O uso de AI em Taiwan ainda não seguiu a rota de “multiplicação de eficiência” ao pensar na sua própria especialização. O autor deste artigo é o advogado Lin Shanglun, fundador da M-Ross.
（Preâmbulo: Artigo do advogado Lin Shanglun》A febre do “Vibe Coding” trazida pelo Gemini 3.0 é uma celebração mal interpretada）
（Complemento de contexto: Artigo do advogado Lin Shanglun》Renda Básica Universal (UBI) e Blockchain, uma rede de segurança social na era da onda de AI? ）

Índice deste artigo

• Uma aula prática hardcore de AI
• Quando a “fortaleza profissional” é invadida pelo AI
• Erros na aplicação de AI em Taiwan: tratar ferramentas como brinquedos
• A dura realidade do Vale do Silício: sem colaboração com AI, você nem mesmo tem direito a entregar o exame
• Reestruturação silenciosa da profissão

Uma aula prática hardcore de AI

Tive a sorte de ser convidado pelo Banco Huashang para ministrar uma aula sobre aplicações e governança de AI para um grupo de profissionais do setor financeiro. Foram três horas intensas de prática hardcore. Começamos discutindo o projeto de lei básico de AI, definindo rigorosamente o que é AI, para excluir aqueles programas de automação mal interpretados pelo público; falamos sobre privacidade, e por que muitas pessoas se sentem incapazes ao usar GPT ou Gemini.

Também expliquei por que alguns chatbots de atendimento ao cliente são frequentemente “fracos a ponto de fazer rir”. Não é que AI seja ruim, mas sim porque usam modelos de baixa qualidade, sem RAG (recuperação aprimorada por geração) para complementar bancos de dados, e nem mesmo diferenciam agentes para diferentes cenários de aplicação.

Quando a “fortaleza profissional” é invadida pelo AI

Mas o clímax de toda a aula aconteceu quando eu voltei a assumir minha identidade de advogado e testei ao vivo a operação de AI.

Mostrei na hora como usar AI para redigir petições, elaborar cartas de garantia, modificar contratos e outras tarefas jurídicas.

Os profissionais do setor financeiro na plateia, de um olhar inicialmente cortês, passaram a ficar extremamente surpresos. Por quê? Porque, no passado, essas tarefas eram trabalhos altamente especializados que só podiam ser feitos por estagiários ou advogados empregados, com orientação manual.

Mas ao verem com seus próprios olhos que esses processos, considerados “fortalezas profissionais”, podem ser automatizados de forma tão fluida por AI, o impacto foi imenso.

Erros na aplicação de AI em Taiwan: tratar ferramentas como brinquedos

A tecnologia de hardware de Taiwan está sempre na vanguarda mundial, mas nossa mentalidade e aplicação de software frequentemente ficam atrasadas cinco a dez anos em relação ao mainstream internacional. Quando você abre o Facebook, que tipo de informações de AI o algoritmo te recomenda?

“Gemini deixou minhas fotos tão bonitas!”
“Usei Vibe Coding para criar um robô de classificação de dados!”
“Construí um chat de atendimento que responde mais como uma pessoa real!”

Parece impressionante, não é? Mas, honestamente, essas coisas já eram velhas quando o Cursor lançou há dois anos. Se ainda estamos treinando AI para “responder de forma mais natural” ou “não parecer um robô”, é uma pena, porque esse não é o foco atual do desenvolvimento de AI.

A maior força da AI não está em fazer pequenas ferramentas para amadores, mas em permitir que profissionais com Domain Knowledge (conhecimento de domínio) possam gerar energia dez, até dezenas de vezes maior.

Nesta palestra financeira, não demonstrei como a AI realiza tarefas financeiras, porque não possuo conhecimento de domínio na área financeira ou contábil, e, portanto, não tenho direito de mostrar aplicações de AI nesse setor.

Mas quero deixar claro: “Quando um advogado, contador ou médico profissional souber como integrar sua expertise com AI, transformando tarefas tediosas e difíceis de serem feitas em processos automatizados eficientes, aí sim será um verdadeiro golpe de redução de dimensão.”

Dura realidade do Vale do Silício: sem colaboração com AI, você nem mesmo tem direito a entregar o exame

Para que todos entendam o quão grande é essa diferença de eficiência, compartilho de forma brutal uma realidade do Vale do Silício. Muitas das principais empresas de tecnologia do Vale do Silício já têm duas regras que me deixam surpreso:

• Primeira, todo rascunho inicial de trabalho nunca deve ser feito manualmente do zero. Por mais complexa que seja a tarefa, AI consegue gerar pelo menos 40-50% da base. Geralmente, ela não erra o caminho, e os funcionários devem iterar sobre esse rascunho gerado por AI, ao invés de perder tempo reinventando a roda.
• Segunda, ao editar ou iterar o rascunho, o sistema de backend monitora em tempo real quanto da AI foi utilizado. Se você não atingir esse percentual, seu trabalho não pode ser enviado para revisão superior ou avançar para a próxima fase.

A lógica por trás é simples: os chefes valorizam custo e eficiência. No desenvolvimento de código ou processamento de documentos, se você não atingir uma certa proporção de trabalho auxiliado por AI, nem mesmo tem direito de entregar a tarefa. Essa é a realidade.

Quando as mentes mais brilhantes do mundo já impõem a “colaboração homem-máquina” e implementam monitoramento baseado em dados, se ainda acreditarmos ingenuamente que “os humanos têm uma particularidade” ou que “profissões não podem ser substituídas”, estamos sendo arrogantes demais.

Reestruturação silenciosa da profissão

Acredito que o que as pessoas mais devem fazer agora não é aprender a programar (a menos que queiram mudar de carreira), mas entender claramente: “Qual é minha vantagem profissional?” e “Quais etapas do meu fluxo de trabalho podem ser entregues ao AI?”

Se não fizerem isso, no futuro, não haverá chance de respirar. Porque, sob novos fluxos de trabalho, a quantidade de pessoas necessárias pode ser apenas uma fração do que era antes, e “você, eu” provavelmente seremos excluídos do mercado de trabalho do futuro.