Aos vinte e cinco anos posso pedir à IA que desenhe o som de uma nota. Quando a figura aparece no ecrã, apetece-me experimentar ideias que até ontem teria deixado de lado. Saber-me-ia aperceber de que o filtro, ao torná-la mais nítida, tinha apagado precisamente o início da nota?
O que estamos a ver
A passagem do complexo de Deus à síndrome do impostor pode caber no tempo dessa pergunta. Um instante antes parecia-me que conseguia construir qualquer coisa. Agora corro o risco de dar à máquina também o mérito da ideia. Ainda assim, a experiência tem um valor que posso verificar com quem conhece o problema. Um júnior com inventiva suficiente pode entrar num setor novo e construir um produto que resista à comparação com os de quem lá trabalha há anos. É a possibilidade descrita por Felix Rieseberg em Hunger beats tenure.
Um agente pode sugerir equações diferentes para combinar duas ondas sonoras. Podemos começar por um resultado previsível. No mesmo ponto e instante, duas contribuições iguais e opostas somam zero. Se o programa representa essa soma e mostra um máximo, algo não bate certo. Um filtro exige outro juízo. Uma figura mais estável pode ser mais legível e menos sensível às variações do som. É preciso decidir o que se quer mostrar.
Os algoritmos e o desenho de sistemas ajudam a raciocinar sobre alternativas mesmo quando se muda de linguagem. Os princípios da programação orientada a objetos (OOP) podem revelar que mudar a cor da figura exige alterar o código do microfone. É um motivo para rever a distribuição de responsabilidades. São ferramentas para exercer o sentido crítico também num domínio novo e justificar as escolhas.
Quem decide o compromisso
Num campo agrícola, repetir uma transmissão pode fazer chegar uma medição e consumir mais bateria. O custo energético pode ser estimado. O valor de receber o dado uma hora antes tem de ser perguntado a quem trabalha no campo. Que decisão tomaria se já tivesse essa leitura? A IA ajuda a comparar opções, enquanto as prioridades têm de ser acordadas com quem vai usar o sistema. Uma solução criativa poderia variar os envios segundo a necessidade, em vez de procurar o melhor valor fixo.
As decisões podem tornar-se experiência reutilizável. Uma cópia atualizada de um arquivo também reproduz eliminações, enquanto uma cópia de segurança conserva um estado anterior. Dessa distinção nasce um teste para o projeto seguinte, em que se recuperam os dados numa cópia de teste. Se entrar nas instruções de um agente, passa a fazer parte do seu harness, o ambiente de instruções e ferramentas construído à volta do modelo. O motivo da regra fica disponível e deve ser revisto quando o contexto muda. Também escrevem sobre este trabalho a Anthropic e a OpenAI.
Posso sentir-me pouco preparado e escolher construir na mesma. Os fundamentos ajudam a perceber onde pôr a solução à prova e o que perguntar a quem conhece o setor. A IA permite chegar a essa conversa com algo que já funciona, em vez de deixar a ideia no papel.