Azul Profundo

Azul Profundo

15 de fevereiro de 2026

Cunhamos um novo termo no podcast Oxide and Friends no mês passado (crédito principal para Adam Leventhal) cobrindo a sensação de tédio psicológico que leva ao pavor existencial que muitos desenvolvedores de software estão sentindo graças à invasão da IA ​​generativa em seu campo de trabalho.

Estamos chamando isso Azul Profundo.

Você pode ouvi-lo sendo cunhado em tempo real a partir das 47h15 do episódio. Incluí uma transcrição abaixo.

Deep Blue é um problema muito real.

Tornar-se um engenheiro de software profissional é duro. Tornar-se bom o suficiente para que as pessoas paguem para você escrever software leva anos de trabalho dedicado. As recompensas são significativas: esta é uma carreira bem remunerada que abre muitas oportunidades excelentes.

É também uma carreira praticamente livre de guardiões e pré-requisitos caros. Você não precisa de um diploma ou credenciamento caro. Um laptop, uma conexão com a internet e muito tempo e curiosidade são suficientes para você começar.

E recompensa os nerds! Passar a adolescência mexendo em computadores acabou sendo um investimento muito inteligente para o futuro.

A ideia de que tudo isso poderia ser eliminado por um chatbot é profundamente perturbador.

Tenho visto sinais de Deep Blue na maioria das comunidades online em que passo o tempo. Até enfrentei acusações de meus colegas de que estou prejudicando ativamente suas carreiras futuras através do meu trabalho ajudando as pessoas a entenderem quão bem a programação assistida por IA pode funcionar.

Acho que este é um problema que está causando angústia mental genuína para muitas pessoas em nossa comunidade. Dar um nome a ele torna mais fácil conversarmos sobre ele.

Minhas experiências com Deep Blue

Lembro-me claramente da minha primeira experiência com Deep Blue. Para mim, foi acionado pelo ChatGPT Code Interpreter no início de 2023.

Meu projeto principal é o Datasette, um ecossistema de ferramentas de código aberto para contar histórias com dados. Eu me dediquei ao desafio de ajudar as pessoas (inicialmente com foco nos jornalistas) a limpar, analisar e encontrar significado em dados, em todos os tipos e tamanhos.

Eu esperava que precisasse construir muito software para isso! Parecia um desafio que poderia me manter engajado e feliz por muitos anos.

Então tentei fazer upload de um arquivo CSV de relatórios de incidentes do Departamento de Polícia de São Francisco – centenas de milhares de linhas – para o ChatGPT Code Interpreter e… ele fez toda limpeza e análise de dados que eu tinha em meu roteiro de guardanapo para os próximos anos com alguns prompts.

Ele até converteu os dados em um banco de dados SQLite perfeitamente normalizado e me permitiu baixar o resultado!

Lembro-me de ter dois pensamentos concorrentes em paralelo.

Por um lado, como alguém que deseja que os jornalistas possam fazer mais com os dados, isto pareceu um enorme avanço. Imagine dar a cada jornalista do mundo um analista sob demanda que possa ajudá-los a resolver qualquer questão de dados que possam imaginar!

Mas por outro lado… para que eu servia?? Minha confiança no valor de meus próprios projetos sofreu um duro golpe. O caminho que escolhi para mim de repente foi um beco sem saída?

Tive mais algumas dores de Deep Blue nas últimas semanas, graças ao efeito do agente de codificação Claude Opus 4.5/4.6 e GPT-5.2/5.3. Como muitas outras pessoas também estão observando, a última geração de agentes de codificação, com as instruções corretas, pode realmente funcionar por alguns minutos a várias horas e produzir software funcional, documentado e totalmente testado que corresponda exatamente aos critérios que lhes foram fornecidos.

“O código que eles escrevem não é bom” realmente não serve mais.

Uma transcrição levemente editada

Bryan: Acho que veremos um problema real com o tédio induzido pela IA, onde os engenheiros de software, em particular, ficam apáticos porque a IA pode fazer qualquer coisa. Simão, o que você acha disso?

Simão: Definitivamente. Qualquer pessoa que esteja prestando muita atenção aos agentes de codificação já está sentindo um pouco disso. Chega um ponto em que você supera isso quando percebe que ainda é útil, mesmo que sua capacidade de memorizar a sintaxe das linguagens de programa seja completamente irrelevante agora.

Algo que vejo muito são pessoas por aí que estão passando por crises existenciais e estão muito, muito infelizes porque pensam: “Dediquei minha carreira a aprender isso e agora simplesmente acontece. Para que sirvo?”. Ficarei muito feliz em tentar convencer essas pessoas de que elas defendem um monte de coisas e que nenhuma das experiências que acumularam foi desperdiçada, mas psicologicamente é um momento difícil para os engenheiros de software.

(…)

Bryan: Ok, então vou prever que nomearemos isso. Seja o que for, temos um nome para esse tipo de sentimento e esse tipo de sentimento, quer você queira chamá-lo de azul ou de perda de propósito, e estamos tentando abordá-lo coletivamente de uma forma direcionada.

Adão: Ok, este é o seu grande momento. Escolha o nome. Se você decidir daqui, é você apontando para as arquibancadas. Você sabe, eu – como o azul profundo, você sabe.

Bryan: Sim, azul profundo. Eu gosto disso. Eu gosto de azul profundo. Azul profundo. Oh, você me levou até isso, seu bastardo? Você acabou de apagar as velas do meu bolo de aniversário.

Não foi meu grande momento. Esse foi o seu grande momento. Não, isto é, Adam, isso é muito bom. Isso é azul profundo.

Simão: Todos os jogadores de xadrez e de Go passaram por isso há uma década e saíram mais fortes.

Acontece que foi há mais de uma década: Deep Blue derrotou Garry Kasparov em 1997.