O "efeito rolo compressor" da IA e a "artesanalização" do software são o prelúdio da internet dos agentes

Recentemente, a SpaceX e a Meta lançaram agentes de IA, a OpenAI e a Anthropic reduziram os preços dos modelos, e os pagamentos em blockchain tornaram-se um elemento-chave da internet dos agentes. Os agentes de IA estão a remodelar a economia do software e a forma da Web 3.0.

Autor: Reflexões sobre Blockchain de Meng Yan

No último mês e meio, aconteceram algumas coisas muito interessantes.

A 11 de agosto, a SpaceX lançou a aplicação de agente de IA Grok Bot. É um "colega de IA" que trabalha 24 horas por dia no seu próprio computador na nuvem.

A 8 de setembro, a Meta lançou a aplicação de agente pessoal Muse. Consegue abrir o navegador, preencher formulários e negociar preços em nome do utilizador. Em dez dias, chegou ao topo da App Store dos EUA e desencadeou uma vaga de vendas de ações de plataformas intermediárias tradicionais da internet, como a Expedia, a Airbnb e a Booking, cujas ações de viagens online caíram a pique durante vários dias.

A 22 de setembro, a Anthropic, criadora do Claude, lançou o novo modelo Opus 5.5. Pouco antes, a OpenAI, criadora do ChatGPT, lançou duas novas versões do GPT-6, ambas com preços reduzidos para metade em relação à geração anterior.

Em meados de setembro, a Salesforce, uma das maiores empresas de software SaaS do mundo, realizou a sua conferência anual. Patrick Stokes, presidente da área de aplicações, afirmou que a IA vai desmontar a interface do software e depois substituí-la.

Estes acontecimentos vêm de empresas e setores diferentes, concentrados em dois meses. Parecem ações isoladas, mas no fundo são a mesma coisa: os agentes de IA capazes de fazer tarefas em nome das pessoas estão a começar a interagir com o software e a internet por elas. O rosto da nova geração da internet está prestes a revelar-se.

1. O efeito rolo compressor

Um responsável de uma incubadora de IA disse-me que, no último ano, o maior despertar dos empreendedores de IA foi descobrir que a IA, ao contrário da internet e da blockchain, é um campo extremamente centralizado e de centralização ultrarrápida. As startups têm um período de sobrevivência muito curto e precisam de ser rápidas, de vender, de encontrar um comprador sem hesitar antes de serem esmagadas pelos gigantes, e de sair com o dinheiro. Quanto ao sonho de crescerem sozinhas, nem pensar.

Esta é a mentalidade da relva diante do rolo compressor.

O "efeito rolo compressor" é a fonte de ansiedade de muitos empreendedores de IA. Cada avanço dos modelos de ponta esmaga, sem saber, um lote de startups. Algumas empresas cotadas ainda podem lamentar-se com a queda das ações, mas o desaparecimento instantâneo de centenas ou milhares de pequenas equipas passa despercebido.

Vejamos primeiro o dinheiro. Segundo a PitchBook, empresa americana de dados de capital de risco, o investimento global de capital de risco em IA no primeiro semestre de 2026 bateu recordes, com mais de metade a ir para a OpenAI e a Anthropic. É como um banquete com milhares de mesas, onde metade dos pratos vai para a mesa principal, ocupada por apenas duas pessoas.

Vejamos agora empresas concretas. A Google tem um produto de notas com IA chamado NotebookLM. O utilizador coloca ficheiros e páginas web, e ele transforma o conteúdo em explicações áudio em estilo podcast. Tornou-se viral em 2024. A sua responsável, Raiza Martin, saiu da Google com dois colegas e criou uma aplicação de podcasts com IA chamada Huxe, que gera resumos áudio diários a partir do email e do calendário do utilizador. Jeff Dean, cientista-chefe da Google, investiu dinheiro.

A 21 de maio, a Spotify, a maior plataforma de streaming de música do mundo, lançou uma atualização com funcionalidades semelhantes. A 22 de maio, a Huxe anunciou o encerramento.

O mesmo acontece com empresas cotadas. Em fevereiro, a Anthropic lançou um conjunto de extensões para o Claude nas áreas jurídica e financeira. A Thomson Reuters, empresa-mãe da Reuters, que vive da venda de informação jurídica, fiscal e contabilística, viu as ações caírem mais de 15% nesse dia.

Depois de a Claude lançar o modelo Opus 5.5, muitos utilizadores publicaram no Twitter vídeos impressionantes feitos com prompts simples, em euforia, enquanto equipas que passaram inúmeras noites em branco na produção de vídeo com IA só puderam chorar em silêncio diante do ecrã.

O céu e a terra não são benevolentes; tratam todas as coisas como cães de palha. A OpenAI, a Anthropic e outros gigantes não querem prejudicar-te. Não têm qualquer hostilidade para contigo, nenhuma intenção de competir contigo, nem sequer sabem que existes. Apenas avançam, e tu desfazes-te em cinzas.

Como diz aquela piada gasta? Destruir-te não tem nada a ver contigo.

2. A artesanalização da economia do software

Em fevereiro, foi lançado o Claude Opus 4.6. Com o apoio deste modelo, o Claude Code tornou-se tão poderoso que até quem não sabe programar sentiu subitamente que o seu sonho tecnológico ainda podia ser salvo.

Cada vez mais pessoas fazem software. Há uma plataforma de IA chamada Lovable que permite a quem não sabe programar criar sites e aplicações através de conversa. A própria empresa afirma que a plataforma adiciona 1 milhão de projetos por semana, com utilizadores que são, na sua maioria, leigos que não escrevem uma única linha de código.

Por outro lado, a vida de quem vende software não está fácil. O principal fundo de índice que acompanha as ações de software americanas caiu mais de 24% no primeiro trimestre, o pior trimestre desde a crise financeira de 2008. O preço das ações reflete expectativas e inclui também o fator das taxas de juro elevadas, não significando que a procura já tenha encolhido. Em setembro, a vez de serem atingidos foi dos intermediários da internet. O mercado está a reavaliar o software vendido para uso humano.

Chamo a isto a "artesanalização" da economia do software. A Revolução Industrial tirou a fiação e a tecelagem de casa para as fábricas; a IA está a trazer a produção de software das fábricas de volta para casa. Cada pessoa, cada pequena empresa, pode abrir a sua própria oficina de software.

Antes, para abrir uma pequena loja, era preciso um sistema de inventário. Tinha de se falar com uma empresa de outsourcing, discutir requisitos, assinar contrato e esperar pelo prazo. Agora, basta dizer algumas palavras ao computador e, com sorte, numa tarde monta-se um protótipo. O mesmo se aplica a ferramentas internas como gestão de clientes e escalas de pessoal.

Poderá a próxima grande empresa nascer destas oficinas? É difícil. O problema das oficinas é o isolamento, e quanto mais oficinas, mais evidente se torna. Um país pequeno e de pouca gente: ouvem-se os cães e os galos uns dos outros, mas as pessoas envelhecem e morrem sem se visitarem. Lao Zi considerava isto um ideal, mas no software é um dilema: eu não posso usar o teu produto, e tu nem penses em tocar nos meus dados. O que se faz na oficina só pode ser usado por quem a criou.

Nunca houve tanta gente a fazer software, e nunca foi tão difícil vendê-lo.

3. A internet dos agentes

Do lado da IA, há uma centralização extrema; do lado do software, caminha-se para a dispersão. Extremos opostos, mas na verdade são duas faces da mesma moeda. É precisamente porque a capacidade da IA não para de crescer que o espaço do software está a ser espremido.

Isto ainda é só o começo. As pessoas ainda usam a IA para desenvolver software e depois usam o software. Mais alguns passos e nem o software será necessário: o utilizador interage diretamente com o agente de IA para resolver tudo.

O Muse é atualmente o protótipo mais claro.

A Meta atribui a cada utilizador um computador virtual na nuvem, e o Muse trabalha nesse computador. O utilizador fecha a aplicação e ele continua a trabalhar, notificando-o quando termina ou quando precisa de aprovação. Se houver uma API, ele chama-a diretamente; caso contrário, abre o navegador e opera página a página, como uma pessoa.

Preencher formulários, comparar preços, negociar: o que antes cabia ao utilizador fazer, agora é entregue a ele.

Ainda não o faz bem. A publicação de pagamentos PYMNTS pediu-lhe para fazer três coisas: repor papel higiénico na Amazon, encomendar uma pizza na Domino's e reservar mesa num restaurante. Nenhuma das três foi concluída. O avaliador disse que uma tarefa que uma pessoa faz em 30 segundos acabou por ganhar uma camada extra de gestão.

Mas o que devemos observar é a direção. O que é diferente em relação ao uso de aplicações no passado? Antes, para reservar um bilhete de avião, era preciso abrir vários sites de viagens, comparar preços um a um e preencher nome e número de documento em cada formulário. No futuro, basta dizer ao Muse: "No próximo mês, quero ir a Tóquio, encontra o voo direto mais barato", e ele trata do resto.

Pela primeira vez, o utilizador fala apenas com um agente, e é ele que interage com toda a internet. As aplicações e os sites recuam para segundo plano.

Isto não é apenas uma mudança na forma como as pessoas usam a internet; é mais uma atualização da própria internet.

Visto na história da internet: a Web 1.0 ligava documentos, era a internet dos documentos, que as pessoas liam; a Web 2.0 ligava aplicações e serviços, era a internet das aplicações, que as pessoas usavam. O que liga a Web 3.0?

O termo Web 3.0 teve várias definições ao longo de mais de vinte anos. Berners-Lee, o inventor da World Wide Web, expôs sistematicamente a "web semântica" em 2001, com o objetivo de etiquetar as páginas web com rótulos legíveis por máquinas. O mundo da blockchain propôs a "internet do valor", para que o dinheiro e os ativos circulassem na rede como a informação. Ambas as descrições apontam características, mas nenhuma definiu a forma.

Agora está claro: a forma da Web 3.0 é a internet dos agentes. O agente lê, usa e negoceia em nome da pessoa, interagindo com centenas de apps e milhares de APIs. A experiência humana deixa de ser importante; o que o agente considera bom é que é realmente bom, e depois, se ele está bem, eu também estou. Nos últimos vinte anos, gestores de produto e designers criaram produtos em torno da experiência humana, competindo em interfaces e operações. Daqui para a frente, os produtos terão de ser escritos para os agentes, competindo em interfaces claras, dados limpos e termos legíveis.

A Salesforce lançou um conjunto de ferramentas sem interface gráfica, abrindo toda a plataforma aos agentes através de MCP e APIs, e integrou as suas próprias funcionalidades diretamente no Claude. Uma empresa que vendia software com base na interface desmontou ela própria a interface.

O CEO da plataforma de viagens online Expedia resumiu a nova estratégia da empresa como a necessidade de "estar disponível em todos os locais onde os agentes estão". Antes, as plataformas de viagens queriam atrair as pessoas para os seus sites; agora, têm de ir ter com os agentes.

Para quem é isto uma má notícia? Wall Street está a reprecificar a "inércia do consumidor". Muitos negócios dependem de os clientes terem preguiça de comparar preços, de mudar de aplicação, de telefonar a regatear. O agente não se importa com o trabalho; faz tudo isso. Por isso, o mercado está a vender este tipo de negócios.

Até a própria Meta tem de se transformar. Esta empresa cresceu a vender a atenção dos utilizadores, com receitas provenientes sobretudo da publicidade. Os agentes não veem anúncios nem percorrem feeds. A fonte de receitas que Zuckerberg encontrou para o Muse é cobrar uma pequena comissão sobre as transações.

Há trinta anos, os sites começaram a otimizar-se para os motores de busca, o que mais tarde se tornou um negócio. Desta vez, o objeto de adaptação mudou de uma máquina que ordena resultados para um agente que toma decisões pelo seu dono. Produtos que os agentes não entendem são invisíveis; só os que entendem e usam bem conseguem negócio. O mesmo se aplica às capacidades criadas nas oficinas: se o agente não as entende, não se vendem.

O analista de tecnologia americano Ben Thompson diz que o agente se tornará o "guardião definitivo". Quem controla o agente controla a procura do utilizador.

Outra coisa que certamente acontecerá são os pagamentos em blockchain e a economia de tokens. Os agentes trocam valor entre si: montantes pequenos, muitas vezes, com contrapartes desconhecidas. Pagar ou não, e quanto, é decidido pelo programa no momento, sem revisão humana. Os cartões cobram 2,9% mais 30 cêntimos por transação; pagar 1 cêntimo custaria 30 vezes o valor em taxas. As redes de cartões não conseguem fazer este tipo de transações.

A própria investigação da Visa admite que os cartões não conseguem cobrir esta área e atribui os micropagamentos entre máquinas às stablecoins. Uma stablecoin é uma moeda digital normalmente indexada ao dólar numa proporção de um para um e que circula em blockchain. O volume total já ultrapassa os trezentos mil milhões de dólares.

A minha avaliação é que os pagamentos digitais baseados em blockchain e a economia de tokens — ou seja, um conjunto de mecanismos que usa ativos em cadeia para fixar preços, liquidar e distribuir receitas — são um elemento básico indispensável da internet dos agentes.

Sempre me lembrei de uma reunião no Instituto de Investigação de Ativos Digitais em 2018, em que o Professor Zhu Jiaming disse que, a longo prazo, a blockchain não é para as pessoas, é para a IA. Na altura, achei que fazia todo o sentido, mas não conseguia imaginar como a IA a usaria. Agora está claro.

4. Trabalhos "amigáveis para agentes de IA"

O impacto da IA nos postos de trabalho tem sido um tema quente. Afinal, na era da IA, que tipo de pessoa consegue sobreviver e desenvolver-se de forma sustentável a longo prazo? Ou, dito de forma mais direta, que trabalhos podem escapar a ser esmagados pelo rolo compressor?

Têm de ser trabalhos que sejam compatíveis com agentes de IA.

Os cientistas de IA de topo nas empresas de grandes modelos são, claro, um exemplo, mas são muito poucos, com uma fasquia altíssima e sem acesso para a maioria das pessoas.

Os engenheiros de implementação front-end (FDE), que estiveram muito na moda há pouco tempo, também parecem ter-se apagado rapidamente. Todos perceberam depressa que não passava de um nome moderno para outsourcing no local e, o mais importante, muitas vezes descartável. As várias soluções empresariais de IA imaginadas, quando se ia implementá-las, descobria-se que a qualidade dos dados era péssima. A IA empresarial implementada ficava como o idiota da aldeia, e era preciso recomeçar do zero a organizar os dados de base. Mas não é isso que a engenharia de dados deve fazer? No fim, FDE passou a significar "Fooled Data Engineer", engenheiro de dados ludibriado. Quem quiser que faça esse trabalho.

O que está agora em alta são os engenheiros de IA que criam produtos com base em modelos de IA e os programadores assistidos por IA que desenvolvem software tradicional com apoio de IA. Mas se as duas teses — a de que os agentes de IA espremem o software e a de que a internet caminha para os agentes — estiverem corretas, estes dois tipos de funções também se transformarão. Antes faziam-se produtos para pessoas; cada vez mais se farão para agentes. Antes otimizava-se para os motores de busca; no futuro otimizar-se-á para os agentes.

Há ainda um tipo de trabalho mais generalizado: a gestão de organizações de agentes de IA.

Quando os agentes forem suficientemente avançados, nem será preciso desenvolver software. Basta saber geri-los, fazer-lhes exigências e tomar decisões e fazer julgamentos nos pontos críticos para concluir a grande maioria das tarefas. Mas isso está longe de ser suficiente. No futuro, será preciso saber conceber e organizar dezenas, centenas ou mesmo milhares de agentes, transformá-los em legiões eficientes e poderosas, desenhar processos eficazes, garantir a segurança, controlar despesas e orçamentos de tokens, avaliar eficazmente o desempenho e melhorar continuamente, para depois competir e lutar contra as legiões de agentes de dimensão equivalente dos concorrentes.

Por exemplo, o agente de compras de uma empresa terá de negociar preços em simultâneo com os agentes de vendas de mil fornecedores, e os agentes do outro lado serão igualmente inteligentes. A vitória ou derrota dependerá de como este lado divide tarefas, delega autoridade e atribui responsabilidades. A gestão terá de se tornar engenharia: permissões, limites, incentivos e auditorias terão de poder ser treinados e medidos. É uma nova ciência de gestão e também uma nova engenharia de sistemas.

A Lei de Conway diz que as organizações que desenham sistemas acabam por produzir um sistema que replica a sua própria estrutura de comunicação. Na era dos agentes, os membros da organização são agentes, e o sistema e a organização fundem-se num só. A organização é o que é, e o sistema de agentes é o que é. Desenhar o sistema de agentes é desenhar a organização.

Isto não é fantasia de alguns. A Microsoft, no seu relatório anual sobre tendências no local de trabalho, afirma que todos se tornarão gestores de agentes; o CEO da Nvidia, Jensen Huang, diz que os departamentos de TI se tornarão os departamentos de RH dos agentes de IA.

Portanto, os trabalhos mais valiosos na internet dos agentes são, por um lado, os engenheiros de IA capazes de criar produtos e serviços para agentes e, por outro, os líderes capazes de liderar mil agentes para vencer outros mil agentes.