A IA pode mudar. O seu jeito de fazer as coisas não precisa mudar junto.
Nos últimos anos nós passamos muito tempo discutindo qual IA é melhor, ChatGPT, Claude, Gemini..
Um modelo novo aparece, outro fica mais rápido, outro raciocina melhor, outro escreve código melhor.
E eu gosto de testar tudo isso.
Mas uma novidade dessa semana me fez pensar que talvez estejamos começando a fazer a pergunta errada.
Em 22 de outubro, a Agentic AI Foundation, projeto ligado à Linux Foundation, anunciou a entrada de quatro projetos abertos relacionados a agentes de IA. Entre eles está o Agent Skills, criado pela Anthropic.
A proposta parece técnica, mas a ideia é surpreendentemente humana.
Uma skill é uma forma de guardar instruções, referências, scripts e conhecimento necessário para ensinar um agente a realizar determinada tarefa.
Em outras palavras:
Não estamos guardando apenas um prompt, estamos começando a guardar o jeito de fazer.
A Anthropic afirma que mais de 70 plataformas já integraram o padrão Agent Skills.
E isso me interessa muito mais do que descobrir qual modelo ganhou dois pontos em algum benchmark.
Porque ferramentas mudam. Processos ficam.
Penso nisso também pela música. Eu posso trocar o instrumento, posso tocar a mesma música em um piano, em um violão ou transformar tudo em sintetizadores dentro de um computador. O timbre muda, a ferramenta muda, mas existe alguma coisa anterior ao instrumento: a composição, a intenção, a maneira como aquela música foi construída.
Com IA, acredito que estamos chegando a algo parecido.
Durante muito tempo colocamos nosso conhecimento dentro da ferramenta. Criamos um prompt gigantesco no ChatGPT. Depois outro no Claude. Depois copiamos regras para outro agente. Depois mudamos de plataforma e começamos novamente.
Mas quando conseguimos transformar nossos processos em algo independente da ferramenta, acontece uma mudança importante: o modelo deixa de ser o dono do processo. Ele passa a ser um executor daquele conhecimento.
Isso também muda a forma como eu vejo automação
Trabalho com automações e agentes diariamente e uma coisa fica cada vez mais evidente para mim: automação boa não começa na tecnologia.
Começa entendendo o processo.
Quem deve receber aquela mensagem?
Quando?
Que informação precisa ser analisada?
Quando a IA pode decidir?
Quando precisa parar?
Quando um humano precisa entrar?
O que significa uma boa resposta?
O que nunca deve acontecer?
Essas perguntas parecem menos interessantes do que escolher modelos, criar agentes ou montar workflows cheios de nós, mas são justamente elas que transformam uma demonstração bonita em algo realmente útil.
A IA pode gerar uma resposta em segundos, automação pode eliminar horas de trabalho repetitivo. Mas velocidade sem direção só faz a gente chegar mais rápido ao lugar errado.
Talvez a próxima habilidade importante seja aprender a registrar como pensamos
E isso não vale apenas para desenvolvedores.
Imagine alguém que toda semana prepara um relatório.
Existe um jeito de fazer, quais dados olha primeiro, o que considera estranho, o que compara, como organiza, o que merece destaque..
Tudo isso é conhecimento.
Uma pessoa que atende clientes, que organiza projetos, que analisa planilhas, que cria conteúdo, também desenvolve esse conhecimento.
Até tarefas que parecem simples carregam pequenas decisões acumuladas durante anos.
A IA não precisa substituir isso, ela pode carregar isso.
E talvez seja exatamente aí que tecnologia e criatividade se encontram.
Um exercício simples
Escolha hoje uma tarefa que você repete constantemente.
Antes de procurar uma ferramenta para automatizá-la, tente escrever como você realmente faz essa tarefa.
Não apenas:
“analise esta planilha”.
Escreva:
o que você procura primeiro, quais informações importam, quais situações são exceção, o que seria considerado um bom resultado e em quais momentos você jamais deixaria a máquina decidir sozinha.
Você acabou de começar a transformar experiência em conhecimento reutilizável.
Pode virar um prompt, uma automação, uma skill, ou até um agente inteiro amanhã.
Mas a parte mais valiosa já existia antes da IA, você.
Tecnologia, para mim, fica mais interessante quando ela desaparece um pouco
Eu gosto de IA, gosto de automação, gosto de testar modelos novos, criar agentes, quebrar coisas e descobrir por que elas quebraram.
Mas meu objetivo nunca foi colocar mais tecnologia na vida, e sim colocar menos atrito nela.
Se uma automação me devolve uma hora, quero saber o que posso criar com aquela hora.
Se uma IA elimina uma tarefa repetitiva, quero saber onde aquela energia pode ser melhor usada.
Talvez em outro projeto.
Talvez em arte.
Talvez descansando.
Talvez simplesmente prestando atenção em alguma coisa que antes passaria correndo.
Esse, para mim, é um dos lados mais interessantes dessa nova fase da inteligência artificial.
Não construir máquinas que façam tudo.
Mas construir ferramentas capazes de carregar uma parte do trabalho para que continuemos escolhendo para onde queremos ir.
A ferramenta pode mudar amanhã, o modelo provavelmente vai mudar.
Mas aquilo que você aprendeu fazendo as coisas do seu jeito? Isso vale a pena guardar.
Referências: anúncio da Agentic AI Foundation/Linus Foundation e anúncio da Anthropic sobre a doação do padrão Agent Skills, publicados em 22 de outubro de 2026.
