Sempre olhamos para o futuro através do nosso retrovisor. Recomendo a leitura deste artigo do CEO da Notion; a explicação dele sobre por que a IA surgiu inicialmente no campo da programação é excelente. A análise dos dois principais gargalos no trabalho intelectual — dispersão contextual e verificabilidade — é bastante precisa. É por isso que os programadores são os primeiros a se beneficiar, pois seu ambiente de trabalho resolve naturalmente esses dois problemas. Quando outros trabalhadores do conhecimento terão que esperar? Isso pode depender de quem primeiro integrar o contexto disperso em dezenas de ferramentas. ------------------------ Cada era tem seus materiais miraculosos. O aço moldou a Era Dourada, os semicondutores iluminaram a Era Digital e agora a IA chegou na forma de "inteligência infinita". Ivan Zhao, fundador da Notion, usou uma metáfora histórica para esclarecer um ponto: quem controla esse material define a era. Por que a IA é um "material milagroso"? Porque resolveu o problema de escala. Antes do século XIX, os edifícios só podiam ter seis ou sete andares; o ferro era muito pesado e quebradiço, e desabava se houvesse muitos andares. O aço mudou tudo; a estrutura era mais leve, as paredes mais finas, e os arranha-céus surgiram do chão. A inteligência artificial é para o trabalho intelectual o que o aço é para a construção civil. A comunicação humana sempre foi o "pilar" das organizações. Reuniões semanais de duas horas e processos de aprovação em três níveis utilizam ferramentas de escala humana para resolver problemas de escala industrial. Em termos pessoais: Quando poderei dirigir um carro? Simon, cofundador da Ivan, era originalmente um programador 10x, mas agora dirige simultaneamente três ou quatro agentes de codificação de IA, tornando-se um engenheiro 30-40x. Ele agenda tarefas antes do almoço e os agentes continuam trabalhando enquanto ele está ausente. É como evoluir de andar de bicicleta para dirigir um carro. Mas por que só programadores podem dirigir carros? É preciso abordar dois problemas. Primeiro, o contexto é fragmentado. As ferramentas de programação estão concentradas em IDEs e repositórios de código, mas o trabalho de conhecimento geral está disperso por dezenas de ferramentas. Para que a IA escreva apresentações de produtos, ela precisa extrair dados do Slack, de documentos de estratégia, de painéis de controle e até mesmo da memória institucional que existe apenas em sua mente. Os humanos são atualmente o elo que mantém tudo isso unido. O segundo ponto é a verificabilidade. O código pode ser testado para verificar sua correção, e a IA pode ser aprimorada por meio de aprendizado por reforço. Mas como verificar se o gerenciamento de projetos é bom ou se o memorando de estratégia está bem escrito? Sem verificação, não podemos treinar o modelo para aprimorá-lo, e os humanos só podem continuar a supervisionar. Uma vez resolvidos esses dois problemas, bilhões de trabalhadores do conhecimento migrarão das bicicletas para os carros e, em seguida, dos carros para a condução autônoma. Nível organizacional: ainda estamos "substituindo a roda d'água"? Nos estágios iniciais da Revolução Industrial, quando a máquina a vapor surgiu, os donos de fábricas simplesmente substituíram as rodas d'água por máquinas a vapor, deixando todo o resto inalterado. O aumento da produtividade foi muito limitado. A verdadeira virada aconteceu quando os donos das fábricas perceberam que podiam se livrar completamente do rio. Construíram suas fábricas mais perto dos trabalhadores, dos portos e das matérias-primas, redesenhando toda a planta em torno da máquina a vapor. A produtividade explodiu. Os chatbots de IA atuais são como "substituir a roda d'água", sendo simplesmente adicionados a ferramentas já existentes. Ainda não repensamos como seria o cenário ideal quando as organizações pudessem contar com uma mente inesgotável e ilimitada. Que tipo de experimento a Notion está conduzindo? Atualmente, a Notion conta com 1.000 funcionários, mas, ao mesmo tempo, mais de 700 agentes lidam com tarefas repetitivas. Eles redigem atas de reuniões, respondem a perguntas, sintetizam o conhecimento tácito, lidam com solicitações de TI, registram o feedback dos clientes, auxiliam novos funcionários na integração e escrevem relatórios semanais, poupando aos usuários o trabalho de copiar e colar. Ivan afirma que isso é apenas o começo, e que os benefícios reais são limitados apenas pela imaginação e pela inércia. O que significa viajar de Florença para Tóquio? O aço e o vapor não transformaram apenas edifícios e fábricas, mas também cidades. Séculos atrás, as cidades tinham escala humana; era possível atravessar Florença a pé em 40 minutos. Depois, as estruturas de aço tornaram os arranha-céus possíveis, as ferrovias a vapor conectaram o centro da cidade ao interior, e as cidades explodiram em tamanho e densidade. Tóquio, Chongqing e Dallas não são Florenças maiores; elas representam estilos de vida completamente diferentes. A economia do conhecimento representa hoje quase metade do PIB dos EUA, mas a maior parte dela ainda opera em escala humana: equipes de dezenas de pessoas, reuniões e e-mails ditam o ritmo, e as organizações começam a se distorcer quando ultrapassam algumas centenas de pessoas. Construímos Florença com pedra e madeira. Quando um grande número de agentes de IA for implantado, construiremos Tóquio. Uma organização composta por milhares de agentes e humanos, com fluxos de trabalho executados continuamente em diferentes fusos horários, sintetizará decisões com a devida intervenção humana, sem esperar que as pessoas acordem. Será mais rápido, com maior impacto, mas, inicialmente, será mais desorientador. O ritmo de reuniões semanais, planejamento trimestral e avaliações anuais pode não fazer mais sentido. Um novo ritmo surgirá. Perdemos um pouco de clareza, mas ganhamos em escala e velocidade.
