Reduzir o custo de construir software não altera a proposta de valor fundamental do software comercial. Software comercial significa que você tem uma organização dedicada responsável por operar sua tecnologia, mantê-la atualizada com os recursos mais recentes, corrigir bugs, cuidar da segurança e assim por diante. A sobrevivência deles depende de fazer tudo isso, enquanto seu sistema CRM personalizado e único eventualmente será um problema para você gerenciar. O que a redução do custo de construir software faz é o seguinte: 1. Concorrência mais viável em todas as categorias de software, o que significa que os clientes receberão mais valor ao longo do tempo, pois as empresas terão que competir mais para reter clientes. Isso pode reduzir incrementalmente o custo do software por categoria, mas, mais importante, significará que há melhores e mais recursos para todas as suas necessidades ao longo do tempo. 2. Software para nichos cada vez menores. Você verá softwares em setores e para empregos para os quais antes não havia mercado viável porque o TAM era considerado pequeno demais para justificar construir uma solução completa. Agora será possível porque uma equipe menor pode ir atrás desses mercados. 3. Software personalizado para tudo que fornecedores comerciais não suportam. Haverá 10 vezes mais software personalizado para todos os requisitos personalizados que as empresas tradicionalmente tinham, mas que era caro demais para eles construírem ou fazerem uma SI criar. 4. E claro, software para todas as coisas para as quais nunca tivemos software antes. Software para prototipagem de produtos, software para integrações personalizadas entre sistemas, e assim por diante. Quando softwares personalizados custam quase nada para criar e podem ser relativamente descartáveis, veremos que ele aparece como uma solução para muito mais problemas (para o bem ou para o mal). No geral, veremos ordens de magnitude mais softwares sendo produzidos por causa dos agentes de IA. Mas será em lugares diferentes do que esperávamos.

Quase toda previsão negativa sobre o impacto da automação acaba sendo provada errada ao longo do tempo. Passamos todo o nosso tempo olhando para a economia atual e imaginando a automação sendo aplicada apenas à forma como trabalhamos hoje e reduzindo o trabalho para as pessoas. O que realmente acontece, em quase todos os casos, é que usamos essa automação para fazer *mais* do que fazíamos antes, o que cria um novo conjunto de tarefas e trabalhos. O que realmente recebemos como sociedade é melhor uso do nosso tempo, novos avanços médicos, maior segurança, ofertas de menor custo em quase todas as categorias de produtos e serviços, e oportunidades econômicas para mais pessoas. A IA será usada principalmente para realocar pessoas que não dedicam tempo a trabalhos menos estratégicos para áreas mais estratégicas em todas as empresas e em toda a economia. É economicamente valioso ter engenheiros de software desenvolvendo recursos para novos problemas para os clientes; É menos economicamente valioso gastar a maior parte do tempo deles correndo bugs e mantendo bases de código legadas. A IA nos permite melhorar essa proporção. Isso não reduz a necessidade de engenharia de software, aumenta o que você pode fazer com esses recursos. E a mesma analogia se aplica à maioria das formas de trabalho do conhecimento hoje. E, para as empresas que usam IA temporariamente apenas para maximizar o lucro, elas acabarão perdendo para as empresas que usam IA para melhor atender os clientes (na forma de custos menores para o cliente ou produtos de melhor qualidade). O mercado é bastante bom em garantir isso. Isso não quer dizer que não deveríamos fazer nada. Mas as coisas que deveríamos estar fazendo são o que sempre deveríamos ter feito para fazer a economia funcionar melhor para as pessoas: reduzir o custo da moradia, melhorar a educação e torná-la mais barata, facilitar muito a construção para criar mais empregos aqui, diminuir o custo da saúde, e assim por diante. Coincidentemente, a IA vai ajudar em parte disso, mas é aqui que devemos aplicar a maior parte da nossa energia regulatória.

O valor econômico que está atrelado ao paradigma atual dos LLMs, assumindo progressos contínuos semelhantes ao que vimos no último ano, já é enorme. Você não precisa subscrever uma definição amorfa de AGI para perceber o impacto significativo da IA. Um agente de IA que tem acesso a ferramentas, pode processar fontes de dados externas, operar em outros sistemas e que modifica seu comportamento com base em um prompt e contexto específicos do sistema, já é um modelo para amplo impacto econômico em uma ampla gama de áreas. A maior diferença aparentemente entre essa abordagem e a AGI/ASI é que o usuário da ferramenta permanece no ciclo e precisa ter as mãos tocando o "volante" de vez em quando. Mas isso por si só já é um valor econômico substancial e abre uma grande quantidade de capacidades úteis para a maioria dos indivíduos e empresas.