As skills que não depreciam na era da IA

A forma de desenvolver software vem mudando, mas os padrões do passado parecem se repetir.

Nos anos 50 e 60, programar em Assembly era coisa de poucos. Com a chegada de linguagens de alto nível como Fortran e COBOL, os compiladores automatizaram os detalhes de baixo nível, permitindo que programadores se concentrassem na lógica e no design. Houve resistência: programadores experientes temiam perder o controle e duvidavam que o código compilado fosse tão eficiente quanto o escrito à mão. No final, os compiladores não eliminaram empregos. Pelo contrário, impulsionaram uma explosão na demanda por programadores, democratizando a programação.

Notou uma similaridade com o momento atual?

Hoje, parece que estamos vivendo uma transição análoga. As especificações que escrevemos estão se tornando esse novo "código de alto nível", e as LLMs + harness, os novos compiladores. Mas existe uma diferença fundamental. Compiladores são determinísticos: dado o mesmo input, sempre produzem o mesmo output. LLMs são fundamentalmente probabilísticas. Por mais que você escreva a spec perfeita, linda e cheirosa, o LLM sempre terá uma probabilidade maior que zero de devolver algo diferente do que você esperava.

E é justamente essa diferença que torna certas habilidades mais valiosas do que nunca.

Pare de debater AGI

"Ahh não, lá vem mais um sabichão falar do que não sabe..."

O que é AGI, afinal? Alguns dizem que é a Skynet. Há quem diga que é apenas uma linha de chegada que avança à medida que nós chegamos mais perto: toda vez que a IA resolve um problema complexo, a gente diz que isso ainda não é inteligência de verdade e empurra a definição mais para frente.

Mas vamos cair na real. No fim das contas, será que importa qual nível técnico de autonomia a IA terá?

A verdade dói, mas precisa ser dita: talvez ela já tenha chegado no nível suficiente para substituir boa parte do que você faz hoje.

O caso do Vinext, a reescrita do Next.js em uma semana pela Cloudflare, mostra isso com clareza. Quase todas as linhas foram escritas por IA. Mas o projeto só funcionou porque tinha uma pessoa excepcional pilotando, decidindo a arquitetura, corrigindo o curso e cercando o processo de determinismo.

Então, em vez de perder tempo debatendo se a IA "pensa" ou se ela é apenas um "papagaio de probabilidades", gaste esse tempo evoluindo as habilidades que ela vai demorar mais para atingir.

Skill 1: Comunicação

Eu já falei em um post anterior sobre como comunicação é a habilidade que mais vai diferenciar profissionais. Mas vale reforçar.

Não estou falando sobre ser um grande palestrante. Estou falando sobre conseguir entender e ser entendido de forma clara e eficiente, tanto por pessoas quanto pela IA.

Na era em que LLMs são o novo compilador, a qualidade do "código-fonte" que você escreve (specs, contextos, prompts) determina a qualidade do output. Comunicação ruim gera software ruim, não importa quão poderoso seja o modelo.

Skill 2: System Design

Você não precisa ser o Martin Fowler. Mas precisa saber como funcionam os sistemas por baixo dos panos, mesmo que minimamente. Saber desenhar uma solução antes de implementá-la. Saber avaliar trade-offs. Saber comunicar decisões técnicas para quem não é técnico.

LLMs podem gerar código, mas não conhecem as nuances do seu negócio. Não sabem que aquele microserviço vai receber 10x mais tráfego no próximo trimestre. Não sabem que a equipe que vai manter o código tem três pessoas. Não sabem que o SLA exige 99.99% de disponibilidade.

Essas decisões de design (o que construir, como estruturar, o que não fazer) continuam dependendo de pessoas.

Skill 3: Tomada de Decisão

Essa é a que eu mais quero enfatizar. E é a que menos gente está desenvolvendo.

A IA pode te dar cinco caminhos tecnicamente viáveis para resolver um problema. Todos compilam, todos passam nos testes, todos parecem elegantes. Mas só você conhece a cultura da empresa, o apetite de risco do negócio, o histórico de decisões que levaram até aqui, e as nuances que fazem uma solução ser brilhante ou um desastre.

Com isso, você passa a ser pago pelo seu julgamento. O seu sucesso passa a estar diretamente relacionado a quão bem você consegue decidir os caminhos a seguir e, principalmente, os que não seguir.

"Em terra de cego, quem tem um olho é rei."

A grande maioria das pessoas tem preguiça de pensar. Nunca me imaginei dizendo isso, mas é aí que você se diferencia. Tomada de decisão estratégica significa avaliar e pesar os riscos. O peso da escolha final e a responsabilidade pelas consequências são as únicas coisas que não vão sair das suas mãos.

O que fazer com tudo isso

Eu sei, eu sei... "Que papinho de coach hein, Marcelão..."

Pois é. Compre meu curso... Mentira, não tenho um curso. Mas deveria.

Se o padrão histórico se repetir como nos anos 50, a demanda por profissionais não vai diminuir, vai mudar de forma. Quem souber se comunicar, projetar sistemas e tomar boas decisões vai ter uma vantagem desproporcional. Porque a IA amplifica capacidade. E zero vezes qualquer número ainda é zero.

A questão não é se a IA vai mudar a profissão. Já mudou. A questão é: você está investindo nas skills certas?