- Um texto que diz que “não tem problema esperar” diante do fenômeno de transformar em arma o FOMO (medo de ficar de fora) em relação a novas tecnologias como criptomoedas e ferramentas de IA
- No início das criptomoedas, a frase “você não quer ficar para trás, quer?” era um meio sutil de pressão para quebrar uma postura cética
- Hoje, a maioria das ferramentas de IA ainda não é realmente útil e, mesmo esperando até que o hype se concretize, quase não há diferença de produtividade
- Se uma tecnologia for realmente útil, é possível aprendê-la e usá-la a qualquer momento, sem que o aprendizado precoce seja essencial
- Quando o Git surgiu, o autor não o usou de imediato; foi suficiente aprendê-lo depois que estabilizou e passou a ser exigido no trabalho. Já no caso do metaverso e da VR, não houve qualquer vantagem prática em começar cedo
- Em um mundo em que 16.000 bebês nascem a cada hora, a ideia de que alguém está ficando para trás por não aprender cedo uma tecnologia específica é claramente falsa. A estratégia de esperar e observar é uma escolha racional
A instrumentalização do FOMO: das criptomoedas à IA
- No início da febre das criptomoedas, o autor foi convidado a participar sob o argumento de que seriam a “moeda do futuro”, mas recusou por causa da instabilidade e da falta de utilidade prática
- Ao ouvir “você não quer ficar para trás?”, surgiu a dúvida: ficar para trás em relação a quê?
- Se essa tecnologia realmente fosse libertar todo mundo, não haveria motivo para entrar cedo, e participar depois também não seria tarde demais — ela continuaria existindo amanhã
- Expressões como “Have Fun Staying Poor” na comunidade de criptomoedas são uma estratégia de pressão psicológica sutil que usa o FOMO como arma para enfraquecer o ceticismo
A mesma visão sobre a onda da IA
- Depois de usar várias ferramentas de IA na prática, a conclusão é que algumas são boas, mas a maioria tem pouca utilidade
- Neste estágio, há mais divulgação excessiva e expectativas infladas do que valor real
- O autor está completamente satisfeito em esperar até que o hype se concretize, e não vê motivo para o esforço de aprender WordStar para DOS
- Se a tecnologia for realmente tão extraordinária, então deve ser possível aprendê-la e usá-la de forma produtiva no momento escolhido pela própria pessoa, e não no cronograma definido por outros
Casos em que não começar cedo não foi problema
- O autor não usou o Git quando ele apareceu pela primeira vez, e só o aprendeu depois que estabilizou e passou a ser exigido no trabalho — talvez tivesse sido 7% mais eficiente se tivesse sofrido no começo, mas também poderia ter desperdiçado tempo com uma tecnologia fracassada
- Escreveu a dissertação de mestrado sobre o metaverso, e aprender desenvolvimento em VR foi divertido, mas sua utilidade prática foi nula
- Já participou de testes clínicos de vacinas, porque julgou que isso poderia trazer benefício pessoal e ajudar a humanidade
O risco e a falta de sentido da adoção precoce
- É difícil lembrar de alguém que, ao começar cedo, tenha ganhado algo além do direito de se gabar
- Alguns investidores iniciais ganharam dinheiro, mas houve o mesmo número de pessoas que perderam
- Há tecnologias que deram certo, como HTML 2.0, mas existe a mesma chance de cair em um beco sem saída como o Flash
- O “cutting edge” da tecnologia muitas vezes é na verdade “bleeding edge”, isto é, uma área arriscada e cara
Por que esperar é legítimo
- A cada hora, 16.000 novas vidas nascem, e elas não estão “ficando para trás” só porque não aprenderam tecnologia no instante em que nasceram
- Em conclusão, esperar até confirmar se algo é realmente útil é 100% aceitável
- Mais importante do que a pressa é o julgamento racional e a liberdade de escolher o momento certo
4 comentários
Nesta era de excesso de informação sobre IA, o cansaço já supera a utilidade. Conselhos categóricos que beiram o viés de confirmação, textos com cara de publicidade e até conteúdos no YouTube com um tom fortemente comercial... Hoje em dia, quando todo mundo levanta a voz como se a própria opinião fosse a resposta certa, essa autoconfiança sem fundamento acaba tornando tudo ainda mais desgastante. Às vezes, dá vontade de escapar desse ruído.
iPhone, AlphaGo e Bitcoin escalaram a parede do ceticismo, então por que a IA de repente acelerou tanto?
Estou há muito tempo nesse meio, observando, e acho que as mudanças recentes se devem em grande parte a dois fatores.
Primeiro, o valor em jogo ficou grande demais. Antigamente, alguns milhões de dólares já pareciam algo enorme, mas agora o dinheiro está circulando na casa dos bilhões. E, naturalmente, onde o cheiro de dinheiro fica no ar, gente de todo tipo acaba se reunindo. Soma-se a isso a entrada em massa de pessoas de certas esferas culturais, e a própria atmosfera do setor mudou bastante para o estilo característico delas.
Olhando para hoje, dá para ver claramente que, diferente da antiga sensibilidade de TI/CS, agora parece que "lábia" e "showmanship" sustentam tudo. Em outros tempos, seriam pessoas que teriam saído junto quando a bolha estourasse, mas desta vez, como o centro de tudo é a tecnologia de LLM — que "fala bem" —, não há sinal de que esse fluxo vá terminar tão cedo. Acho que esse clima vai continuar daqui para frente.
Opiniões no Hacker News
Se essa tecnologia é mesmo tão incrível, eu deveria conseguir aprendê-la no meu próprio ritmo e aumentar minha produtividade
Ainda existem ganhos de produtividade agora, mas não é uma mudança avassaladora para todo mundo, e a dificuldade de onboarding é bem alta
Acho que, com o tempo, a produtividade vai aumentar e a barreira de entrada vai cair. Esperar agora também não é uma má ideia
Tecnicamente é opcional, mas é a primeira vez que vejo esse tipo de pressão. No fim, parece uma estrutura feita para aumentar o consumo de tokens e dar dinheiro para empresas de AI
Se o paradigma tecnológico mudar, há uma boa chance de esse conjunto de habilidades se tornar irrelevante
É útil principalmente para delegar tarefas repetitivas e chatas que eu não quero fazer. Só serviu para reduzir a diferença em relação aos usuários de Vim, nada de muito especial
Se eu estivesse começando desenvolvimento web agora, provavelmente pareceria muito mais difícil
Só assim dá para influenciar a direção e contribuir para o processo de amadurecimento
Quando a geração muda, você pode acabar como alguém que “não sabe por que o ícone de salvar tem formato de disquete”
Eu ignorei completamente cripto e metaverso e não sinto que perdi nada com isso
Já os LLMs reduziram dramaticamente a distância entre ideia e implementação e foram um verdadeiro ponto de virada na minha vida como desenvolvedor
Ainda não sei se foi uma mudança boa, mas no momento estou curtindo bastante
Depende totalmente da natureza do projeto
Antes eu dependia de desenvolvedores sêniores ou do Stack Overflow, mas agora consigo resolver sozinho
Ainda assim, é preciso ver os LLMs como um espectro inteiro — o fato de uma parte ser útil não significa que tudo seja valioso
Eu sou positivo em relação a interfaces de chat baseadas em LLM, mas sou cético quanto a automação por agentes
Agora não é hora de “esperar”, e sim de aprender novas tecnologias profissionalmente
Mesmo que isso acabe não servindo para nada, depois é só voltar ao jeito antigo de trabalhar
Existe sim um valor em começar cedo
Quem entrou cedo em Bitcoin, redes neurais ou jogos mobile recebeu grandes recompensas
Mas também houve muitas tecnologias que desapareceram, como ActionScript ou apps para BlackBerry
Se você quer grandes ganhos, precisa assumir riscos e entrar cedo; se quer estabilidade, faz sentido esperar
Preciso de tempo para avaliar se uma nova tecnologia está alinhada com os meus valores
Pensando agora, ainda parece idiota, mas se eu tivesse comprado naquela época teria ficado rico
Deu lucro por alguns anos, mas no fim virou uma tecnologia extinta
As pessoas ignoram como é difícil prever o valor futuro
E o sucesso dos jogos mobile foi determinado mais por marketing do que por tecnologia
O grande medo é que a carreira possa desaparecer
Se os LLMs aumentaram a produtividade, talvez as empresas não tenham mais motivo para contratar gente de novo
Por isso estou pensando se consigo aguentar mais 10 anos ou se devo mudar de carreira
Cheguei até a invejar um mecânico trocando pneus — independentemente da economia, pneu continua sendo pneu
Ferramentas do passado, como o MS Access, também prometeram que “não seria mais preciso programador”, e no fim criaram um mercado de manutenção
Sair distribuindo currículo aleatoriamente não funciona muito bem
Enquanto os desejos humanos não acabarem, novos recursos, plataformas, testes, documentação e serviços continuarão surgindo
Até a automação completa chegar, o trabalho não vai desaparecer
Mas o software vai continuar evoluindo; não vai simplesmente sumir
Se você quer um verdadeiro “fosso”, precisa procurar algo complexo, que exija licença e tenha demanda constante
Eu penso o contrário: a melhor estratégia é embarcar rápido nas tecnologias mais novas e sair delas assim que o futuro ficar incerto
Como no Bitcoin, quem entrou cedo teve grandes ganhos, mas quem entrou tarde demais só assumiu risco
Com AI é a mesma coisa: quem produziu conteúdo no começo se beneficiou, mas agora a vantagem inicial desapareceu
Além do Bitcoin, existiram inúmeras outras moedas, e a maioria fracassou
No fim, casos como a Tulip Mania se repetem, como numa bolha das tulipas
Se seguisse esse princípio, ninguém teria conseguido manter Bitcoin por 15 anos
O verdadeiro diferencial está em construir especialização profunda e usar esse conhecimento para criar novas conexões
Só assim dá para se tornar um first mover de verdade
Programo desde 1986 e já aprendi a não ser dominado por FOMO (medo de ficar de fora)
Mesmo sem correr, no fim sempre sobra o trabalho de arrumação
Com a AI é a mesma coisa: ela está indo na direção de reduzir o tamanho das equipes
Assim como SaaS, iPaaS, serverless e nuvem gerenciada, a AI também acelera o desenvolvimento centrado em times pequenos
No começo da nuvem, havia administradores de sistemas dizendo que “isso nunca vai decolar”
Mas os curiosos e early adopters acabaram virando mais tarde líderes de migração para a nuvem
Com desenvolvimento mobile aconteceu a mesma coisa: só quem aprendeu cedo conseguiu aproveitar as oportunidades
Administrar EC2 e administrar servidor físico é tecnicamente quase a mesma coisa
Só que o mercado cresceu porque a diretoria acreditou no marketing
LLM está mais para uma ferramenta como uma IDE, e não é difícil de aprender
No começo eu era contra programação assistida por LLM, mas hoje uso Claude Code com frequência
Se o valor central dos LLMs é que até pessoas não técnicas conseguem usar com facilidade, então para desenvolvedores isso é ainda mais fácil
Por isso concordo com o autor quando diz que “não precisa se preocupar em ficar para trás”
O que organizações de engenharia precisam fazer agora é entender bem as ferramentas de AI e descobrir onde aplicá-las
Ferramentas como Claude Code conseguem transformar em uma funcionalidade pronta em uma hora ideias que antes eram “um dia a gente faz”
Perder essa oportunidade seria um desperdício real
Tem gente que só quer separar trabalho e vida pessoal. Basta aprender o quanto for necessário
A tecnologia vai evoluir, mas por enquanto esperar também é uma escolha sensata
Para mim, LLM já é uma habilidade essencial
O importante é saber quando, onde e como usar
Se você não consegue automatizar tarefas simples e repetitivas, isso acaba virando uma queda de produtividade para o time inteiro
Por exemplo, usar LLM para gerar código de reprodução de bug ou testar regressões de desempenho já é o básico hoje
Graças a esse tipo de automação, ficou mais fácil fazer análises precisas, e os colegas também esperam esse nível de eficiência
Dizer que alguém não usou Git no começo pode significar que não usava nenhum controle de versão
Ainda existiam desenvolvedores que faziam controle de versão copiando arquivos, e para eles aprender Git trouxe uma ajuda enorme
Com LLM isso não acontece
Queria que todos os clientes migrassem para Git
A ideia é que esperar por uma tecnologia madura também não é algo ruim