E então? Quando a IA aprender a executar, o que é que realmente é escasso?

Recentemente, o tema do hype em torno da IA tem sido um pouco diferente do habitual. Não surgiu mais um novo modelo, mas sim uma nova geração de ferramentas de IA que estão a explodir em popularidade — elas já não se limitam a “ajudar-te a pensar” ou “ensinar-te como fazer”, mas passam a “fazer por ti”. E qual é o problema? O que está por trás disto reflete uma mudança mais profunda: uma certa habilidade que antes valorizávamos está a perder rapidamente valor, enquanto outra habilidade, que foi subestimada durante muito tempo, está a tornar-se extremamente escassa.

Quando a IA passa de assistente a executor

Até agora, a nossa perceção da IA era linear: tu perguntas → ela responde; tu enfrentas um problema difícil → ela fornece uma solução. Nesta relação, os humanos ainda mantêm o controlo sobre as decisões-chave.

Mas agora, esse padrão foi quebrado. A nova geração de ferramentas de IA, os Agentes de IA, demonstram capacidades completamente diferentes — podem operar autonomamente interfaces, preencher formulários, enviar mensagens, modificar códigos, organizar ficheiros, executar scripts, e até completar fluxos de trabalho complexos através de múltiplas aplicações. Essas tarefas antes só possíveis com intervenção humana, agora podem ser assumidas diretamente pela IA. Ainda mais importante, essas ferramentas já não são exclusivas de programadores; estão integradas em plataformas como Telegram, Discord, Slack, no dia a dia do trabalho, como assistentes de topo disponíveis 24 horas por dia.

Os dados mais recentes do GitHub Copilot mostram que quase 46% dos desenvolvedores ativos usam IA para programação assistida, com uma aceleração de quase 56% na velocidade de conclusão de tarefas. Algumas plataformas de IA para programação já valem centenas de bilhões de dólares, sendo consideradas as “empresas de software de crescimento mais rápido no setor empresarial”.

Isto não é apenas uma melhoria nos números de eficiência, mas uma mudança essencial: executar uma tarefa passou de uma escassez para um padrão escalável.

A grande transferência de escassez: de “saber fazer” para “saber escolher”

Quando todos conseguem executar tarefas de forma eficiente, o foco da competição inevitavelmente muda.

Antes, o fator-chave para fazer bem uma tarefa era aproximadamente: 30% de reflexão (pensar bem no que fazer), 70% de execução (fazer). Essa proporção está agora a inverter-se. Num mundo onde a IA pode executar tarefas de alta qualidade, a verdadeira competição passa a ser: 70% de julgamento (saber o que fazer, quando fazer, se vale a pena fazer), e 30% de supervisão (garantir que a IA executa corretamente).

O impacto desta mudança é profundo. Empresas de IA no Vale do Silício começaram a contratar “Storytellers” e “Decision Makers” com orçamentos enormes — parece contraintuitivo, mas a lógica é clara: quando a execução deixa de ser uma escassez, o verdadeiro alavancador é a capacidade de fazer julgamentos precisos e convencer os outros da sua validade.

O que é necessário? Julgamento preciso, comunicação clara, capacidade de construir confiança. E a soma dessas habilidades é, essencialmente, uma forma ampla de “poder de influência”.

Observar o ecossistema de criadores atualmente revela o poder desta mudança. Segundo dados recentes, embora a economia dos criadores esteja a crescer rapidamente (espera-se que passe de alguns milhares de milhões para quase 500 mil milhões de dólares), a distribuição dos benefícios é altamente desigual — apenas 4% dos criadores atingem um nível de rendimento profissional (mais de 100 mil dólares por ano), enquanto 46% ganham menos de 1000 dólares anuais.

Não é uma questão de falta de conteúdo, pelo contrário — há uma explosão de conteúdo e uma competição acirrada. Então, onde está a diferença entre esses 4% e 46%? Frequentemente, na capacidade de julgamento. Conseguir identificar que conteúdo vale a pena fazer, encontrar uma perspetiva única na multidão de vozes, e provar continuamente que o seu julgamento é correto.

A mudança de poder entre dois tipos de alavancagem

Naval, um investidor, já afirmou um conceito clássico: Código e mídia são as duas principais alavancas do novo rico.

Nos últimos dez anos, a alavanca do código dominou o mundo da tecnologia. As histórias de sucesso do Vale do Silício quase sempre seguem este roteiro: escrever código uma vez → servir milhões de utilizadores → crescimento exponencial → rentabilização em escala. Essa lógica era invencível antes do advento da IA tão poderosa.

Mas as mudanças atuais estão a quebrar esse jogo. Com a crescente penetração da IA na programação, a escassez de código está a desaparecer. Não é preciso um diploma avançado para gerar códigos de qualidade razoável com IA; “todos são desenvolvedores” deixou de ser um slogan e tornou-se uma realidade. Quando a tecnologia deixa de ser uma barreira, a vantagem única do código como alavanca desaparece.

Por outro lado, a alavanca da mídia é mais difícil de ser completamente substituída pela IA. Por quê? Porque há elementos que a IA não consegue automatizar facilmente:

• Julgamento de valor: não pode ser automatizado do zero
• Confiança: não pode ser gerada por algoritmos do nada
• Influência: não pode ser rapidamente copiada ou falsificada

Mais importante, essas duas alavancas estão agora a começar a fundir-se. Quando a IA assume grande parte do trabalho repetitivo, indivíduos com julgamento único podem transformar diretamente o seu conhecimento em impacto em larga escala.

Um que saiba julgar + uma IA que execute = uma “organização digital” capaz de operar de forma independente

Isto não é apenas uma substituição de ferramentas, mas uma combinação e amplificação de capacidades.

Novas regras de sobrevivência para criadores

Diante desta mudança, criadores e profissionais precisam reavaliar a sua forma de trabalhar.

Primeiro, uma transformação na abordagem à produção de conteúdo

A IA permite triplicar a quantidade de conteúdo produzido, mas isso também significa que a influência média de cada peça diminui. Nesse ambiente, produzir em quantidade já não faz sentido. A verdadeira competição é quem consegue fazer julgamentos melhores — não produzir 100 artigos cegamente, mas escolher com precisão os 3 que valem a pena aprofundar.

Dados recentes da McKinsey mostram que as novas tecnologias podem automatizar teoricamente 57% do tempo de trabalho. Mas isso não significa que os empregos vão desaparecer; significa que os humanos podem dedicar mais energia a tarefas que as máquinas não fazem bem: decisões complexas, construção de relações, pensamento crítico e empatia. Para os criadores de conteúdo, o que se poupa não é apenas tempo, mas recursos de atenção — mais foco para refletir sobre “o que realmente vale a pena fazer”.

Segundo, uma mudança na construção de marcas

A construção de marcas tradicional baseava-se em orçamento, exposição e respaldo institucional. Agora, essa abordagem está a perder eficiência. A nova lógica é criar “nós de confiança” — acumulando confiança através de julgamentos precisos e consistentes.

Isso explica por que algumas novas mídias estão a apostar em mercados de previsão e rastreamento de julgamentos. Quando cada julgamento pode ser quantificado, verificado e registrado, a confiança torna-se um ativo real acumulável. Dizer que “uma tendência vai acontecer” não é mais uma questão de intuição, mas de mercado validar com dinheiro real. Assim, a competição de conteúdo transforma-se numa arena de julgamento.

Mais uma vez, a relação com o público é reconfigurada

A lógica tradicional de mídia era o “funil de tráfego”: exposição → cliques → leitura → conversão → conclusão. Os leitores assistiam ao conteúdo e iam embora.

Na nova era, o ciclo deve ser de “impacto fechado”: emitir julgamentos → receber validação → fazer revisão pública → otimizar continuamente. Cada julgamento é registrado, verificado, validado pelo mercado e pelos leitores. Julgamentos corretos ganham confiança; os incorretos, através de revisões públicas, mantêm a integridade. O público deixa de ser apenas “quem consome e vai embora”, passando a ser “quem observa continuamente e valida”.

Por fim, a reorientação do valor do conteúdo

Antes, a competição era por “rapidez” — quem publicava primeiro sobre um evento conseguia mais tráfego. Mas agora, com a IA a superar a velocidade humana, essa estratégia já não funciona.

A verdadeira oportunidade está na profundidade. Não basta apenas contar “o que aconteceu”, mas explicar “o que isso significa” ou “o que vai acontecer a seguir”. A primeira exige perceber além da superfície, identificar problemas reais; a segunda, fazer previsões claras, ousadas e verificáveis. Essa profundidade não está na extensão do texto, mas na força do julgamento. Os leitores não querem mais informações em excesso, mas sim um “julgador” que os ajude a filtrar e decidir.

E então? O valor essencial não mudou

Ferramentas como a Clawdbot mostram que a tendência de IA passar de “ajudar a pensar” para “fazer por ti” é irreversível.

Quando a IA aprende a executar, o valor central do humano volta a ser: saber o que realmente vale a pena fazer. Assim, a competitividade na área de mídia e criatividade também muda — de “capacidade de produzir” para “capacidade de julgar”.

Nos últimos dez anos, competiu-se para ver quem era mais capaz de “fazer”; nos próximos dez anos, quem é mais capaz de “escolher”. Os primeiros dependem de esforço e habilidade; os segundos, de cognição e acumulação.

Como fundador ou profissional, a minha questão não é “a IA vai substituir-nos”, mas sim “quando as tarefas rotineiras forem assumidas pela IA, podemos criar valor em níveis superiores?”

Depois de a IA ajudar a organizar dados, classificar materiais e acompanhar tendências, o que sobra para fazer? Continuar a preencher o dia com tarefas rotineiras ou dedicar-se ao verdadeiro pensamento: que conteúdo vale a pena fazer? Que direção é realmente valiosa? Que julgamento pode mudar decisões de outros?

Essa resposta determinará o teu valor na era da IA. E esse valor depende cada vez mais de duas coisas: a tua capacidade de julgamento e a tua habilidade de fazer os outros acreditarem nele — ou seja, a tua “influência” e “capacidade de comunicação” em sentido amplo.

Retornando à essência do trabalho de mídia, independentemente da evolução tecnológica, a missão dos profissionais permanece a mesma: compreender o mundo, transmitir valor. A IA apenas automatiza a parte de “transmitir”, enquanto “compreender” e “julgar o que vale a pena transmitir” continuam a ser a verdadeira vantagem competitiva. E essa vantagem pode tornar-se ainda mais valiosa.

Esta é a verdadeira questão desta nova onda de IA — não é sobre como a tecnologia evolui, mas se nós, enquanto humanos, conseguimos encontrar aquilo que só os humanos podem fazer.