Eficiência versus crescimento (parte II)

Há dias, em "Eficiência versus crescimento (parte I)" escrevi sobre a ideia, reforçada pela HBR, de que muitas empresas continuam a olhar para a inteligência artificial como uma forma de fazer o mesmo com menos pessoas. Menos custos, menos horas, menos esforço. A IA como tesoura.

Entretanto, li uma reflexão atribuída a Terence Tao que me parece levar o tema para outro nível. Tao fala da redução da "cognitive friction". Durante muito tempo, pensar era caro. Não caro apenas em dinheiro, mas em tempo, energia, atenção e paciência. Testar uma hipótese implicava procurar referências, escrever código, fazer contas, desenhar gráficos, verificar caminhos, descobrir que não davam em nada e começar de novo.

Por isso, muitas ideias não eram abandonadas por serem más. Eram abandonadas porque eram demasiado caras para testar.

"Tao now uses AI to search literature, write code, make plots and figures, run calculations, and test whether a possible approach is even worth chasing  and he declared AI ready for primetime in March 2026 after confirming that in math and theoretical physics, it now saves more time than it wastes."

É aqui que a IA se torna interessante. Não porque elimina o julgamento humano, mas porque baixa o custo da exploração. Torna mais barato experimentar uma hipótese, seguir uma intuição, testar uma possibilidade improvável, cruzar temas distantes. A IA não substitui o critério. Mas pode aumentar brutalmente o número de caminhos que conseguimos inspeccionar antes de decidir.

"If AI is genuinely collapsing the cost of scientific exploration not just in mathematics but in drug discovery, materials science, climate modeling, and theoretical physics then the companies building the compute infrastructure that makes that acceleration possible are not just selling chips and cloud capacity.

They are selling the raw material of compounding human discovery, and that is a demand curve with no visible ceiling"

Esta ideia liga-se directamente ao argumento da HBR. Usar IA apenas para eficiência é perguntar: Como faço o mesmo com menos? Usar IA para crescer é perguntar: O que posso agora tentar que antes não era viável?

Talvez seja esta a verdadeira mudança. A IA não serve apenas para comprimir tempo. Serve para expandir o possível.

E talvez algumas empresas, ao despedirem pessoas em nome da eficiência, estejam a cortar precisamente a capacidade interna de descobrir, experimentar e crescer. A tesoura pode melhorar a margem. Mas a alavanca pode mudar o futuro.