Transcript
00:00:00Vamos falar sobre uma das tendências mais estúpidas que vimos nas últimas semanas e meses,
00:00:05que, ao que parece, já está chegando ao fim. E com razão, porque não faz sentido.
00:00:12"Token maxing". "Token maxing", caso você não saiba, trata-se simplesmente de usar, ou poderíamos dizer
00:00:18queimar, tantos tokens de IA quanto possível por mês, por ano, qualquer período de tempo que você
00:00:24estiver medindo. Então, a ideia, do ponto de vista da empresa, porque este é um termo vindo
00:00:30do mundo empresarial, é realmente que você quer incentivar seus funcionários a usar tantos
00:00:37tokens de IA, por exemplo, através de ferramentas como o Claude Code. E apenas como nota lateral, essa é uma ferramenta útil,
00:00:44assim como o Codex e essas outras ferramentas. Você pode realizar o trabalho através delas. Tenho cursos sobre o Claude Code
00:00:50e o Codex se quiser aprender mais. Eles são realmente profundos e mostram algumas dicas e truques. Mas
00:00:54a ideia é que você use essas ferramentas para queimar ou usar tantos tokens quanto possível, porque
00:01:00isso lhe dará ótimos resultados, certo? Não. Como mencionado, essas ferramentas são valiosas. Como desenvolvedor,
00:01:09acredito que você precisa ser capaz de trabalhar com essas ferramentas, mas use-as como auxílio. A ideia por trás
00:01:16do "token maxing", ou o incentivo por trás dele, claramente, é apenas desperdiçar tokens
00:01:23no final, que você os gaste sem pensar, que você envie prompt após prompt, que olhe para o
00:01:29resultado o mínimo possível, ou nem um pouco, é claro, porque isso apenas o impedirá de enviar
00:01:36mais. Ouvimos falar de empresas com placares internos, onde as pessoas que gastam mais
00:01:42tokens estariam, bem, no topo e potencialmente receberiam algumas recompensas. E, claro, isso não faz sentido. E, claro,
00:01:50estou falando principalmente sobre o uso de IA para desenvolvimento aqui, porque é de onde venho. Mas eu diria
00:01:57que não faz sentido em nenhum contexto. Mas especialmente se estivermos falando sobre usar IA para escrever
00:02:03código ou gerar código, você quer entender e revisar esse código. Não se trata de cuspir o máximo
00:02:11de código possível. Nunca foi. Mesmo antes da IA, não era uma boa ideia medir a produtividade de um
00:02:20desenvolvedor pelas linhas de código que ele pode escrever em um determinado dia. E não é diferente com a IA. A qualidade
00:02:27importa. E sei que isso parece ser algo com que nem todas as empresas concordariam hoje em dia. Mas sim,
00:02:35importa. Se você entrar na toca do coelho do "wipe coding", e fizer a IA gerar todo aquele
00:02:43código espaguete, e você perder totalmente o controle do que está acontecendo, e não entender sobre o que é
00:02:50o código, e não conseguir mergulhar no código manualmente em algum momento, porque é simplesmente demais,
00:02:55então você perdeu. Então você realmente perdeu. Porque a IA está longe de ser perfeita, como provavelmente todos sabemos. Então, claro,
00:03:03precisamos desse toque humano, desse controle humano, para usar a IA de forma eficiente e obter bons resultados. E
00:03:11é por isso que venho dizendo em todos os meus vídeos, e ainda acredito fortemente nisso, a IA pode ser uma ferramenta
00:03:17útil. Mas é uma ferramenta. Não é a substituição dos desenvolvedores, não importa o quanto certas empresas
00:03:23desejem isso. E, claro, a ideia inteira por trás do "token maxing", no final das contas, é que, esperamos,
00:03:30do ponto de vista da empresa, você possa chegar a um ponto em que seus funcionários estejam usando a IA tanto que
00:03:37eles estejam produzindo muitos resultados incríveis. E como empresa, você possa em algum momento dizer, ótimo, agora
00:03:42não precisamos mais de todos esses funcionários, ou pelo menos precisamos de menos deles. Agora, acontece que isso não
00:03:49está funcionando muito bem. Existe esse relatório sobre a Uber, que ficou bastante popular no X, por exemplo, nas
00:03:57últimas semanas, onde o COO da Uber, e acho que também seu CTO, mencionaram que eles queimaram todo o
00:04:05seu orçamento de IA de 2026 em quatro meses. Então eles tinham um orçamento de tokens que queriam pagar ou usar,
00:04:14e eles o esgotaram em poucos meses. Agora, é claro, e isso é importante, eu acho,
00:04:20uma razão é que o orçamento provavelmente foi definido em 2025, presume-se, ou no final de 2025 ou início
00:04:29de 2026. E então tivemos a codificação agentic decolando no início de 2026. Então isso aconteceu. E isso aconteceu,
00:04:40é claro, porque certos modelos como o Opus 4.5, mas também o GPT 5.4, ou o Codex antes disso, ficaram realmente
00:04:50bons ou melhoraram, especialmente em seguir instruções no final do ano passado. E então
00:04:55essas ferramentas, Claude Code, Codex, sobre as quais tenho aqueles cursos que mencionei, que são ótimos, as ferramentas e
00:05:00os cursos, elas também melhoraram e usaram esses modelos de forma realmente eficiente. E, claro, também outras
00:05:05ferramentas como Pi, que é um agente de codificação incrível, e assim por diante. Agora, a combinação disso levou a mais
00:05:12uso dessas ferramentas. Mas como estamos falando de codificação agentic aqui, onde essas ferramentas,
00:05:18ou onde os modelos nessas ferramentas pensam e usam ferramentas, chamam ferramentas, fazem buscas, analisam os resultados
00:05:25da busca. Tudo isso custa muito mais tokens do que a forma como nós ou essas empresas usávamos a IA no ano passado, onde eram
00:05:35sessões mais curtas, não tantas sessões agentic de longa duração. E, claro, quanto mais tempo uma sessão dura,
00:05:40mais tokens ela queima. Então o cálculo que foi feito em 2025 não tem nada a ver com a realidade
00:05:47de como a IA está sendo usada em 2026 com esses modelos de codificação agentic aprimorados e as ferramentas ao redor deles.
00:05:55Mas, mesmo assim, a Uber esgotou todo o seu orçamento. Agora, se eles estivessem obtendo resultados incríveis,
00:06:02eles certamente aumentariam seu orçamento, mas não parece que foi isso que aconteceu. Um executivo da NVIDIA
00:06:10também disse que o custo da computação está muito além do custo dos funcionários. Então, é mais caro agora
00:06:18usar IA do que usar humanos. Agora, é claro, você poderia dizer que não importa se a IA é 10 vezes mais produtiva
00:06:25do que um funcionário humano. É aceitável se ela for 10 ou 8 vezes mais cara, certo? Talvez até
00:06:31fosse aceitável se ela fosse 15 vezes mais cara, porque ela pode ficar ainda melhor, enquanto para a produtividade
00:06:39humana, ela também pode aumentar, mas provavelmente não tão drasticamente quanto a da IA.
00:06:45Mas também não estamos nem perto desses números, 10x, 15x, porque, novamente, o número de linhas de código geradas não é
00:06:54uma boa medida. E precisamos de funcionários humanos com sua experiência, com sua empatia, com seu
00:07:01entendimento de uma base de código, com sua conexão com outros departamentos e com uma empresa, com todas essas
00:07:08nuances que compõem um trabalho. Claro, com toda a confiança que é atribuída a um humano. E, claro,
00:07:15também com sua profunda compreensão do que torna uma base de código boa, o que provavelmente virá a seguir em uma
00:07:21base de código, quais capacidades futuras podem ser necessárias. Todas as coisas que os modelos de IA, é claro, não possuem. Então é tão
00:07:29estúpido, de tantos ângulos diferentes, comparar a produtividade dos modelos de IA com a produtividade humana.
00:07:36E as primeiras empresas estão vendo isso, eu acho. É por isso que todo esse "token maxing" está chegando ao
00:07:43fim. Você pode ler sobre mais e mais empresas como Amazon, Meta e muitas, muitas outras que estão
00:07:48cortando seus placares de tokens, que estão cortando seus orçamentos de IA ou a abordagem de "token
00:07:54maxing" aqui. E eu realmente espero, não sei, espero que em breve entremos em uma era em que
00:08:02as coisas se acalmem um pouco mais. A IA veio para ficar e a IA é útil. É uma ferramenta útil.
00:08:09Ela pode torná-lo mais produtivo. É ótima para fazer pesquisas extras. É ótima para produzir aquele
00:08:15código boilerplate ou também código não boilerplate. Mas com base em especificações claramente definidas com revisão humana,
00:08:22idealmente com base em alguma base de código que foi pelo menos moldada e ajustada por um humano, a IA pode ser
00:08:30realmente útil lá. E pode até ser útil para "wipe coding" se você precisar de uma pequena ferramenta que apenas faça
00:08:38algo que você precisa fazer agora, o qual você não planeja publicar para o mundo, onde você não
00:08:43se preocupa com todos os bugs e onde você não adicionará muitos recursos, que você não tem que manter.
00:08:48Pode ser ótima para isso também, para essas ferramentas de uso único. Existem muitos casos de uso ótimos para a IA e
00:08:55é uma tecnologia que está aqui para ficar e que se tornará melhor, é claro. E ninguém sabe
00:09:00o que acontecerá em 10 anos ou mais. Mas agora, espero muito que as coisas se acalmem um pouco mais
00:09:07e usemos a IA para o que ela é, uma ferramenta útil, mas não aquela coisa mágica agora que muda
00:09:15tudo e que vai eliminar todos os empregos e substituir todos os funcionários e todos os humanos dentro
00:09:20dos próximos 12 meses ou mais. E parece, provavelmente por razões de publicidade, que até nossos CEOs de tecnologia
00:09:28favoritos, Sam Altman e especialmente também Dario Amodei, estão recuando em relação àquelas afirmações
00:09:36bastante fortes de quão cedo a IA substituirá quase todo o trabalho de colarinho branco, certo? Sam Altman disse
00:09:45em uma entrevista que ele estava muito errado sobre o impacto econômico da IA. E o CEO da Anthropic, Dario Amodei,
00:09:52que não faz muito tempo mencionou que a maioria ou praticamente todo o trabalho de colarinho branco será substituído pela IA
00:09:59relativamente em breve, agora diz que a automação pode realmente expandir o trabalho que as pessoas fazem. Provavelmente,
00:10:06porque seu departamento de relações públicas disse a eles que, embora seja incrível para vender suas ferramentas para empresas
00:10:13quando dizem quantos funcionários podem substituir, não é tão incrível se o mundo inteiro se voltar contra
00:10:21eles. Então, eu não me importava muito com suas afirmações antes e ainda não me importo agora que eles as revertem,
00:10:28sempre estive bastante convencido de que, em um futuro próximo, a IA não substituirá todo o trabalho de colarinho branco.
00:10:37Tenho certeza de que isso levará a mais trabalho. Esse tem sido o caso com todos esses avanços
00:10:43tecnológicos. E, como com todos eles, apenas não vemos como serão os papéis futuros. Mas quando
00:10:48damos uma olhada na codificação, não estamos nem perto do ponto em que você gostaria de deixar a IA escrever todo o
00:10:56código e não se importar com isso para nenhum produto sério. Pelo menos eu definitivamente não gostaria e acho que
00:11:03qualquer empresa que o fizesse, cometeria erros graves. Mas, ao que parece, as empresas também estão começando, esperamos,
00:11:11a perceber que a IA é melhor usada como uma ótima ferramenta em vez de uma solução tudo-em-um para tudo.
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