Tenho pensado muito sobre como a gente está usando inteligência artificial. Parece que virou obrigação: todo projeto novo precisa ter “alguma coisa de IA”, mesmo que não faça o menor sentido.

Mas existe uma diferença fundamental: usar IA como ferramenta de desenvolvimento versus integrar IA como funcionalidade do produto. E muita gente não percebe isso.

Usar IA como ferramenta é ótimo. Ela ajuda, acelera, resolve problemas. Mas quando ela passa a ser parte do software, muda tudo: muda arquitetura, muda custo, muda a responsabilidade que você assume. A inferência de um modelo não é de graça. O token que você gasta hoje vira a fatura de amanhã. E se o projeto for mal pensado, o custo cresce mais rápido do que o aprendizado do time.

Tem projeto por aí que nasceu “inteligente” e morreu “caro”.

O ponto é que estamos entrando numa fase em que nem todo mundo vai ter conhecimento técnico profundo. As ferramentas já pensam por nós - e isso é bom, até certo ponto. Mas alguém ainda precisa entender o sistema. Alguém precisa enxergar o todo, prever o impacto de uma escolha, saber quando uma automação vale o custo.

É aí que entra o pensamento sistêmico. Não é sobre saber tudo, mas sobre enxergar as conexões. Ver como uma decisão técnica mexe no negócio, no usuário, no time, no orçamento.

A IA não substitui esse tipo de pensamento. Ela só amplifica os erros de quem não o tem.

Às vezes eu acho que o futuro não vai ser sobre quem sabe programar melhor, mas sobre quem sabe pensar melhor antes de programar.