AngelList cofundador Naval: a produtividade com IA é demasiado mitificada, os engenheiros de software nunca desaparecerão

Autor: Naval Ravikant

Tradução: Felix, PANews

No contexto atual de rápida evolução dos grandes modelos de IA, os mercados globais estão repletos de uma profunda sensação de pessimismo e ansiedade. De um lado, o CEO da OpenAI, Sam Altman, prevê que “a IA assumirá 95% dos empregos de programador”; do outro, o CEO da Anthropic prevê que “a IA tomará completamente os cargos de engenheiros de software em 6 a 12 meses”. As declarações de que a “profissão de programador morreu” parecem ter se tornado um consenso global, enfrentando a mais grave “crise de sobrevivência” desde o nascimento da internet.

No entanto, esse medo do desaparecimento de empregos decorre de uma compreensão equivocada da lógica fundamental da tecnologia. Naval Ravikant, cofundador da AngelList e investidor inicial na Uber e Twitter, acredita que a recente narrativa de que a IA aumentará a produtividade pode estar exagerada. Independentemente do nível de evolução da IA, ela sempre cometerá erros, e os engenheiros de software continuam sendo uma das profissões indispensáveis.

Não importa em que área você atue, mesmo nos menores nichos, se você se especializar, se tornar um expert e alcançar o topo, não precisará se preocupar em ser substituído pela IA.

A seguir, as últimas opiniões de Naval Ravikant.

“IA significa que a engenharia de software tradicional já morreu?” Claro que não. Os engenheiros de software — mesmo aqueles que não são responsáveis por otimizar ou treinar modelos de IA — continuam sendo um dos grupos mais valorizados globalmente. É claro que os engenheiros que treinam e ajustam modelos são ainda mais valorizados, pois eles criam as ferramentas que os demais usam.

Mas os engenheiros de software ainda possuem duas grandes vantagens. Primeiro, eles pensam em código, portanto, compreendem profundamente os mecanismos subjacentes. E toda abstração tem suas falhas. Assim, quando um computador escreve programas para você (por exemplo, usando Claude Code ou outros similares), ele sempre cometerá erros.

Ele pode gerar bugs, ter arquiteturas imperfeitas, e nunca será totalmente correto. Quem entende a lógica fundamental consegue identificar e corrigir essas falhas rapidamente.

Portanto, se você deseja construir uma aplicação bem arquitetada, desenvolver a capacidade de definir uma boa arquitetura, fazer seu programa rodar com alto desempenho, extrair o máximo de sua eficiência e detectar bugs precocemente, ainda precisa de uma base sólida em engenharia de software.

Engenheiros tradicionais podem aproveitar melhor essas ferramentas de IA. Além disso, muitas questões na engenharia de software ainda não podem ser resolvidas por programas de IA. A maneira mais simples de entender isso é: esses problemas estão além do alcance da distribuição de dados com que os modelos atuais trabalham.

Por exemplo, tarefas como ordenação binária ou reversão de listas encadeadas são bem dominadas por IA, pois ela já viu inúmeros casos. Mas quando você sai da zona de conforto, como ao escrever códigos de altíssimo desempenho, trabalhar em arquiteturas totalmente novas ou criar coisas inéditas e resolver problemas novos, ainda precisará escrever código manualmente.

Essa situação continuará até que haja casos suficientes para treinar novos modelos ou até que esses modelos possam raciocinar em níveis mais elevados de abstração e resolver problemas de forma autônoma.

Lembre-se: o mercado não quer aplicações medíocres. Se já existe uma aplicação melhor em um nicho, ninguém quer aquelas medianas. As melhores aplicações geralmente conquistam 100% do mercado. Pode haver uma pequena fatia de mercado que vá para a segunda melhor, apenas porque ela oferece alguma funcionalidade especializada, ou é mais barata, ou por outros motivos.

Mas, no geral, as pessoas só querem o melhor. Portanto, a má notícia é que disputar a segunda ou terceira posição é inútil — como na famosa frase do filme “Glengarry Glen Ross”, de Alec Baldwin: “O primeiro prêmio é um Cadillac, o segundo é um conjunto de facas de carne, e o terceiro é levar a lona.”

Neste mercado de ganhador leva tudo, essa é a verdade absoluta. A má notícia é: se você quer vencer, precisa ser o melhor em algum campo.

Porém, os campos em que você pode ser o melhor são infinitos. Sempre há um nicho que combina com você, onde você pode se destacar. Isso me faz lembrar de um tweet que postei antes: “Esforce-se para se tornar o melhor na sua área. Refaça continuamente o que você faz, até que seus sonhos se tornem realidade.”

Acredito que, na era da IA, esse princípio ainda se aplica.

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