Em 2013, eu trabalhava na FCamara e fazia parte de um grupo chamado Equipe de Operações Críticas. De tempos em tempos a gente se reunia de um jeito diferente do normal, sem sala de reunião, sem slide, sem agenda. Era mais um encontro informal, tipo um scrum com pizza.

A gente ia pra pizzaria, comia, conversava sobre o dia a dia e no meio disso surgiam umas palestras improvisadas. Nada formal, só alguém compartilhando experiência enquanto todo mundo comia.

Numa dessas vezes quem falou foi o Fábio Câmara.

Ele contou a trajetória dele, como construiu as consultorias, as decisões que tomou ao longo da carreira e como isso foi colocando ele em posições bem acima da média. Mas o que ficou comigo não foi a parte técnica nem os projetos. Foi uma frase.

Ele disse que naquele momento já tinha riqueza suficiente. E completou dizendo que, se tirassem tudo dele (dinheiro, patrimônio, posição), ele sabia que conseguiria construir tudo de novo.

Não era otimismo vazio. Era convicção mesmo, porque ele sabia como enriquecer de novo. E isso não vinha de sorte ou de um golpe de sorte único. Vinha de entender os mecanismos por trás do valor, de entender como o jogo funciona por dentro.

Ele não seguia o caminho que todo mundo seguia. Tinha desenvolvido um jeito próprio de olhar pra oportunidade e decidir.

Um dos exemplos que ele deu deixa isso bem claro. Teve uma época em que uma linguagem de programação dominava o mercado. Quase todo mundo apostava nela, era o caminho óbvio, o que parecia mais seguro.

Ao mesmo tempo surgia outra tecnologia, menos popular, menos óbvia, com pouca gente apostando. A maioria ignorava.

Ele resolveu olhar pra essa segunda opção. Enquanto a maioria seguia a manada, ele investiu tempo em algo que ainda não era consenso. Com o tempo isso virou vantagem: pouca gente dominava aquilo, então a demanda ficou alta e a oferta baixa. Ele se posicionou antes e pegou projetos com valores bem acima da média justamente porque tinha uma habilidade rara naquele momento.

A linguagem em si importava menos. O que fico pensando é nesse padrão de decisão dele: ver antes, aprender antes, executar antes.

Hoje é impossível não fazer esse paralelo com inteligência artificial.

Existe uma narrativa forte dizendo que a IA vai substituir boa parte das funções técnicas. E em parte é verdade, se a gente olhar pra tarefas isoladas e repetitivas. A IA já automatiza muita coisa e vai automatizar ainda mais.

O problema é quando empresas e pessoas tratam isso como substituição total do fator humano. Em nome de eficiência e corte de custo, muita gente elimina o humano do processo sem pensar nos trade-offs. Já dá pra ver isso acontecendo em empresas grandes: cortes agressivos, reposicionamento de estratégia e depois ajuste, quando percebem que eficiência sem julgamento não sustenta sistema complexo por muito tempo.

A IA é uma ferramenta poderosa, mas ainda é só isso, uma ferramenta. Ela gera saída, sugere caminho, automatiza pedaço do trabalho. Mas alguém precisa decidir se aquilo faz sentido, entender o contexto, assumir a responsabilidade pelo sistema funcionar ou falhar.

Tem uma coisa nisso que não para de me incomodar.

Mesmo dentro das empresas que estão na ponta da inteligência artificial, como OpenAI ou Anthropic, ainda tem demanda enorme por engenheiro de software. Não porque a IA não evoluiu, mas porque ela mudou o tipo de problema, não eliminou o problema. O trabalho não desapareceu, ele se deslocou.

Se em alguns casos a IA ajuda a escrever código, em outros ela aumenta a necessidade de infraestrutura, integração, segurança, validação, confiabilidade. E isso tudo continua sendo engenharia de software. No fundo, o que sustenta tudo isso ainda é a capacidade humana de construir, interpretar e decidir.

É aqui que a ideia de diligência começa a fazer sentido na prática.

Diligência em engenharia de software não é só escrever código bem feito, isso é só uma parte pequena. Diligência é perceber o que está sendo construído e quais as consequências disso com o tempo. É não tratar tecnologia como moda, mas como decisão com trade-offs. É saber quando vale seguir o que todo mundo está fazendo e quando vale olhar pro caminho menos óbvio. É ler o contexto antes de correr pra solução.

Quando penso na história do Fábio junto com o momento atual da IA, fico voltando pra mesma pergunta. A vantagem está em seguir o fluxo dominante mais rápido que os outros? Isso qualquer um faz. Ou está em algo bem mais difícil de medir, que é enxergar onde o fluxo vai mudar antes dele mudar?

E isso não vem de sorte. Vem de atenção constante, estudo contínuo e, principalmente, de uma disciplina que não aparece em métrica imediata.

No fim, tecnologia sempre muda. Ferramenta fica obsoleta, linguagem entra e sai de moda, arquitetura evolui. Mas a capacidade de entender o sistema, escolher bem onde investir tempo e executar com consistência continua sendo o diferencial.

Fico me perguntando se o que fica mais forte com o tempo não é sobre estar certo o tempo todo, mas sobre estar preparado pra reconstruir o que for necessário quando o cenário muda.