AI está nos emburrecendo?

Essa pergunta é digna, mas será que é o que realmente nos incomoda?

Me parece necessário investigar o que precede essa dúvida em nossas mentes. Pois é só isso mesmo que queremos saber?

Estar delegando pra AI a lição de casa, o entendimento de uma thread longa de emails, criação de um novo algoritmo… Parece meio que uma forma de trapaça, né? No final das contas, fui eu quem resolveu o problema ou foi a IA? Onde está a minha capacidade nisso tudo? O que aprendi com isso?

Percebo que nas perguntas relacionadas à “AI nos deixar mais burros”, há questões escondidas ou preocupações mais essenciais que precisamos investigar, antes de dar uma resposta “sim” ou “não”.

Claro que as pessoas não gostam de serem percebidas como burras ou no mínimo menos inteligentes, como bem a humanidade já percebeu há muito tempo, e depois, bem representado na linguagem direta de Schopenhauer:

“Nada desperta tanto ódio quanto a percepção da superioridade intelectual de outro.”

Na linha do que o notável filósofo alemão, Arthur Schopenhauer expressava, as pessoas aceitam muito bem que outros sejam mais fortes, mais bonitos, mais ricos. Mas temos uma tendência forte em não aceitar que outros nos surpreendam, demonstrando que são mais inteligentes que nós. Portanto, acredito também que haja um pouco de preocupação fidedigna em perder essa qualidade que prezamos tanto: sermos mais inteligentes.

Aprender ou resolver mais rápido?

Então “ficar mais burro” ou menos ir perdendo competências ou parar de adquiri-las, nos parece uma ameaça real e intimamente pessoal. Andei notando, ainda pelo menos no momento em que escrevo esse texto, que desenvolvedores têm medo de admitir brincar com vibe coding. Pois isso os expõe publicamente por alguém que recorreria a atalhos, revelaria preguiça intelectual ou algo assim. Há na verdade o argumento sobre o potencial de lixo, ruído, bloat e fragilidade que códigos gerados por AI (nesse momento) e isso dá força ao lado da argumentação sobre não valer a pena delegar para uma IDE gerar códigos pra você, porque você pode não entendê-lo depois, ou pior, não saber o que mais se esconde nesse código que você não domina: fragilidade, representada em vulnerabilidades críticas ou bugs.

Um desenvolvedor que hoje recorrer fortemente a códigos gerados por AI, estaria delegando não somente seu envolvimento direto com o resultado, mas estaria abrindo mão do conhecimento e outras competências intelectuais.

Saber como aplicar é a saída?

Há também a linha de argumento que é originada pelas pessoas que também são do ramo de engenharia de software, que é “saber pedir para AI”. Saber especificar e saber avaliar pra onde o código gerado via AI está indo, são ações necessárias pra evitar códigos problemáticos ou resultados funcionais que não agradam. Essa ideia de como usar da melhor forma os códigos gerados por AI está alinhada com “quem tem conhecimento e sabe o que está fazendo, consegue ter mais cuidado e critério” para não criar o AI Slop.

O tal do AI Slop

Um contexto rápido pra você que teve contato com o termo AI Slop, tem uma noção do que seja, mas ainda está na dúvida do que ele representa. É um conteúdo gerado por AI, com algumas dessas características:

• É de baixa qualidade, seja técnica ou funcional
• Sem apropriada revisão humana
• Sem valor real ou profundidade
• Integrações forçadas que frustram o usuário
• Contém alucinações ou distorções da realidade

Acesso fácil + Pressa + Falta de Contexto = Ai Slop na certa

Tentei acima fazer uma brincadeira ao criar uma fórmula super simplificada de como gerar um AI Slop. Mas se eu puder ocupar mais uns caracteres, acho que tenho uma fórmula ainda melhor (ainda simplificada, mas melhorada):

AI Slop = Acesso a AI + Pressa por resultados + Pouco critério + Pouco contexto + Pouca responsabilidade + Ego

É isso. Vou encerrar aqui minha divagação sobre AI Slop. Devo explorar isso noutro ensaio. Vamos voltar ao assunto: “AI está nos deixando burros!?”

E o que é ser burro afinal?

Você chamaria [mentalmente apenas, claro] alguém de burro se a pessoa demonstrasse defasagem ou falhas relacionadas a:

• Inteligência: raciocínio lógico, abstração, memória, velocidade de resposta.
• Conhecimento: estudo, conhecimento formal, informações.
• Sabedoria: julgamento, prudência, conexão de experiências e conhecimento.
• Funções executivas: auto-controle (impulsos ou emoções), planejamento, organização, foco.

Não sou nenhum profissional ou especialista da psique humana - longe disso, mas sei que “Burro” não é um termo científico. Mas tentando aqui resumir o que seria “Burrice”, pra termos o mesmo ponto de partida nessa discussão, é importante trazer à tona quais são os parâmetros da burrice.

Mas e aí? AI está nos deixando burros mesmo?!

Sim! Pronto. Resolvido.

Bom, se você leu até aqui, já está esperando que a resposta não seria exatamente.

Esperando uma franqueza fidedigna de você que lê esse ensaio, peço que reflita por favor nos aspectos que citei em “E o que é ser burro afinal?” e responda pra você mesmo, se ao usar AI no seu dia-a-dia, está perdendo algo relacionado à Inteligência, Conhecimento, Sabedoria, Funções executivas. Se a resposta for “Sim”, então a AI está te deixando burro; se a resposta for “Não”, então a AI Não está te deixando burro; Se a resposta for “Depende”, então você está passando por uma transformação mista, perdendo e ganhando ao mesmo tempo.

Experiência mista com AI. Entre a ferrugem e o brilho

Digamos que ao usar AI delegando esforço cognitivo e deixando de aprender sobre algo, você esteja atingindo melhores resultados - ou ainda - criando oportunidades de compreender coisas que antes não teria acesso fácil.

Você pode estar parando de adquirir algumas habilidades sim, isso é fato! Mas pode estar adquirindo outras, é uma troca.

Mentalmente eu categorizo isso como um fator de Ferrugem VS Brilho. Você enferruja em alguns aspectos, mas brilha em outros.

Nesse momento que escrevo esse ensaio, há uma quantidade absurda de pessoas desenvolvendo suas próprias ferramentas de trabalho, se produzindo e se aprimorando de uma maneira sem precedentes. Há desenvolvedores criando projetos em linguagens de programação que eles não dominam; eles enferrujam o aprendizado relacionado à tal linguagem, mas brilham por aproveitar seu conhecimento de uma forma que excede seus próprios limites cognitivos e de esforço.

A metáfora do alfaiate

Quando as máquinas de costura e o início da industrialização têxtil se popularizou, muitos clássicos alfaiates e mestres artesãos sentiram mais do que uma justa ameaça financeira: sentiram um profundo desprezo técnico pela novidade. Costurar roupas sob medida exigia cálculo e anatomia, foco absoluto, anos de estudo e uma precisão milimétrica. Para muitos da velha guarda, a máquina não era uma evolução, era um atalho preguiçoso que destituía o ofício de sua essencial exigência intelectual.

A ferida mais dura, no entanto, surgiu ao olhar para as ruas e notar que as pessoas comuns estavam usando casacos e calças consistentes, feitos em escala. A verdade incômoda ali exposta era que a imensa maioria pouco se importava com a maestria, com a genialidade mental do artesão ou com o esforço investido no corte de cada lapela. As pessoas apenas precisavam não passar frio ou mais acesso à vestimenta em geral. Para a população geral, a complexidade do processo se tornava irrelevante desde que eles tivessem acesso a boas roupas, praticidade, melhor acesso à vestimenta.

Mais uma vez, o que o público exigiu não foi o atestado de inteligência de quem fez, mas a entrega do resultado. Os alfaiates gostando ou não…

Aterrizando no nosso caso

Se tratando de uso de AI, seja profissionalmente ou pessoalmente, estamos explorando ideias, criando ferramentas, aprendendo novos tópicos. Mas como no caso dos alfaiates, que tinham o conhecimento fino e desejável para produzir e ajustar roupas com maestria, isso já não é mais comum; o número de alfaiates per capita é hoje altamente reduzido, uma profissão quase em extinção. A acessibilidade de ferramentas, processos produtivos, AI generativa e o que quer que você lembre de colocar nessa lista, está tirando sim a necessidade de termos uma alta escala de profissionais que sabem o craft, o ofício. Estamos pulando para um nível de produção de conteúdo e ferramentas onde esse conhecimento especializado está sendo diluído, facilitado e se tornando acessível para grande parte da população mundial.

Entendendo “A Metáfora do Alfaiate” penso que devo parar de me preocupar se AI está me deixando burro. Estamos num momento de grande transformação, e que ainda não chegou em seu platô. A mentalidade do alfaiate não me ajudará a me adaptar para a realidade atual, quem dirá ao futuro.

Vivemos em transição. As vezes é difícil participar delas

A expectativa sobre o trabalho de programação duma época pra outra mudou, hoje você dizer pra uma pessoa que ela vai ter um semestre na faculdade voltado à eletrônica e outro semestre de linguagens de baixo nível, seria loucura!

Um breve histórico ultra-super-mega resumido-simplificado e informal sobre tendências na programação:

• 1940s — Operador | Programava fisicamente | Linguagem de máquina | Foco: hardware
• 1960s — Programador | Alto nível inicial | Procedural | Foco: algoritmos
• 1980s — Eng. Software | Alto nível estruturado | Modularização | Foco: processo
• 1990s — Desenvolvedor | Orientação a Objetos | Abstração | Foco: aplicações
• 2000s — Web/Eng. | Alto nível + web | APIs & serviços | Foco: internet e escala
• 2010s — Dados/Eng. | Alto nível + dados | Distribuído & ML | Foco: métricas
• 2020s — AI Engineer | Código + linguagem natural | Orquestração de modelos | Foco: contexto e IA

Aqui um super-mega-blaster resumo informal simplificado sobre a evolução das tecnologias na computação e software:

• Física → mexia no hardware
• Binário → instrução por instrução
• Procedural → sequência lógica
• Objetos → modelagem do mundo
• Serviços → modelagem de sistemas distribuídos
• Dados → modelagem probabilística
• Modelos → modelagem semântica

Vamos trocar a pergunta

Quero sugerir uma substituição de pergunta: ao invés de “AI está nos emburrecendo?”, nos perguntar:

• Qual projeto eu sempre deixei na gaveta por não ter todo o conhecimento técnico necessário, mas que agora, com a inteligência artificial, consigo tirar do papel?
• Se eu não precisar mais gastar horas memorizando sintaxes ou configurando infraestruturas básicas, o quão longe a minha criatividade pode chegar?
• Que nova camada de valor eu posso adicionar ao meu trabalho agora que posso terceirizar o ’trabalho braçal’ do código?
• Como posso me tornar um excelente orquestrador, evoluindo de alguém que apenas aperta os parafusos para alguém que desenha a máquina inteira?
• Como eu posso usar a AI de forma cirúrgica apenas nas partes entediantes do processo, preservando a parte ‘artesanal’ apenas naquilo que me dá verdadeiro prazer construir?

Olhando para o panorama, independente de qual é a nossa vontade sobre os impactos da Inteligência Artificial, mudamos a pergunta, percebemos que estamos perdendo a exclusividade do suor manual. Em troca, ganhamos o tempo e a mente livres para sermos os arquitetos de uma nova era.

Há ainda mais para discutirmos

Quando digo “percebemos que estamos perdendo a exclusividade do suor manual”, sei que existe o aspecto da empregabilidade, o quanto somos necessários nesse cenário de grande otimização, postos de trabalho e até profissões inteiras serão categorizados como “alfaiates”. Sei disso, não quero só pintar aqui o lado positivo das transições que estamos vivendo.

Veja o exemplo da empresa Block, fundada por Jack Dorsey (cofundador do Twitter). No dia 27 de fevereiro de 2026 (semana anterior que escrevo esse ensaio), demitiu 40% de sua força de trabalho. Esses 40% representam cerca de 4000 funcionários. E segundo ele mesmo, essa demissão em massa foi impulsionada pela adoção crescente de inteligência artificial na Block.

Pronto. Está aqui também registrado o outro lado dessa maravilha moderna que é a AI, seja em qual forma ela vier: gen AI por chat, AGI, AI agentica, ASI. Há ganhos e perdas. Mas isso já é assunto pra outro ensaio. Vou encerrando esse por aqui.