A maioria das pessoas não entende de todo como funciona a substituição de pessoas por IA (ou como ela NÃO funciona). Mesmo uma aceleração de dez vezes de tudo o que um especialista faz não apaga automaticamente o trabalho em si, apenas reescreve a economia em torno dele. Quando o preço efetivo de uma entrega despenca, a demanda latente que costumava ficar na prateleira de repente se torna viável. Eu nunca conheci um proprietário de produto que acha que seus engenheiros estão enviando mais recursos do que o roteiro precisa; a lista de desejos é sempre maior do que o número de funcionários permite. Torne cada recurso dez vezes mais barato de construir e você não corte equipes por um fator de dez – você ilumina todos os "agradáveis de ter" que antes pareciam inacessíveis, além de produtos green-field inteiros que ninguém se preocupou em escopo. Um estudo recente da @Microsoft Research sobre o uso do Copilot no mundo real sublinha o mesmo ponto. Os usuários vêm em busca de ajuda para redigir códigos ou reunir fatos, mas o modelo acaba treinando, aconselhando e ensinando – dobrando novos tipos de trabalho em uma única sessão. As profissões não são monólitos; são pacotes de subprocessos, cada um apenas parcialmente (e imperfeitamente) coberto pelos modelos atuais. À medida que as ferramentas de IA evoluem, o escopo do papel evolui com elas, muitas vezes expandindo em vez de diminuir. Mesmo em um auditor de contratos inteligentes de IA que construímos na @NethermindEth, apesar do nome, visamos uma parte estreita muito específica do processo: encontrar vulnerabilidades potenciais. Enquanto isso, os especialistas em segurança usam isso como uma ferramenta e fazem um trabalho muito mais complexo e multifacetado — formulando estratégias, validando descobertas, corrigindo a IA, adicionando contexto implícito, comunicando-se com desenvolvedores, descobrindo intenções ocultas e gerenciando expectativas. Assim, em vez de contar quais empregos "desaparecerão", é mais útil perguntar quais problemas valem a pena resolver quando o custo marginal de resolvê-los cair de um penhasco. A história sugere que a resposta é "muito mais do que podemos fazer", e isso defende um futuro em que o talento seja redistribuído e multiplicado, e não tornado obsoleto.