A maioria das pessoas não entende como funciona a substituição de pessoas por IA (ou como NÃO funciona). Mesmo uma aceleração de dez vezes de tudo o que um especialista faz não apaga automaticamente o trabalho em si – apenas reescreve a economia em torno dele. Quando o preço efetivo de uma entrega despenca, a demanda latente que costumava ficar na prateleira de repente se torna viável. Nunca conheci um proprietário de produto que pense que seus engenheiros estão enviando mais recursos do que o roteiro precisa; A lista de desejos é sempre mais longa do que o número de funcionários permite. Torne cada recurso dez vezes mais barato de construir e você não corta as equipes por um fator de dez - você ilumina todos os "bons de se ter" que antes pareciam inacessíveis, além de produtos greenfield inteiros que ninguém se preocupou em analisar. Um estudo recente da @Microsoft Research sobre o uso do Copilot no mundo real destaca o mesmo ponto. Os usuários vêm para ajudar a redigir código ou coletar fatos, mas o modelo acaba treinando, aconselhando e ensinando - dobrando novos tipos de trabalho em uma única sessão. As profissões não são monólitos; eles são pacotes de subprocessos, cada um apenas parcialmente (e imperfeitamente) coberto pelos modelos de hoje. À medida que as ferramentas de IA evoluem, o escopo da função evolui com elas, muitas vezes expandindo em vez de diminuir. Mesmo em um auditor de contrato inteligente de IA que construímos na @NethermindEth, apesar do nome, visamos uma parte estreita muito específica do processo: encontrar possíveis vulnerabilidades. Enquanto isso, os especialistas em segurança usam isso como uma ferramenta e fazem um trabalho muito mais complexo e multifacetado: formular estratégias, validar descobertas, corrigir a IA, adicionar contexto implícito, comunicar-se com desenvolvedores, descobrir intenções ocultas e gerenciar expectativas. Então, em vez de contar quais empregos "desaparecerão", é mais útil perguntar quais problemas valem a pena resolver quando o custo marginal de resolvê-los cair de um penhasco. A história sugere que a resposta é "muito mais do que podemos prever", e isso defende um futuro em que o talento seja redistribuído e multiplicado, não se torne obsoleto.