um CRM em uma tarde; substituir o Salesforce na Fortune 500 é um projeto plurianual de gerenciamento de mudanças. Essas empresas já começaram e continuarão a usar mais a IA para fornecer melhores experiências ao usuário. Mas suas alavancas são a profundidade das integrações, a postura de conformidade e auditoria, o custo de mudança e a qualidade de seus agentes. Os vencedores no espaço SOR são aqueles cujos agentes tornam o sistema de registo existente mais útil, e não aqueles que tentam substituí-lo.
O efeito na distribuição
A distribuição é mais importante do que o produto, ou assim diz o ditado, mas consegui-lo em 2026 é difícil. As plataformas estão fechando (reduzindo cliques e mantendo os usuários dentro) e aproveitando oportunidades para converter ou construir relacionamentos diretos com visitantes fora da plataforma.
- As visões gerais de IA e o modo AI tornam mais de 50% dos cliques redundantes e mantêm os usuários na plataforma Google.
- Os chatbots de IA enviam uma pequena fração do tráfego.
- As redes sociais estão inundadas, o boca a boca é incontrolável e o pagamento fica mais caro.
Do imposto sobre a marca:
O custo por visita aumentou 9,4% apenas em 2025, somando-se a um aumento acumulado de 30% ao longo de 3 anos. As taxas de conversão caíram 5,1%.
Como você consegue distribuição neste mundo com IA em primeiro lugar? Composto de duas alavancas:
- Velocidade.
- Produto.
1. Velocidade significa que você executa mais rápido (e melhor) que seus concorrentes. Quando todos os canais de distribuição declinam e nenhuma alternativa se abre, a única maneira de crescer é aproveitá-los melhor. Jogue o jogo melhor que a concorrência. A rápida velocidade de envio torna-se o que está em jogo, e ideias + computação tornam-se os diferenciais.
A PwC descobriu que a IA acelera a produção de conteúdo em 3 a 10 vezes. Em palavras simples, precisamos automatizar mais. Mas não à custa da confiança. Quando você perde a confiança, você perde o jogo.
2. O produto é o marketing agora, com dois efeitos distintos:
- A IA vê através do brilho do marketing. Os agentes podem ler listas de ingredientes, analisar avaliações e comparar especificações. “Somos o melhor X do mundo” não sobrevive a um agente que realmente verifica. Mas produtos fortes são escolhidos de forma consistente.
- O produto gratuito é o novo topo do funil. Ferramentas autônomas que resolvem um problema real são mais fáceis de construir do que nunca e adquirem melhores resultados do que anúncios. O Ramp Sheets direciona os usuários para o produto principal da Ramp sem um orçamento de marketing.
Quando o produto é marketing, a ênfase muda para o crescimento do produto: integração, engajamento, retenção. Todos os produtos de crescimento mais rápido atualmente têm movimentos de crescimento liderados pelo produto. Assim, marketing e desenvolvimento de produtos se fundem.
O efeito nas pessoas
A capacidade da IA está avançando rapidamente, mas a cognição humana… não. Até chegarmos ao AGI (Deus sabe quando; espero que não tão cedo), a cognição humana é o que limita a produtividade da IA. Só podemos enviar o que pudermos revisar.
As ferramentas de IA podem receber mais informações do que nunca, enquanto a nossa capacidade de atenção humana está em declínio: as janelas de contexto da IA cresceram 3.906x (!) nos últimos 10 anos, de 512 para 2 milhões de tokens, enquanto a atenção humana diminuiu. Estamos terceirizando o pensamento mais rápido do que aprendendo a verificá-lo.
Duas curvas de custos competem entre si: o Custo de Automatização (decadência exponencial) versus o Custo de Verificação (gargalos biológicos). Em “Some Simple Economics of AI”, Catalini et al. argumentam que as tarefas com resultados verificáveis serão automatizadas mais rapidamente. O trabalho que requer um ser humano para verificá-lo é mais lento, por isso automatizaremos o trabalho que é fácil de medir com mais rapidez. Sinto isso sempre que estou executando quatro janelas de terminal ao mesmo tempo: o consumo de foco é tão alto quanto o rendimento. Em escala, o que nos impede é o quanto podemos revisar e direcionar.
Quando qualquer um pode construir qualquer coisa, as formas como somos limitados mudam: habilidades e ferramentas importam menos. Mas o julgamento, as ideias e o tempo decidem se você corre na direção certa ou em círculos. É muito fácil se distrair com a IA porque o custo de construção agora é muito baixo.
O julgamento é a parte que não comprime. Posso pedir a Claude Cowork uma revisão do contrato, mas preciso saber o que faltou. Claude ficará feliz em me escrever um plano para o quarto trimestre, mas ele será tão bom quanto eu souber qual mercado atacar e o que meus concorrentes estão prestes a fazer.
Nos últimos seis meses, implementei mais sistemas agentes e automatizados do que trabalho prático. Meus clientes agora têm acesso a um software exclusivo que não conseguem em nenhum outro lugar e que resolve seus problemas específicos.
Três coisas estão agora sendo reduzidas a zero: o custo de construção de software, o custo de produção de conteúdo, o custo de criação de uma ferramenta. Mas outro custo tende a estar muito longe de zero: o custo de saber se alguma coisa está certa.
Não estou mais “fazendo” o trabalho diretamente no sentido tradicional. Agora estou construindo aquilo que faz o trabalho e depois verificando. O trabalho que importa agora é a parte que não posso entregar a um agente… saber o que construir, o que matar e o que o agente deixou passar. E estou aqui para descobrir o que isso significa – com você.
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Imagem em destaque: Fit Ztudio/Shutterstock; Paulo Bobita/Search Engine Journal
