- Ferramentas de LLM podem se tornar poderosas quando os funcionários as aprendem por iniciativa própria e as escolhem como ferramentas de apoio ao trabalho, mas impor seu uso em toda a empresa junto com ameaças de demissão não é uma boa forma de adotá-las
- Em 4 casos relatados nos últimos 3 meses, CEOs enviaram e-mails para toda a empresa com mensagens do tipo: aprenda imediatamente a usar ferramentas de IA ou procure outro emprego
- Formas de recompensa baseadas no uso em si, como rankings de consumo de tokens, podem aumentar o uso improdutivo em vez de ensinar a usar bem LLMs
- Mesmo que um CEO tenha criado um protótipo funcional ou um contrato com ferramentas agentes, ainda são necessários trabalhos reais como revisão de código, validação de cláusulas, segurança e conformidade legal
- O poder dos LLMs está em ajudar funcionários que sabem usá-los bem a fazer mais trabalho, e não em significar que menos humanos são necessários
Reação exagerada dos CEOs à IA
- Nos últimos 3 meses, foram relatados 4 casos de CEOs reagindo de forma excessiva à IA
- Em comum, apareciam em e-mails para toda a empresa mensagens dizendo que era preciso aprender e usar imediatamente ferramentas de LLM, ou então procurar outro emprego
- Algumas empresas chamaram consultores para ensinar as equipes a usar as ferramentas, ou passaram a oferecer office hours e hackathons internos de IA
- O ponto central de todos os casos se resume à pressão de que, como a IA é uma tecnologia impressionante, os funcionários deveriam usá-la o tempo todo no trabalho
Formas erradas de incentivar
- Algumas empresas criaram rankings de uso de tokens, o que é uma forma inadequada de incentivar o bom uso de LLMs
- Para usar bem a IA, é preciso aprender a ver tokens como um recurso escasso
- Se simplesmente se considerar que quanto maior o uso de tokens, melhor foi o uso, o uso improdutivo tende a aumentar facilmente
- Ferramentas de LLM podem ser poderosas e importantes, mas sua utilidade real envolve vários problemas e limitações
A diferença entre uso forçado e escolha voluntária
- LLMs podem se tornar poderosos quando o usuário aprende bem a ferramenta e a escolhe voluntariamente como apoio ao trabalho
- Quem é forçado a usar ferramentas de LLM não aprende a usá-las bem
- Os funcionários também podem se beneficiar ao entender com mais profundidade o poder e os limites das ferramentas de IA
- O poder dos LLMs está em ajudar os funcionários a fazer mais trabalho quando são bem usados e adotados voluntariamente
O trabalho real que os CEOs ignoram
- Aaron Levie, CEO da Box, embora seja entusiasta de IA, explica por que CEOs acabam se deixando levar demais pela IA
- CEOs estão distantes demais do trabalho real necessário na etapa final para gerar valor com IA, o que os torna vulneráveis à “psicose de IA”
- O termo “psicose de IA” pode causar mal-entendidos, e foi criticado por vários psicólogos e psiquiatras por ser impreciso e poder agravar o problema
- Quando CEOs usam IA, eles veem apenas os bons resultados e não consideram as próximas 10 ou 20 tarefas necessárias para transformar isso em um resultado sustentável com agentes
- Mesmo que um CEO diga “criei um protótipo de produto incrível”, ainda são necessárias revisão de código e correções antes de colocá-lo em produção
- Mesmo que um CEO diga “gerei um contrato”, ainda é preciso validar todas as cláusulas e conectá-lo aos contratos existentes antes de enviá-lo à outra parte
A diferença entre algo funcionar e um produto em escala
- “Funcionar”, “funcionar bem”, “funcionar bem em escala” e “funcionar bem em escala em um ambiente específico” são coisas diferentes
- Empresas mantêm muitos funcionários porque eles preenchem detalhes pequenos, mas importantes, que CEOs costumam não enxergar bem
- Segurança, conformidade legal e acessibilidade são exemplos de detalhes que CEOs tendem a ignorar
- É possível criar algo funcional com ferramentas agentes, mas fazer bem um produto para o mercado de massa e garantir que ele seja usado com segurança exige muito mais trabalho
- Ferramentas de agent coding também podem ajudar em algumas tarefas, mas saltar de “eu fiz uma” para “logo, qualquer um pode fazer” ignora por que se contrata gente com conhecimento e experiência
Ferramentas personalizadas e pensamento de cargo cult
- O melhor caso de uso de ferramentas de LLM está em criar ferramentas totalmente personalizadas para ajudar em tarefas específicas, e não em fazer ferramentas para o mercado de massa
- Se um CEO apenas vê que funcionários em algum lugar da organização trabalham no computador para gerar resultados e conclui que isso é o mesmo que ele fazer algo com Claude Code, isso vira pensamento de cargo cult
- As etapas extras e o trabalho de processamento dos funcionários, que o CEO não vê, continuam sendo necessários
- Quando um CEO cria algo com uma ferramenta agente como Claude Code e vê aquilo funcionando, pode acabar julgando de forma errada por que tantos funcionários ainda são necessários
A lógica das demissões e a narrativa corporativa
- A situação em que um CEO mergulha totalmente na tecnologia de IA e logo conclui que pode demitir metade dos funcionários é descrita de forma sombriamente cômica
- Empresas que acham que podem demitir grandes contingentes por causa de ferramentas de LLM logo descobrirão que estavam erradas
- O que se precisa não é de menos gente, mas de mais gente que saiba trabalhar de forma produtiva
- Na maioria dos casos em que empresas citam LLMs como motivo para demissões em massa, isso serve apenas como pretexto
- Em comparação com dizer que houve contratação excessiva, a narrativa de “eficiência com IA” é mais fácil de vender para Wall Street
O que os CEOs deveriam aprender
- CEOs precisam aprender como a tecnologia funciona, e isso inclui entender suas limitações
- Se um CEO acha que um protótipo feito com vibe coding está pronto para produção, então deveria colocá-lo no ar ele mesmo e ver o resultado
- Se um CEO acha que um contrato feito com vibe coding é tão sólido quanto um revisado por advogados, então verá quanto custam os honorários jurídicos quando surgir um problema
- Ferramentas de IA são poderosas, mas um CEO que acredita que elas substituem o trabalho dos funcionários é um mau CEO
1 comentários
Comentários do Hacker News
Isso me lembra a velha piada: “90% do código é 90% do trabalho. Os 10% restantes do código são outros 90% do trabalho”
Passei quase toda a minha vida adulta, desde 1986, fazendo lançamento de produtos, e uma das coisas que aprendi bem cedo foi que “lançar” é maior do que “projetar”
Há uma quantidade enorme de trabalho para entregar um produto que você coloca no mercado com a sua marca e ainda precisa dar suporte depois
É parecido com ter filhos. Conceber é divertido, dar à luz é doloroso, e criar é trabalho para a vida inteira
Acho que o mesmo tipo de coisa se aplica a produtos lançados em troca de dinheiro
Seria algo como a horda de agentes deles vasculhando GitHub, Slack e wikis para descobrir o que fazer em seguida, enquanto outra horda de agentes cuida de revisão de código, testes, merge, deploy, testes A/B e até rollback
O Boris sozinho fez merge de quase 300 PRs nas últimas 1 a 2 semanas, então os laboratórios de ponta parecem ter quebrado o selo da produtividade
E eles falam de uma IA recursiva de autoaperfeiçoamento tão poderosa e autônoma que toda empresa deveria se preparar para “parar” esse esforço
O model card do Fable/Mythos[1] também inclui restrições no sentido de que o modelo é poderoso demais para deixar pessoas comuns usarem, então eles recusariam pedidos de ajuste e treinamento do modelo
[1] We’ve implemented new interventions that limit Claude’s effectiveness for requests targeting frontier LLM development (for example, on building pretraining pipelines, distributed training infrastructure, or ML accelerator design). Using Claude to develop competing models already violates our Terms of Service, but enforcing this restriction through our safeguards avoids accelerating the actors most willing to violate these terms. Unlike our interventions for cybersecurity, biology and chemistry, and distillation attempts, these safeguards will not be visible to the user. Fable 5 will not fall back to a different model. Instead, the safeguards will limit effectiveness through methods such as prompt modification, steering vectors, or parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
É como primeiro construir um produto inteiro cheio de funcionalidades e depois criar um resumo extremamente comprimido para que todas essas funções apareçam na landing page
Se o visitante não entender o produto complexo inteiro em 10 segundos, você já perdeu
O produto precisa ser complexo. O mercado de software já está nesse ponto, e os frutos mais fáceis já foram colhidos quando você os encontra
Sem dúvida vai haver gente ganhando dinheiro com oportunidades fáceis criadas por mudanças tecnológicas, mas é pouco provável que seja você, porque você não terá a rede de contatos de negócios necessária para isso acontecer
Também me lembra a frase “90% do jogo é metade mental”
Há muitos CEOs ruins. É bem parecido com políticos. Tornar-se CEO é bastante difícil, mas as habilidades necessárias para chegar até esse cargo e as habilidades necessárias para fazer bem o trabalho nem sempre coincidem
Importa para quem você puxa saco, para quem você não puxa saco e se por sorte o timing dá certo
Acho extremamente raro um CEO ser realmente competente no próprio trabalho
Na maioria dos casos, é a classe trabalhadora que sustenta a empresa e, em alguns casos, os funcionários mantêm a empresa funcionando apesar da vontade do CEO
Não quer dizer que executivos queiram destruir a empresa, mas eles são incompetentes e continuam tomando decisões horríveis
No fim das contas, o que é preciso para virar CEO é convencer alguém de que, se te emprestar dinheiro, vai receber de volta
Já trabalhei para pessoas realmente horríveis, que provavelmente não passariam em entrevista em lugar nenhum, mas que eram CEOs porque tinham talento para continuar atraindo mais dinheiro
A maioria tinha pais ricos bancando tudo e entrou em escolas de elite por favorecimento de ex-alunos
Muitos eram mais inteligentes que a média, mas de forma alguma gênios
Foi essa riqueza que lhes permitiu ter contato com computadores antes dos outros
Parece que eles não entendem, ou não querem entender, que em média são claramente “nepo babies”
Claro, ser CEO de uma empresa como a Microsoft deve ser muito difícil e pesado em vários sentidos, mas a maioria dos CEOs não está nessa posição
Falando puramente da minha experiência, a maioria dos CEOs e CTOs eram idiotas que não sabiam de nada
Mas eu programo há 25 anos e só fui CEO por 3 anos, então é bom filtrar um pouco o que digo
Acho que as pessoas superestimam muito esses títulos. No fim, depende do que a empresa realmente faz e do que esse cargo exige dentro dela
O CTO de uma empresa SaaS sem importância pode muito bem ser alguém recém-saído da faculdade. Provavelmente está fazendo algo tão trivial que qualquer um, até um LLM, conseguiria montar
Já o CTO de um serviço de streaming amplamente usado e confiável, que processa uma parte significativa do tráfego global da internet, está resolvendo problemas muito mais interessantes e difíceis, e as decisões dele também são muito mais importantes
Vi no Xitter alguém dizer que “qualquer CEO que queira substituir empregos por AI deveria primeiro substituir a própria secretária por AI”, e acho que é uma regra perfeita
Todo demo de AI é basicamente uma variação de assistente pessoal, então AI não deveria conseguir fazer esse trabalho?
Aposto que o número de voluntários entre CEOs que têm secretária seria zero
Só para constar, não estou tentando insultar assistentes humanos. Eles fazem um trabalho valioso e também acho que não deveriam ser substituídos por AI
Alguém da OpenAI disse agora que é melhor do que médicos. Não fui eu que disse, foi ele. Então ele já deve ter substituído o próprio médico, né?
Uma AI personalizada talvez fosse muito boa para substituir CEOs. Basta pensar em quanto a empresa poderia fazer reduzindo tanto custos indiretos
O código será feito por humanos + AI, e a gestão ficará só com a AI
CEOs entendem que a AI oferece a possibilidade de aumento de produtividade. Usar esse ganho de produtividade para demitir funcionários é uma abordagem sem imaginação
Uma forma mais ousada seria usar esse ganho para superar as expectativas dos clientes atuais ou aumentar a receita sem ampliar o número de funcionários na mesma proporção
Há muitos CEOs ruins
Há também muitos desenvolvedores de software ruins
Quando os dois se encontram, o desenvolvedor de software é demitido
O CEO exerce as stock options algum tempo depois e vai embora
O CEO moderno de empresa de capital aberto em geral se parece mais com um gestor de hedge fund tentando espremer até o último dólar da força de trabalho. A AI é uma alavanca fascinante para eles, mas pouco eficaz
Se a AI te torna mais competente, isso basicamente é como receber um aporte de capital
Um CEO que olha para isso e decide que precisa cortar gente também está sinalizando que não sabe como usar os recursos extras
Por que não conseguimos criar modelos de AI para substituir esses CEOs? Parece que administrariam empresas muito bem
E os funcionários que acham que a AI vai substituir o próprio CEO?