A afirmação de que a IA pode automatizar ~50% das tarefas de colarinho branco é alta demais, mas mesmo que estivesse certa, a conclusão está errada. Veja por que a economia é necessária para a conversa sobre IA. Um trabalho é um conjunto de tarefas. Automatizar algumas tarefas torna as tarefas não automatizáveis *mais* valiosas. Isso pode fazer com que a renda do trabalho aumente em vez de cair. Tudo isso está lindamente desenvolvido neste excelente artigo de @joshgans e @avicgoldfarb.

Atualmente, o código de vibração tem o mesmo problema dos carros autônomos. O motorista que deveria monitorar a situação adormece ao volante. Enquanto escrevo código do jeito antigo, estou constantemente olhando o código e avaliando tudo, procurando bugs, procurando formas de simplificar, planejando a próxima tarefa. Programar é algo relaxante que faço enquanto penso. Isso me aproxima do código. Como escrevi cada linha de código e as editei várias vezes, o código está na minha cabeça. Consigo continuar programando mentalmente quando saio para caminhar. Se eu não tivesse escrito o código, seria muito difícil fazer isso. Só ler código que alguém (algo) escreveu é incrivelmente chato e difícil de entender.  Quando estou aprendendo uma nova base de código, frequentemente faço edições temporárias só para ver como funciona. Programar sem editar código é antinatural. Meu melhor trabalho é quando conheço cada fala intimamente e consigo pegar os raros bugs de casos extremos antes mesmo que eles aconteçam. As coisas muitas vezes vêm à minha mente quando nem estou na minha mesa, no banho, almoçando, saindo para caminhar. Meu subconsciente de repente diz "você esqueceu de... caso isso possa causar um bug" e geralmente está certo. A IA pode conseguir fazer o pensamento fácil, mas ainda não consegue o pensamento difícil, então você precisa conhecer o código.

Estamos realmente atingindo a velocidade de escape da singularidade Os sinais estão por toda parte: →Claude escreve 90% do código de produção internamente. Uma engenheira do Google disse que o que sua equipe levou um ano, Claude Code reproduziu em uma hora →biologia tornou-se programável. A Ginkgo arrecadou US$ 47 milhões para laboratórios autônomos de robôs. Cientistas ordenam experimentos pedindo (IA executa) →IA ultrapassou o limiar do raciocínio. Matemática em nível de doutorado, resolução de problemas inovadora. Capacidades que achávamos estar a anos de distância foram enviadas em 18 meses → agentes autônomos estão implantados agora. O MCP da Anthropic é um padrão de infraestrutura. Fluxos de trabalho em múltiplas etapas funcionam de forma autônoma em logística, finanças e operações →Vera Rubin da NVIDIA tornando a inferência 10 vezes mais barata para acelerar tudo Na verdade, cruzamos o ponto em que a execução humana deixou de ser o gargalo A restrição mudou para tomada de decisão, visão, estratégia etc Singularidade/ACC.