Série editorial
IA, trabalho, economia, risco e sociedade em uma transição histórica.
Uma investigação sobre como a inteligência artificial está mudando trabalho, negócios, custo, abundância, risco e decisões humanas sem reduzir o tema a hype ou medo.
Concluída · 23 episódios
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Episódio 01
Uma conversa sobre tokens, agentes, dívida americana e a bolha .com me fez separar duas coisas que costumam ser misturadas: a revolução tecnológica da IA e a possível bolha financeira construída ao redor dela.
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Episódio 02
Uma frase de um VP da Nvidia virou argumento de que IA saiu mais cara que gente. A comparação é real, mas a unidade correta não é salário: é custo por resultado válido.
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Episódio 03
Planos de IA de US$ 20, US$ 100 ou US$ 200 podem ser baratos ou desperdício. O orçamento certo para um dev depende do gargalo, do uso real e do valor que a ferramenta devolve.
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Episódio 04
Agentes conseguem escrever cada vez mais código, abrir PRs e revisar mudanças. Isso reduz o valor de memorizar sintaxe — mas aumenta o valor de entender sistemas.
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Episódio 05
Agentes já escrevem uma parcela enorme do código. O sinal mais importante, porém, não é o desaparecimento uniforme dos devs: é a migração de valor da digitação para julgamento, arquitetura, validação e operação.
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Episódio 06
Os dados de 2026 não mostram uma onda geral de desemprego causada por IA. Eles mostram algo mais desigual: pressão sobre a porta de entrada, automação de tarefas e mudanças rápidas no valor das habilidades.
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Episódio 07
A mesma IA pode automatizar uma tarefa, multiplicar a capacidade de um profissional e criar novas funções de supervisão. Os dados de 2026 mostram que o resultado depende do desenho do trabalho.
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Episódio 08
Token barato não torna um agente barato. A conta só fecha quando integração, ferramentas, supervisão, falhas e retrabalho ficam menores que o custo humano por resultado aceito.
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Episódio 09
O custo por unidade de inteligência cai rápido, mas empresas usam mais modelos, mais agentes e mais infraestrutura. A conta total pode subir mesmo quando cada tarefa fica mais barata.
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Episódio 10
Modelos de IA já produzem ideias surpreendentes e vencem humanos em alguns testes. Mas criatividade envolve mais do que novidade estatística.
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Episódio 11
Se a IA superar a média humana em beleza, técnica e velocidade, a criatividade não desaparece: seu valor migra para intenção, identidade, seleção, proveniência e relação.
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Episódio 12
Se modelos ficarem dez vezes melhores e dez vezes mais baratos, seu produto ganha margem e valor — ou perde a razão de existir? Um teste prático de defensibilidade para negócios de IA.
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Episódio 13
Se inteligência, software e conteúdo ficarem muito baratos, a escassez não desaparece: ela migra para energia, terra, atenção, confiança, tempo, status e experiências que não podem ser copiadas instantaneamente.
Ler episódioEpisódio 14
IA e robótica podem elevar muito a produtividade. Isso não decide, sozinho, se os ganhos virarão salários, preços menores, lucros ou concentração patrimonial.
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Episódio 15
Elon Musk voltou a dizer que IA e robôs podem tornar o trabalho opcional. O cenário é tecnicamente concebível, mas depende de muito mais do que automação.
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Episódio 16
Universal High Income promete abundância além da renda básica. Mas eliminar pobreza exige produção, acesso, distribuição e controle dos bens que continuam escassos.
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Episódio 17
IA pode derrubar o custo de inteligência e automação. Mas dinheiro só perde importância de verdade quando a escassez também diminui nos bens que organizam a vida.
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Episódio 18
Se IA tornar o trabalho opcional, propósito não desaparece automaticamente — mas identidade, relações, contribuição e rotina precisarão encontrar outros lugares.
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Episódio 19
WALL-E não previu a IA atual. Seu alerta continua poderoso por outra razão: conveniência, consumo e automação podem reduzir agência sem ninguém planejar isso.
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Episódio 20
Ferramentas que economizam esforço podem aumentar desempenho e, ao mesmo tempo, reduzir prática. O risco não é usar IA — é confundir resultado assistido com capacidade própria.
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Episódio 21
Guerras, pandemias, desastres e IA justificam preparação — mas não catastrofismo. O melhor plano reduz vulnerabilidades comuns e separa risco plausível de narrativa extrema.
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Episódio 22
Você não precisa prever a próxima crise. Precisa reduzir dependências frágeis e aumentar opções: habilidades, caixa, saúde, segurança digital, rede humana e redundância.
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Episódio 23
Jacob Coxon deixou a Anthropic dizendo que a corrida por uma superinteligência autoaperfeiçoável pode sair do controle. A pergunta séria não é se devemos acreditar nele, mas o que os incidentes recentes de OpenAI e Anthropic realmente demonstram.
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