CEO da AWS: “Substituir funcionários juniores por IA é a ideia mais idiota que já ouvi”
(theregister.com)- O CEO da AWS Matt Garman afirmou que a ideia de que a IA pode substituir funcionários juniores é “uma das coisas mais idiotas que já ouvi”
- Ele destacou que funcionários juniores têm o menor custo e, ao mesmo tempo, são os mais engajados no uso de ferramentas de IA, e que oferecer formação de talentos e oportunidades de aprendizado é essencial
- Também criticou a ideia de medir o desempenho da IA pela quantidade de código escrito, chamando isso de métrica sem sentido, e apontou que menos código, com mais qualidade, é mais importante do que muito código desnecessário
- Dentro da AWS, mais de 80% dos desenvolvedores já usam IA, aplicando-a de várias formas, como testes unitários, documentação, assistência de código e workflows baseados em agentes
- Garman prevê que, em um ambiente tecnológico que muda rapidamente, o que será necessário no longo prazo é pensamento crítico, criatividade e capacidade de aprender, e que profissionais com essas competências terão sucesso na era da IA
Posição sobre a polêmica da substituição de funcionários juniores
- Garman rebateu com firmeza executivos que afirmam que a IA pode substituir todos os funcionários juniores
- Ele enfatizou que funcionários juniores são “os que custam menos e, ainda assim, os mais ativos no uso de IA”
- “Como vai ser daqui a 10 anos se ninguém acumular experiência?”, questionou, defendendo a necessidade de formar talentos
- Ele argumenta que o processo de contratar recém-formados e ensiná-los a resolver problemas, treinando-os, continua sendo essencial
Críticas às formas de uso da IA e às métricas
- Ele criticou a prática de medir o desempenho da IA pela quantidade de código gerado, chamando isso de “métrica inútil”
- É possível gerar código praticamente sem limite, mas esse código pode ter baixa qualidade
- Ele apontou a obsessão com métricas quantitativas, dizendo que “menos código muitas vezes é melhor”
- Segundo dados internos da AWS, mais de 80% dos desenvolvedores já usam IA
- Ela é usada de várias formas, como automação de testes unitários, apoio à documentação, escrita parcial de código e colaboração baseada em agentes
- A taxa de adoção dessas ferramentas de IA cresce a cada semana
Conselhos sobre educação e carreira na era da IA
- Garman apontou pensamento crítico, criatividade e postura de aprendizado como competências essenciais na era da IA
- Não se trata de dominar uma tecnologia específica, mas do próprio ato de “aprender a aprender”
- Ele enfatizou que o essencial é “saber pensar por conta própria, decompor problemas para resolvê-los e ter disposição para aprender coisas novas”
- Ele observou que, como o avanço tecnológico é rápido demais, aprender apenas uma tecnologia específica dificilmente sustentará uma carreira de 30 anos
- Por isso, educadores devem ensinar aos alunos a capacidade de decompor problemas e pensar, além da disposição para aprender coisas novas, e ele prevê que quem tiver essas qualidades prosperará na era da IA
11 comentários
Acho que os dois pontos precisam ser bem considerados.
Para operar uma empresa, são necessários desenvolvedores, e me parece que este é um momento em que está difícil para desenvolvedores juniores conseguirem emprego. Publicamente, colocam a culpa na IA, mas, na prática, houve uma grande onda de contratações durante o período da pandemia e, em comparação com o sucesso obtido, o custo total de pessoal das empresas aumentou; por esse peso, elas também vêm reduzindo contratações. Nesse contexto, como o uso de LLMs passou a mostrar uma eficiência igual ou até superior à de atribuir certas tarefas a desenvolvedores juniores, acredito que o próprio mercado de trabalho encolheu ainda mais.
No entanto, como o texto também diz, é preciso haver desenvolvedores juniores para que eles eventualmente possam crescer e se tornar desenvolvedores seniores. Se não se contrata na fase júnior, não há como surgirem desenvolvedores seniores depois.
Ainda assim, acho que é necessário um ajuste considerável nesse processo. No caso das grandes empresas, isso tende a ser menos problemático porque elas já têm uma estrutura estabelecida, mas, quando entra um desenvolvedor júnior, em vez de colocá-lo diretamente nas atividades principais da empresa, ele costuma ser treinado com tarefas mais periféricas ou operacionais (trabalhos da empresa em que tudo bem falhar).
Porém, do ponto de vista de um desenvolvedor sênior, quanto menos estruturado for o ambiente, mais difícil é orientar um desenvolvedor júnior.
E, ironicamente, para usar LLMs de forma vantajosa, é melhor ter mais conhecimento relacionado; não é por ser um desenvolvedor iniciante que se obterá a mesma eficiência. Na verdade, é impossível substituir todo o trabalho de desenvolvimento por funcionários juniores. Pessoas muito brilhantes e geniais talvez consigam dar conta de tudo de alguma forma mesmo sem desenvolvedores seniores. Mas, se o trabalho começar a se concentrar nessa pessoa, será que ela vai conseguir aguentar?
Ou seja, tanto desenvolvedores seniores quanto juniores precisam ser contratados, e acredito que, nesse processo, deve haver uma contratação flexível que leve em conta produtividade, custos de pessoal da empresa e outros fatores.
Quem discorda deste texto
é só sênior de nível baixo que, por ter um nível baixo, só trabalhou com juniores fracos kkk
Independentemente da experiência, na era da IA, quem é inteligente tem uma vantagem esmagadora.
Se um iniciante muito inteligente pegar pesado por 1–2 anos, passa por cima tranquilamente de alguém com 10 anos de carreira.
Mesmo sem IA, um recém-formado inteligente, se se dedicar de verdade por 1 ou 2 anos, já conseguia engolir com facilidade um profissional mediano com 10 anos de experiência...
Parece meio aquela lógica de: “júnior é barato e usa bem IA, então por que substituir? Vamos substituir os sêniores!”
Ah, dá para entender assim também.
Que merda kkk
Ai...
Por favor, evite fazer comentários desse tipo. Aqui não é o DC Inside.
Aqui não é o DC Inside..
Que jeito horrível de falar
Opinião do Hacker News
Concordo completamente Ao mesmo tempo, sinto que, para usar código de LLM de verdade, você precisa virar praticamente um mago dos prompts Eu só uso às vezes para depurar ou rascunhar UI rapidamente Quando se trata de código real, o que o LLM escreve é realmente código espaguete, verboso, com riscos sérios de desempenho e segurança, além de interpretar completamente errado quase todos os padrões de design que eu forneço
Cada vez que vejo posts céticos sobre programação com IA no Hacker News e no Reddit, fico cada vez mais surpreso Parece que todos nós vivemos em mundos completamente diferentes Acho que a variedade de ferramentas também é uma das causas Acho que "usar código de LLM" significa coisas diferentes para pessoas diferentes Especificamente, qual LLM você usa, qual contexto é fornecido e qual IDE você usa parecem influenciar muito o resultado Eu escrevi pessoalmente 200 mil linhas de código de um B2B SaaS antes da chegada do agentic coding No modo Agent do Sonnet 4, hoje eu escrevo só uns 20% do código diário, e os outros 80% são escritos pelo Sonnet interativo no VS Code e pelos Agents do GitHub Copilot Quanto mais eu documento em Markdown, maior fica essa proporção Eu reviso e testo o resultado com cuidado
Fico curioso para saber que ferramentas você usa Eu uso o aider e, mesmo com modelos que têm fama de serem fracos para programação, como o gpt-5, nunca tive esse tipo de experiência que você descreve Na prática, ele escreve código "bom" e ainda combina bem com o estilo do código existente Escrever o prompt é realmente importante, e em codebases existentes a taxa de sucesso sobe claramente quando você consegue dar dicas concretas de implementação Isso é algo que um sênior que conhece bem a base de código consegue fazer com facilidade, mas pode ser difícil para um júnior Acho que é preciso enxergar todos os lados Até agora, muitas vezes ainda é ligeiramente mais rápido fazer eu mesmo do que rodar pelo aider, mas a diferença não é grande e continua melhorando O LLM pode substituir algumas tarefas que um desenvolvedor júnior conseguiria fazer, mas não pode substituí-lo completamente Porque o júnior também vai a reuniões, conduz discussões e, no fim das contas, segue uma trajetória de crescimento para virar sênior Mas, do ponto de vista da diretoria, talvez isso não importe
A IA é uma ferramenta fantástica para consultar grandes volumes de informação de forma difusa Ultimamente tenho usado cada vez mais o Assistant do Kagi antes da busca comum Ele me dá a palavra que me faltava, e então eu vasculho as páginas com esse termo e acabo encontrando o que queria Mas nunca consegui extrair tanto valor consistente assim de vibe coding Para tarefas pontuais, é excelente Por exemplo, ao fazer gráficos em matplotlib, se eu disser o que quero e mostrar apenas o schema dos dados, ele acerta 90% Também monta scripts de shell simples Recentemente pedi uma pequena ferramenta CLI para organizar fotos RAW em pastas com base nas informações EXIF, e para esse tipo de coisa fiquei bem satisfeito Mas, se peço algo só um pouco mais complexo, ele faz muita coisa inútil Duplica modelos que já existem no projeto, faz mudanças irrelevantes ou inventa funções de API inexistentes Se eu vou ter que validar o resultado, é melhor escrever eu mesmo E, para mim, o processo de codar diretamente é a parte mais divertida Ainda não encontrei um bom exemplo em que LLM se encaixe no uso real por humanos, em que se obtém um resultado temporário via prompt e logo depois se salva, integra e repassa isso
A IA é muito útil para filtrar rapidamente a resposta que eu procuro em meio a centenas de sites caóticos cheios de anúncios Tenho usado bastante o Duck Duck Go AI para perguntas e respostas Eu confio nele só até a distância de arremesso de um datacenter, mas para informações fáceis de verificar rapidamente, como sintaxe de programas ou opções de comando, ele é útil
Em uso de IA, a frase "você recebe o que coloca" se encaixa perfeitamente Se você gastar bastante tempo explicando o funcionamento interno, edge cases, arquitetura, escolha de bibliotecas etc., e escrever tudo com cuidado em Markdown, depois de algumas iterações a chance de sair um código utilizável aumenta bastante Isso faz uma enorme diferença em relação a prompts curtos como "faz a funcionalidade X" Mas, se você já consegue escrever um prompt tão bom assim, na prática já resolveu quase todo o problema, e o LLM vira só uma máquina rápida de digitação automática Só a digitação fica mais rápida; a maior parte do raciocínio o humano já fez
Acho que pelo menos um CEO entende essa parte A ideia de pular a força de trabalho júnior e preencher tudo só com IA faz mal à empresa no longo prazo Se os profissionais seniores saírem e se tornarem independentes, não sobra nada Sinceramente, nem sei se IA é realmente benéfica para qualquer engenheiro, inclusive os juniores Engenharia de software é uma jornada de exploração e aprendizado Sempre que uso IA, lembro de um professor de matemática dizendo que "se você usar calculadora, nada fica na sua cabeça" No geral, também sinto que a IA é um resultado natural da política econômica americana dos últimos 45 anos É pura busca por resultado de curto prazo em benefício de apenas 1%, de um jeito que prejudica o desenvolvimento saudável de longo prazo de empresas e da economia Ao ver isso, parece exatamente o tipo de situação da qual Jack Welch se orgulharia muito
Trabalhando com startups nos últimos meses, vi muitos casos em que elas mergulharam fundo demais em vibe coding com LLM e já não conseguem mais sair disso Muitas não conseguiram contratar direito ou acabaram perdendo talentos técnicos Elas confundem código gerado por IA, especialmente pelo Claude, com um engenheiro interno 10x, e esperam iterações mais rápidas e código melhor Vi fundadores bastante inteligentes se viciarem na dopamina de sentir que o código do Claude equivalia a semanas ou até anos de trabalho de engenharia de software Acreditar que a IA consegue "pensar" ou "entender" problemas complexos é ser generoso demais com ela Acho que deveríamos medir "redução no tempo de digitação" em vez de capacidade real de raciocínio [1] vibebusters.com
Concordo totalmente com a ideia de ensinar "como pensar" e "como decompor problemas" O melhor professor da faculdade de engenharia sempre aplicava provas com consulta No mundo real, todo mundo está num ambiente em que pode ver todos os dados e todas as informações Ninguém é pago simplesmente para procurar dados; paga-se pela capacidade de analisar os dados, compreendê-los e aplicá-los logicamente Isso é exatamente o que chamamos de engenharia, e era isso que aquele professor ensinava
Na faculdade, fiz uma disciplina de álgebra abstrata Todas as provas consistiam em escrever de memória demonstrações famosas e produzir demonstrações novas Memorizar por si só parecia algo forçado, mas percebi que não dava para memorizar sem entender a demonstração Quando eu criava novas demonstrações por conta própria, já tinha módulos mentais na cabeça, e isso permitia uma abordagem muito mais intuitiva Acho que a verdadeira memorização é diferente de decorar código no estilo de resolução de problemas algorítmicos, e que programar aplicações reais é muito mais uma exploração improvisada, orientada por estado, em grafos montados na hora e centrada no humano Problemas reais quase nunca vêm com uma sequência nova já pronta; no fim, heurísticas são o essencial
Acho que esse é o problema central enfrentado pelo recrutamento nessa área Desenvolvedores realmente bons são, em essência, generalistas Especialização claramente tem valor, mas, a menos que você esteja lidando com um inferno de código legado antigo ou tentando romper limites muito específicos, um especialista não é necessariamente indispensável Na verdade, alguém que já lidou com uma stack desconhecida pode cobrir fraquezas ou trazer uma perspectiva nova Um bom desenvolvedor generalista se adapta rapidamente a qualquer stack Isso porque cada empresa usa uma mistura completamente caótica de tecnologias Mesmo que você exija "15 anos de experiência com React", seja quem for que entrar não vai ter produtividade máxima no primeiro dia Sempre vai existir tempo de onboarding Mas quem contrata no dia a dia muitas vezes não entende isso bem As grandes empresas ainda treinam melhor, mas hoje em dia nem isso parece mais como antes Gastam centenas de milhares de dólares por causa da competição por contratação, mas não pensam muito no custo real de preencher e desenvolver alguém Em termos setoriais, também seria melhor haver uma associação profissional para impedir que toda a estrutura de contratação e formação de talentos se torne um caos completo, mas isso não existe, o que piora ainda mais o problema (Acho que o fato de sindicatos estarem voltando a chamar atenção com layoffs, terceirização etc. tem a ver com o mesmo contexto)
Tenho a impressão de que essa mudança já está acontecendo Metade do currículo tradicional de CS é matemática, e a outra metade é basicamente matemática com outro nome Há muitas críticas à academia, mas quando alguém diz "a academia é burra, deveria ensinar isso", normalmente ela já ensina ou aquilo é algo que pode ser aprendido rapidamente na medida do necessário A maioria das novas tendências já é algo que ela vinha fazendo
Na faculdade, o departamento de filosofia tinha um slogan de marketing: "o curso do pensamento, estude pensamento" Pela minha experiência como recrutador, pessoas que estudaram humanidades são muito mais fortes em tarefas essenciais como análise e compreensão Eu também sou duplamente formado em CS e filosofia, então admito meu viés, mas um júnior com pensamento analítico realmente vale muito mais do que alguém que só sabe escrever muito código Pensamento analítico é muito mais difícil de ensinar do que programação
No primeiro semestre, tive um professor que chamava de “crazy finger syndrome” a tendência de elites de ciência da computação tentarem sair codando antes de decompor o problema do ponto de vista do negócio ou do usuário Sinto falta das piadas dele sobre "alunos ansiosos que só querem programar" Acho que os bootcamps recentes nem sempre andam junto com padrões éticos elevados
Já ouvi a pergunta: “O que acontece no futuro se ninguém tiver sido devidamente treinado?” Acho que muita gente já aceita essa conclusão como algo óbvio Mesmo assim, não é fácil sair de uma estrutura em que a maioria das empresas foca mais em rentabilidade de curto prazo do que em sustentabilidade de longo prazo Pelo menos está se continuando a enfatizar estágios e programas cooperativos como forma de manter o pipeline de talentos Também espero uma tendência de foco ainda maior em estágios para evitar a dificuldade de contratar desenvolvedores juniores no futuro
Se eu resumir minha experiência, é mais ou menos assim Nosso chefe fez um anúncio de RP, como se fosse um líder em IA, dizendo que iria cortar muita gente por causa da adoção de IA, mas quando tentaram de fato foi um desastre completo, e agora sou eu que estou tendo que sair pedindo desculpas e dando explicações
Chefe -> VP: "Temos que reduzir pessoas por causa da IA" VP -> público: "Em dois anos vamos substituir todos os engenheiros por IA" Chefe -> VP: "O VP também tem que ser cortado por causa da IA" VP -> público: "Substituir pessoas por IA é uma estupidez"
Ainda assim, continuam sem contratar desenvolvedores juniores
Parece que o CEO da AWS também mudou de posição Há um ano ele dizia que "a IA vai fazer toda a programação em dois anos" [1] Parece que, finalmente, a cúpula executiva está aceitando a realidade [1] https://news.ycombinator.com/item?id=41462545
Na verdade, o CEO não disse isso O que ele disse foi apenas que, em até dois anos, os desenvolvedores talvez quase não escrevam mais código E em seguida acrescentou: "agora é preciso focar mais no que construir, em como construir e no que os clientes reais precisam" Link da matéria Há uma linha de raciocínio consistente do pressuposto até a fala atual O ato de "escrever código" em si pode se tornar menos importante, e por isso é preciso contratar juniores, ensiná-los a aprender e desenvolver capacidades realmente úteis
Em teoria, a maior parte do valor de mercado da Amazon é a capacidade dos seus talentos Alguns veem a força de trabalho apenas como custo e defendem que todo o valor pertence aos acionistas Mas, se o capital humano realmente tem valor, dizer que qualquer um pode obter esse valor só com IA na verdade prejudica as ações Isso chega até a criar risco de queda no P/L, então é estranho interpretar isso positivamente Se você realmente acredita que com IA dá para fazer qualquer coisa, então, do ponto de vista do acionista, o capital já não fica mais ancorado com segurança em FAANGs, e cresce a pressão para correr atrás do próximo "novo grande negócio"
Para executivos, captar o espírito do tempo é sempre essencial
Isso não é uma fala contraditória de forma alguma Para dar instruções a uma IA autônoma, você precisa necessariamente de um pipeline de talentos que forme pessoas desde o nível júnior, e não só sênior Grandes empresas se preocupam com esse pipeline, enquanto empresas pequenas podem se aproveitar dele e, no curto prazo, contratar apenas seniores e não pegar estagiários
Não há contradição lógica entre as duas falas Você pode continuar contratando juniores mesmo que o trabalho deles se torne diferente de programação prática
Se parece que a posição do chefe é diferente, eu recomendaria verificar diretamente Não é desejável simplesmente citar notícias fora de contexto Ninguém consegue realmente prever o futuro [1]: https://www.shrm.org/topics-tools/news/technology/ai-will-shrink-corporate-workforce--amazon-ceo-warns
Não acho que as falas dos dois CEOs entrem em conflito "Temos de continuar contratando formados na faculdade e ensiná-los a forma correta de construir software" - Matt Garman "Haverá menos necessidade de pessoas para várias das coisas que fazemos hoje" - Andy Jassy A diferença está mais na nuance do que na essência
Acho que, ao citar alguém, o ético é sempre citar o original de forma o mais equivalente possível e com contexto Dependendo de quem você escolhe citar e do contexto que cria, o tom da notícia acaba sendo definido
As duas falas são logicamente muito consistentes
Como alguém que já saiu da AWS, eu não confio totalmente nas declarações oficiais da AWS Eu já sabia que tipo de empresa a AWS era e fui para lá aos 46 anos, no meu oitavo emprego Houve caso de vaga anunciada como "remota permanente" receber ordem de retorno ao escritório (RTO) depois que eu já tinha saído da empresa
O pipeline de talentos de pesquisa acadêmica funciona assim graduação -> pós-graduação -> pós-doutorado -> tenure/sênior Tirando algumas exceções muito raras, ninguém pula os dois primeiros estágios e vira pesquisador sênior Em qualquer setor é a mesma coisa Sem juniores, não surgem seniores, então, se você quer que os "bots" façam tudo, também precisa se preparar para esse risco
Tenho certeza de que qualquer pessoa que trabalhe com esses modelos há bastante tempo concordaria com isso O post de AGI do sama antes do lançamento do o3 e o doomposting do setor de tecnologia naquela época, olhando em retrospecto, eram realmente absurdos
O AGI doomerism não passava de estratégia de marketing Agora todo mundo entende a natureza da IA e estamos apenas vendo mais uma repetição do novo mercado de busca em que a IA lê toda a documentação por você
Sempre foi um ruído idiota, mas ninguém está totalmente imune ao hype Especialmente porque foi investido muito dinheiro em inflar artificialmente a narrativa acima da realidade técnica, o que piorou ainda mais a situação
Acho o ChatGPT melhor do que qualquer desenvolvedor júnior com quem já trabalhei Júnior é um peso negativo para a equipe por quase um ano Na posição de quem é responsável por projetos reais, nunca pensei "seria bom ter mais juniores" É muito melhor pagar 20% a mais e atrair alguém de nível pleno