#111 IA, branding e novos hábitos: os sinais do shift que já começou
Novo essay do Paul Graham
Nem todo trabalho precisa ser prestigiado pra valer a pena. Paul Graham escreve que, se você está empolgado com algo que pouca gente leva a sério (e consegue explicar o que os outros estão deixando passar) então esse não é apenas um caminho aceitável, mas um que vale a pena perseguir. Criar coisas boas e novas, mesmo sem aval externo, pode ser uma das formas mais sólidas de viver com intenção.
Ao lado de ajudar pessoas e cuidar do mundo, Graham coloca a criação como um princípio de vida. Não pela glória, mas pelo exercício de pensar bem, entender a fundo e transformar ideias em algo concreto. Quando esse trabalho vem de um lugar sincero, ainda que pareça fora do radar, ele tem mais potência do que parece.
Do zero ao scale-up: 17 mil horas depois
Todo mundo tem uma intuição sobre como a vida pessoal impacta o ritmo de trabalho, mas é raro ver isso registrado com tanta precisão. Sam Corcos, fundador da Levels, acompanhou cada bloco de 15 minutos do seu tempo por cinco anos e cruzou os dados com os marcos da vida pessoal: namoro, casamento, paternidade. Mesmo assim, o gráfico mostra que ele quase nunca trabalhou menos de 60-70 horas por semana. No início da empresa, chegou a ultrapassar 100 horas com frequência.
O interessante é ver, de forma quantitativa, algo que a maioria só vive de forma anedótica. Ter um filho muda sua rotina, mas não necessariamente sua dedicação. O que muda é o tipo de trabalho que passa a fazer mais sentido. Ao longo do tempo, Corcos foi cortando tarefas de baixo impacto e focando no que realmente move a empresa; não porque “virou pai”, mas porque passou a tratar o tempo com ainda mais intencionalidade.
Wiz/Google
Wiz não virou o nome mais comentado da cibersegurança só por ter um bom produto, virou porque entendeu melhor do que ninguém como construir percepção de forma sistemática. Em um mercado onde ninguém consegue avaliar tecnicamente o que de fato funciona, estar no centro das conversas vale mais do que ter a solução perfeita. E é isso que a empresa fez: usou marcos de ARR (não auditáveis), pesquisas de ameaça com números chamativos, aquisições que nem chegaram a acontecer e projetos criativos (como apps de meditação para CISOs) como ferramentas para dominar a atenção da indústria.
A fórmula inclui sinalização forte (VCs de peso, ex-IDF no comando, grandes logos na home), marketing teatral e uma narrativa que vende segurança como algo leve. A Wiz não esconde o jogo, pelo contrário, compartilha abertamente que escolheu o tema “magia” para sua identidade de marca. A maior jogada? Ter feito todo mundo acreditar que esse encanto é mérito exclusivamente técnico quando, no fundo, o truque tá no branding. E deu certo.
AI
Quando o ChatGPT saiu do laboratório, o alerta foi imediato dentro do Google. A empresa que inventou o transformer, e prometia ser “AI-first” desde 2017, estava oficialmente atrasada. Começou então uma corrida interna sem precedentes: 100 dias para lançar um rival, Bard.
Nos meses seguintes, tudo virou exceção: regras éticas foram afrouxadas, revisões cortadas, equipes inteiras realocadas. Até a infraestrutura elétrica foi levada ao limite para dar conta do treinamento dos modelos. Demissões, tensões internas e gaffes públicas (como o “telescope gate”) viraram parte do processo. O que antes era lento por princípio virou ágil por urgência.
Dois anos depois, o Google recuperou terreno com o lançamento do Gemini. Mas a transformação teve um custo alto (técnico, humano e cultural). O que era para ser uma virada estratégica expôs um dilema ainda maior: o que se perde quando até quem dita as regras resolve quebrá-las para não ficar para trás.
Mesmo sendo treinados para prever uma palavra de cada vez, modelos como o Claude muitas vezes já têm o destino em mente antes de começar a frase. Um novo estudo da Anthropic mostra que, por trás da aparente simplicidade, esses sistemas fazem planos; seja para rimar “rabbit” com “habit” num poema, ou para conectar fatos e resolver perguntas mais complexas.
O time abriu a “caixa preta” do modelo e descobriu que ele traça caminhos internos que vão muito além do que a gente vê no texto final. Às vezes esses caminhos são sólidos, outras vezes são atalhos meio tortos (como quando o modelo tenta agradar, mesmo que isso signifique inventar/alucinar). Mas a ideia central é potente: por mais que esses sistemas escrevam em tempo real, eles estão quase sempre pensando alguns passos à frente.
Estamos sendo reprogramados sem perceber, sem nem precisar de chip ou interface neural pra isso. Só por meio da confiança cega nas recomendações de uma IA, seguindo o algoritmo que mais nos entretém ou deixando que previsões se tornem decisões... Quando tudo parece otimizado pra “nos ajudar”, o que sobra da nossa autonomia real?
MCP tá bombando como a nova camada mágica que promete conectar LLMs com qualquer ferramenta ou dado. Tem apoio de gente grande, docs diretos ao ponto e resolve um medo real: o de ficar preso a um único fornecedor.
Mas se tem uma coisa que a história do tech já mostrou, é que middleware quase nunca entrega tudo que promete. Ou todo mundo adota (e aí ninguém monetiza), ou falta justamente aquele player essencial.
No X...
Stripe processou mais que Adyen em 2023 ($1.4T vs $1.34T), cresceu mais em receita e mais que dobrou o caixa livre, fechando o ano com $2.2B. Com isso, volta a pergunta: por que abrir o capital?
A barreira entre ideia e imagem praticamente desapareceu. É tudo uma questão de prompt.
Em manhãs de sábado em São Francisco, é comum ver Waymos (os carros autônomos da Alphabet) levando crianças de 8 a 14 anos sozinhas para atividades esportivas ou extracurriculares. Um exemplo claro de como novas tecnologias podem expandir o mercado atendendo quem antes nem considerava esse tipo de serviço.
xAI (a empresa de IA do Elon Musk) adquiriu o X (antigo Twitter) por meio de uma fusão via troca de ações. A ideia é juntar dados, talento e infraestrutura para criar uma plataforma que una o alcance do X com os modelos avançados da xAI.
Estamos no momento Napster da IA (teste geracional essa ref): interfaces viram personalidades, produtos viram serviços e assistentes viram chefes.
Todo mundo usando os mesmos modelos gera os mesmos outputs e a originalidade vira luxo. Tá tudo mudando. E ninguém tá lendo os termos de uso.