Siddhant Khare escreveu um artigo honesto sobre fadiga de IA. Ele está certo sobre o problema. Mas acho que completamente errado sobre a solução.
Ele descreve exatamente o que está acontecendo: tarefas que levavam 3 horas agora levam 45 minutos. E em vez de trabalhar menos, ele trabalha mais. Seis problemas por dia em vez de um. Context-switching brutal. Exaustão.
Sua solução? Time-boxing. Aceitar 70% de qualidade. Saber quando parar. Proteger o cérebro da IA.
Aqui está o que eu acho: o problema não é a IA. O problema é não ter mudado onde gastamos o tempo.
Repensando a proporção
Vamos olhar para a citação que ele mesmo usou:
"When each task takes less time, you don't do fewer tasks. You do more tasks. Your capacity appears to expand, so the work expands to fill it."
Ele viu isso como um problema da IA. Eu vejo como um problema de alocação de atenção.
Me parece que ele não mudou a proporção de tempo entre planejar e executar. Não deveríamos continuar dividindo o tempo da mesma forma se a IA aumentou a eficiência na execução. Mais output com o mesmo nível de planejamento não faz sentido.
O ganho de eficiência na entrega deveria ter sido reinvestido em eficácia no planejamento.
Khare diz:
"This is the paradox: AI reduces the cost of production but increases the cost of coordination, review, and decision-making. And those costs fall entirely on the human."
Ele chama isso de paradoxo. Não é. É exatamente o que deveria acontecer.
Se a IA diminui o custo de construir, você deveria passar mais tempo coordenando, revisando, decidindo. Ou seja: pensando no problema/oportunidade. Essa é a mudança de papel que a ferramenta exige.