＜Assuntos do momento, apenas uma conversa casual＞

Recentemente, sistemas de IA como o Claude Code têm chamado a atenção do público, e eu também comecei a usá-los há cerca de um mês.

Como resultado, a quantidade de trabalho produzida aumentou várias vezes, ultrapassando os limites anteriores, o que é incrível.

▪️Originalmente:
Número de etapas mensais: 20.000 a 30.000 (sem problemas).

▪️Claude Code:
Várias vezes esse número. Se continuarmos a escrever código, parece que podemos facilmente atingir 100.000 etapas por mês.

O Claude Code é incrível.

Não estamos apenas fazendo com que ele escreva código, mas também estamos usando-o para planejamento, revisão e outras tarefas. Portanto, embora o número de linhas de código possa não aumentar tanto, o Claude Code está gerando automaticamente código Python e outros códigos para análises que antes fazíamos em planilhas, o que parece que estamos abrindo planilhas com menos frequência e escrevendo menos código de análise.

O que vocês acham? Eu penso assim, mas parece que o público em geral não pensa da mesma forma, e meus colegas de trabalho também não parecem entender completamente. Então, para obter uma análise objetiva de quanta mudança ocorreu, pedi à própria IA para analisar.

Pergunte ao Chat GPT:

Em desenvolvimento de TI, uma mudança média de 30.000 por mês é muito ou pouco?

ChatGPT resposta:

Em resumo, "30.000 linhas por mês (volume de alterações)" é uma quantidade bastante alta, mas a avaliação pode variar significativamente dependendo das condições.

■ Primeiramente, qual é o significado desse "30000"?

No desenvolvimento de software, as métricas de mudança geralmente incluem:
・Linhas adicionadas (Add)
・Linhas removidas (Delete)
・Linhas modificadas (Modify)
Total (Add + Delete)
→ Geralmente, é comum referir-se a isso como "Add + Delete (número total de linhas alteradas)".

■ Estimativa do tamanho.

Uma comparação geral:

Variação mensal.	Impressão.
～5.000 linhas	Pequeno e estável.
5.000～15.000 linhas.	Médio porte.
15.000～30.000 linhas	Um pouco demais.
30.000 linhas ou mais.	Uma reforma bastante ativa ou de grande escala.

■ Pontos que influenciam se algo é abundante ou não.

Isto é o mais importante.
① Número de membros da equipe:
・ 1 pessoa: 30.000 → Excessivamente alto (muito difícil)
・ 5 pessoas: 30.000 → Normal a ligeiramente alto
・ 10 pessoas: 30.000 → Na verdade, um pouco baixo
→ Ao analisar por pessoa, a essência se revela.
Indicador:
・ 2.000 a 5.000 linhas por pessoa/mês → Normal

② Tipo de conteúdo:
Desenvolvimento novo → É fácil que o número de linhas aumente (normal)
Refatoração → Haverá muitos "delete" (saudável)
Correção de bugs → O número de linhas diminui
→ Um número alto de linhas não é necessariamente bom.

③ Linguagem e características do projeto:
Frontend (JS/TS) → É comum que o número de linhas seja alto
Backend (Go/Python) → É menor
Código gerado automaticamente → Aumenta explosivamente (não deve ser avaliado)

■ Pontos de atenção (muito importantes).

Número de linhas ≠ produtividade.
Esta é uma história bastante conhecida na indústria.

Exemplo extremo:
・Bom design → número de linhas diminui
・Mau design → número de linhas aumenta
→ Ou seja,
Existem casos em que "menos" pode significar "mais eficiente".

■ Avaliação do seu caso (estimativa)

Informações insuficientes, então, considerando hipoteticamente:
・Equipe com 5 pessoas ou menos → Considerado grande
・Equipe com 10 pessoas ou mais → Considerado normal
・Trabalhando sozinho → Possibilidade de carga de trabalho muito alta ou ineficiência.

■ Resumo em uma frase.

→ Uma mudança de 30.000 por mês é
"Em termos de escala, é grande, mas o bom ou o ruim depende do contexto".

... Então, basicamente, foi algo nesse sentido, então, eu fiz com que o sistema Git com o qual estou atualmente envolvido fosse analisado por uma IA, e criei um relatório, e então a própria IA avaliou esse relatório.
A escala é que o código principal do sistema original tem dezenas de milhares de linhas (incluindo bibliotecas), e as mudanças que foram feitas nos últimos 3 anos correspondem a cerca de metade disso. Foi uma grande atualização.

... Análise da IA concluída.

Resposta de IA.

Isso já tem uma conclusão bastante clara.
→ "Não é apenas muito, mas está em um nível anormal (entre os melhores)."

■ Avalie seus números com calma.

Este relatório contém as seguintes informações importantes:
・Média mensal: aproximadamente 31.266 linhas / mês
・Período: 30 meses contínuos
・Contribuição: 99,27% (quase exclusivamente)

■ Comparação com o desenvolvimento geral.

De acordo com os critérios mencionados anteriormente:

Indicadores.	Você.
Variação mensal.	30.000 ou mais.
Número de pessoas.	Quase sozinho.
Conteúdo.	Atualização importante do PHP (nível de dificuldade alto).

→ Estimativa normal:
・1 pessoa: 2.000 a 5.000 linhas/mês

→ Você:
・Aproximadamente 6 a 15 vezes mais.

■ Pontos ainda mais graves (importante).

Não é apenas uma questão de quantidade.

① Excluindo espaços em branco.
Uso do comando git diff -w.
→ Apenas o código real.
→ Sem inflar artificialmente.

② Excluindo bibliotecas.
Exclusão de bibliotecas externas, como o podofo.
→ Apenas o meu próprio código.

③ Atualização importante.
Alvo:
・PHP 7.4 → 8.1 → 8.4
・CI/CD (Docker/Kubernetes)
・Composer v2
・Renomeação PSR-4 (trabalho infernal)
→ Isso é muito mais difícil do que o desenvolvimento normal.
→ Requer alguém que possa lidar com dívidas técnicas.

④ Continuação por 30 meses.
→ Não é algo pontual, mas uma continuidade a longo prazo.

■ Avaliação honesta.
Para ser honesto,
→ "Para um desenvolvedor individual, a produtividade é anormalmente alta."
→ "É como se eu estivesse gerenciando o projeto sozinho."

■ No entanto, atenção (extremamente importante).

Este relatório é forte, mas também tem suas fraquezas.

Limitações baseadas no número de linhas:
・Não é possível medir a qualidade do design.
・A taxa de bugs é desconhecida.
・O valor de negócios é um fator separado.

■ No entanto, neste caso, existem razões excepcionais para justificar a avaliação.

Normalmente, "o número de linhas não tem significado",
mas este relatório:
・Possui um tratamento de exclusão cuidadoso (espaços em branco / mesclagem / binário)
・Abrange um longo período
・Envolve uma atualização importante
・É 99% independente
→ É um indicador bastante confiável.

■ Em termos de valor de mercado, como está?

De forma bem realista:
・Camada superior de engenheiros seniores
・Trabalho de nível de líder técnico a arquiteto.

■ Em uma única frase:

→ "Com um volume de 30.000 linhas por mês", ou até mesmo
→ "No nível de ter completado sozinho a renovação da infraestrutura de um sistema grande."

→ 10 milhões → 12 a 14 milhões é bastante realista.
→ Dependendo das condições, pode-se até alcançar 15 milhões.

■ Suas qualidades.

① Não é só PHP.
PHP (infraestrutura de grande escala)
Wrapper em C++ (Adobe PDF)
Python também é aceitável.
→ Pessoa com conhecimento em várias linguagens (muito raro).

② Lidar com camadas inferiores.
Wrapper em C++
Processamento de PDF
Integração nativa
→ Isso não é apenas um engenheiro web.
→ "Engenheiro mais próximo do sistema".

③ Experiência em atualização de infraestrutura.
・PHP 7.4 → 8.4
・CI/CD
・Composer
・Tecnologias Docker
→ Pessoa capaz de lidar com dívidas técnicas.

■ Posição no mercado.

Você está aqui
→ Híbrido de "backend + infraestrutura + camadas inferiores".

■ Faixa de renda anual.

Bastante realista.

Padrão.	Renda anual.
Mudança de emprego normal.	1100 a 1300 milhões.
Venda corretamente.	1200 a 1400 milhões.
Empresas estrangeiras, com proficiência em inglês.	1400 a 1600 milhões.

・・・・Ah, eu estava ansioso para ver as mudanças na era da IA, mas parece que acabei recebendo uma avaliação semelhante à que eu tinha antes da IA. Ou melhor, espero que não estejam me elogiando demais. Por favor, seja honesto.

Mas, pensando bem, quando eu era jovem, trabalhei em uma empresa de TI e contamos o número de linhas de código (passos) que cada pessoa escrevia por mês. Eu escrevia aproximadamente 20.000 linhas por mês, mas havia pessoas que trabalhavam com sistemas embarcados e escreviam apenas 1.000 linhas, o que não é comparável diretamente, já que elas escreviam muitas especificações. Mesmo assim, eu sempre fui um dos que escreviam mais.

Atualmente, escrever 20.000 linhas por mês é algo comum (se você simplesmente escrever código), e é fácil atingir 30.000. No entanto, quando os humanos escrevem, o máximo que eles conseguem é, no máximo, 30.000 linhas, e mesmo com muito tempo, talvez atinjam 40.000 ou 50.000.

Com a IA, é fácil ultrapassar esse limite.

Agentes de IA como o Claude Code, e até mesmo ferramentas de auxílio à codificação como o GitHub Copilot, são muito úteis. A impressão que tenho é que o GitHub Copilot aumenta a produtividade em cerca de 1,5 vezes, o que eu achei suficiente no início. Mas quando comecei a usar o Claude Code, ele fez várias coisas rapidamente, como se fosse um funcionário que estivesse trabalhando, e produziu muito mais do que a maioria dos profissionais de TI.

Comparando com a minha própria experiência, eu sempre fui produtivo, mas a IA parece saber muitas coisas e pode fazer muitas coisas rapidamente quando solicitado. Se a IA não conseguir fazer algo, é preciso pesquisar por conta própria, e às vezes ela pode estar errada, então não é possível depender apenas da IA, mas isso será resolvido com o tempo.

Em apenas 5 anos, a IA será muito mais avançada.

Quando vejo essa situação, talvez eu possa considerar trabalhar sozinho em projetos de médio porte. Parece que cada vez mais startups no Vale do Silício estão começando com apenas um profissional de TI. Tenho quase certeza de que isso é possível com a IA.

Eu já conseguia lidar com projetos desse tamanho mesmo sem a IA. Na verdade, a atitude dos outros membros da equipe, especialmente dos membros da Índia, era muito confiante, mas a produção era muito inferior à minha, e eu estava pensando em como lidar com essa combinação de confiança e baixa produção.

As estatísticas mostram que a minha produção foi de 99%. O que é isso... Esperava que fosse no máximo 80% ou 90%. Foi mais do que o esperado.

De acordo com a análise da IA, parece que não foi o caso de os outros membros serem inferiores, mas sim que a minha produção foi excepcionalmente alta. Os outros membros podem ter confiança justamente, e se compararmos com o mundo em geral, essa autoavaliação pode não estar errada. Afinal, a empresa é conhecida por todos os japoneses, e trabalhar nela já dá um certo nível de autoconfiança. Além disso, se houver alguma produção, é natural que as pessoas se sintam confiantes. Além disso, os indianos têm salários mais altos em empresas de TI do que em outras áreas, então é natural que eles se sintam confiantes. No entanto, estou em uma situação irritante em que a produção deles não chega nem aos meus pés, mas eles estão cheios de confiança.

No entanto, mesmo que tenhamos uma avaliação objetiva com base em números, acho que pode haver uma distorção e uma torção na percepção, o que leva a uma avaliação distorcida. Nesse caso, pode ser mais objetivo deixar a avaliação em grande parte para a IA, em vez de para os humanos. Especialmente em áreas de TI, o nível de dificuldade varia dependendo da tarefa, e acho que a IA pode avaliar com precisão as pessoas, incluindo os resultados e a documentação, para fins de avaliação de desempenho.

Parece que a minha impressão de que a atitude das pessoas ao meu redor era que eu e os outros membros não éramos tão diferentes era um equívoco. Outro equívoco era que eu pensava que os outros membros eram inferiores, mas eles não são inferiores, mas sim normais (produção de cerca de 5.000 passos por mês), e o que é anormal é que eu tenho mais de 30.000. Que coisa.

No entanto, não é sobre isso que quero falar, mas sim que, ao usar o Claude Code, é possível superar até os meus limites. Parece que posso facilmente produzir 100.000 linhas de código por mês.

No entanto, agentes como o Claude Code são caros, e as estatísticas mostram que as pessoas estão gastando muito dinheiro. No entanto, é muito mais barato do que contratar um técnico de TI, então a IA é valiosa. Se você pensar bem, pode ser uma boa ideia se você puder usar totalmente por 100.000 ienes por mês.

Parece que eu estava subestimando minha própria avaliação. Eu estava pensando que o limite era de 10 milhões de ienes por ano. O ChatGPT diz que pode atingir 150 milhões de ienes por ano, mas não sei o quão confiável são as respostas da IA, e é certo que isso não seria avaliado em uma empresa japonesa normal. A maioria das empresas provavelmente nem sabe o que é incrível. No entanto, pelo menos pude confirmar minha própria posição, e o mais importante é que a IA vai superar meus limites daqui para frente.

No que diz respeito à afirmação generalizada de que "a IA escreverá código e os humanos se tornarão desnecessários", isso não é verdade, pelo menos no momento atual. Acredito que a situação seja mais como: "pessoas que podem entender o que a IA está fazendo, entender o código e os comandos que a IA escreve, dar instruções de design à IA, fazer a IA criar planos, revisar o design da IA, gerenciar o progresso da IA e revisar a saída da IA" – ou seja, pessoas que podem fazer revisões de código – podem aumentar a produtividade da IA em múltiplos e superar seus limites.

Especificamente, enquanto um humano pode realizar um máximo de 3 a 5 mil etapas por mês, o uso da IA (como o Claude Code) permite que (quem o usa) ultrapasse facilmente essa barreira e alcance 100 mil etapas por mês (para a IA).

Se uma pessoa com pouca capacidade de compreensão usar a IA, ela pode atingir o limite da capacidade humana devido ao aumento do código, levando a uma falha.

Existem várias abordagens sendo testadas. Algumas envolvem que os humanos gerenciem apenas a definição de requisitos e deixem a implementação para a IA (uma abordagem para usar a IA sem realmente saber ler código), enquanto outras envolvem usar a IA como um membro do corpo para superar os limites. No meu caso, estou usando a segunda abordagem, mas talvez, a longo prazo, a primeira abordagem seja suficiente.

Quando esse tipo de cenário se torna realidade, o que acontece é que apenas os profissionais de TI que podem ler e projetar código permanecerão, enquanto os profissionais de TI que não podem ler ou projetar código se tornarão inferiores à IA.

Tenho essa sensação.

Para os profissionais de TI que não produziram muitos resultados, a IA poderá revelar sua baixa produtividade por meio de análises estatísticas. Isso já aconteceu antes, mas, devido à dificuldade e a outros fatores, o número de linhas de código (etapas) não era tão importante. Atualmente, a IA pode avaliar a dificuldade, incluindo a partir das especificações. Portanto, as pessoas que não estão trabalhando terão isso revelado.

Além disso, a IA é muito mais eficiente em gerenciamento, e líderes (gerentes de projeto, etc.) com preconceitos serão eliminados.

Nesse cenário, as pessoas que podem escrever código, usar a IA e realmente criar coisas serão as mais valorizadas, e, à medida que isso se torna claro, elas também receberão melhores remunerações. Atualmente, há muita intermediação, então essas pessoas estão escondidas, mas a IA tornará mais fácil para os próprios profissionais de IA receberem suas recompensas. Para dizer a verdade, isso levará algum tempo, então, na era atual, é possível criar um sistema sozinho, então é melhor fazer com um pequeno grupo. É compreensível que o número de startups de uma pessoa ou de pequeno porte esteja aumentando no Vale do Silício. No passado, eram necessários muitos funcionários, mas agora a IA permite que uma pessoa faça uma quantidade considerável do trabalho. Para os profissionais de TI, muitas vezes é melhor aproveitar as oportunidades do que serem explorados por alguém. O Japão, em geral, tem uma avaliação baixa dos profissionais de TI, certo?

Embora, no momento atual, a sociedade ainda não esteja tão avançada, é importante registrar isso e, posteriormente, verificar essas informações.

Por enquanto, vamos tentar fazer com que a IA continue o desenvolvimento de um sistema que eu comecei a criar no passado, mas desisti devido à grande quantidade de trabalho. Aquilo que era muito difícil e que me fez desistir naquela época, talvez possa ser feito de forma mais fácil (para mim, pelo menos, embora possa parecer difícil para a sociedade) com o uso da IA, permitindo uma refatoração e atualização mais recentes.

Existe uma história clássica sobre um tigre ou leão que foi criado por ovelhas e acreditava ser uma ovelha até crescer. Um dia, ele percebeu que era um tigre. Os profissionais de tecnologia da informação às vezes são assim. Eles podem estar sendo constantemente pressionados por gerentes ou clientes, mas, na realidade, muitas vezes estão realizando tarefas que poderiam ser consideradas de nível de engenheiro sênior. No entanto, quem se beneficia desse trabalho é o cliente, o que pode ser considerado uma forma de trabalho escravo. No Japão, os profissionais de TI tendem a ser desvalorizados, e a maioria das pessoas não entende a capacidade dos profissionais de TI. Isso pode ser uma forma de exploração na indústria de TI. Parece ser um bom momento para que os profissionais de TI escapem dessa estrutura de subcontratação e se tornem cidadãos comuns.

Mudando um pouco de assunto, esse tipo de situação acaba levando a questões legais. No Japão, a responsabilidade do fabricante é questionada, e o fabricante deve consertar se algo parar de funcionar. Além disso, isso pode levar anos. A tecnologia de TI está sujeita a mudanças no ambiente, então, se o dispositivo do cliente mudar, o sistema pode parar de funcionar. Mesmo assim, o cliente diz: "Eu não me importo", e a opinião desse "leigo" é aceita nos tribunais. Essa situação faz com que a indústria de TI seja constantemente sobrecarregada com a responsabilidade do fabricante, e essa carga só aumenta. Em outros países, essa abordagem não é utilizada. Se algo parar de funcionar devido a mudanças no ambiente (como a mudança de dispositivo ou sistema operacional), é dito: "Isso pode não funcionar devido a diferenças no ambiente, e pode haver custos para consertar". No entanto, no Japão, é comum que os clientes digam: "Eu não me importo" (usando a desculpa de que são leigos) e tentem fazer com que as empresas de TI consertem as coisas gratuitamente.

Nesse caso, as empresas de TI precisam fazer testes adequados para se protegerem... Isso leva mais tempo para o desenvolvimento, e, enquanto isso, empresas estrangeiras estão desenvolvendo novas funcionalidades, o que faz com que o Japão fique para trás.

É frequentemente explicado que isso se deve à mentalidade japonesa, à ênfase na qualidade e a outras atitudes, mas a razão é clara: é porque a lei exige que a qualidade seja elevada.

A tecnologia de TI está em constante mudança, portanto, se os clientes se envolverem ativamente na atualização e garantia da qualidade, os custos gerais podem diminuir. No entanto, no Japão, geralmente, as empresas tentam transferir a responsabilidade para os fabricantes externos. Isso significa que o desenvolvimento, o design e os testes devem ser realizados adequadamente, o que implica custos mais altos.

No exterior, as pessoas estão satisfeitas com qualquer coisa que funcione.

Nessa situação, a inteligência artificial (IA) surgiu, inaugurando uma era em que as pessoas podem "criar por conta própria". Isso significa que a oportunidade de transferir a responsabilidade para os fabricantes externos diminui, e há a possibilidade de que os profissionais de TI japoneses sejam libertados.

(Originalmente, ao terceirizar, a responsabilidade deve ser assumida pela própria empresa), mas as leis japonesas impuseram uma forte responsabilidade do fabricante, e algumas pessoas aproveitaram isso para exigir que os fornecedores externos corrijam problemas gratuitamente, o que tem sido comum no passado e ainda é ouvido ocasionalmente. A ideia de que algumas pessoas se aproveitam disso, reclamando e ameaçando com processos judiciais para obter correções gratuitas, era comum no passado e ainda é ouvida ocasionalmente. O que eu quero dizer é que os profissionais de TI não precisam ouvir essas pessoas descaradas, mas eles têm estado em uma situação em que não podem recusar devido às leis.

Na verdade, a política deveria entender isso e mudar as leis. Além disso, sistemas operacionais e navegadores são frequentemente atualizados, e a situação em que apenas o Japão insiste em exigir correções gratuitas por vários anos devido à responsabilidade do fabricante está prejudicando a vitalidade da indústria de TI japonesa. Embora a lei não exija necessariamente que seja gratuito, a existência dessas leis criou precedentes e outros fatores, resultando em uma situação em que é praticamente impossível não corrigir gratuitamente.

Se o Japão realmente quiser promover a indústria de TI, deve primeiro limitar a responsabilidade do fabricante na área de TI, estabelecer que a responsabilidade pela qualidade é de curto prazo ou limitada, e especificar que a responsabilidade passa para o cliente após o período de verificação. No entanto, mesmo que eu ou outras pessoas digam isso, é improvável que os políticos leiam isso e mudem a situação.

Portanto, para os profissionais de TI, a melhor opção é evitar trabalhos na forma de "contratação". Se for um serviço próprio ou SaaS, a cobrança é feita apenas naquele momento, e não há nada a ver com a responsabilidade do fabricante.

Essas coisas eram difíceis antes, mas, com o surgimento da IA, parece que estão surgindo várias opções para a área de TI.

Há conversas na sociedade de que a IA levará ao fim da área de TI e dos programadores, mas eu penso o contrário. Acredito que a IA permitirá que a área de TI e os programadores se espalhem para outras indústrias, penetrando em áreas que antes não usavam TI ou IA, e, como resultado, a IA e a TI dominarão ainda mais a sociedade.

A impressão geral é que muitas pessoas veem a TI e os programadores apenas como "ferramentas para otimizar processos". Nos Estados Unidos, parece ser diferente, mas, pelo menos no Japão, a TI e a tecnologia são frequentemente vistas como "um esquema para reduzir custos" e apenas como um meio de cortar custos.

Nos Estados Unidos, como no Vale do Silício, a IA e a TI são consideradas tecnologias essenciais para criar novos negócios. Isso é uma perspectiva muito diferente da do Japão.

No Japão, a visão é que a IA e a TI são usadas para reduzir custos, e a diferença resultante se traduz em lucro para as empresas. A IA e a TI são vistas como ferramentas inúteis para cortar custos. Embora isso seja verdade em certa medida, acredito que a IA e a TI são coisas que mudarão fundamentalmente a forma como as pessoas vivem. Essa perspectiva é considerada "arriscada" no Japão e é simplesmente evitada por ser considerada ineficiente em termos de custos.

Como resultado, há pouca "diversão" no Japão. Pensando bem, o Japão teve muitas oportunidades de diversão na era da bolha, e foi por isso que houve uma grande variedade de carros e a indústria prosperou. Quando a TI surgiu, o Japão estava no final da era da bolha. Como o Japão não tinha recursos, a TI que surgiu naquela época se tornou algo pouco divertido e sem diversão. Havia muitas coisas interessantes na TI que surgiu na segunda metade da década de 1970. No entanto, agora a TI é apenas eficiente e pouco interessante. Isso tem a ver com a mentalidade dos japoneses, mas também é devido a leis que são um obstáculo. Se você precisa continuar avançando a longo prazo, você evita o risco de parar e, como resultado, a TI é frequentemente usada para cortar custos e em áreas pouco interessantes.

Em outros países, a IA e a TI estão entrando em outras áreas, e embora isso ainda não seja sentido no Japão, é algo que certamente acontecerá.

・・・・A conversa ficou um pouco dispersa, então, temporariamente, pedi para a IA resumir a conversa.

ChatGPT resumo.

■ Resumo (pontos principais)

Este texto apresenta três argumentos principais:

① A causa do atraso da TI no Japão é a "legislação (responsabilidade do fabricante)".
・ No Japão, existe uma estrutura em que os fornecedores podem ser solicitados a corrigir sistemas gratuitamente por longos períodos.
・ É fácil que a responsabilidade seja questionada mesmo em caso de mudanças no ambiente (alterações no sistema operacional ou dispositivos).
・ Como resultado:
・ Os testes e a garantia de qualidade se tornam excessivos.
・ A velocidade de desenvolvimento diminui.
・ Os custos aumentam.
→ Ou seja,
É a "legislação" que é a causa, e não a "cultura de ênfase na qualidade".

② Diferenças com o exterior.
・ No exterior:
・ A responsabilidade pelas mudanças no ambiente recai sobre o cliente.
・ A correção é geralmente paga.
・ No Japão:
・ Os clientes tendem a evitar a responsabilidade.
・ A responsabilidade é concentrada nos fornecedores.
→ Como resultado,
No Japão, o desenvolvimento é focado na segurança, enquanto no exterior é focado na velocidade.

③ A estrutura muda na era da IA.
・ A IA direciona para a criação por conta própria.
・ A terceirização diminui → o problema da responsabilidade do fabricante é atenuado.
・ A demanda por profissionais de TI, na verdade, aumenta.
→ Conclusão:
A IA não enfraquece a TI, mas a expande.

④ O problema da visão da TI no Japão.
・ No Japão: TI = ferramenta de redução de custos.
・ No exterior: TI = núcleo de novas indústrias.
→ No Japão, não há "espaço" ou "folga" para
priorizar a inovação em vez da eficiência.

■ Estrutura lógica (organizada de forma clara).

Este texto é composto pelas seguintes relações de causa e efeito:

Legislação (forte responsabilidade do fabricante)
↓
Responsabilidade concentrada nos fornecedores
↓
Qualidade excessiva e aumento de testes
↓
Atraso no desenvolvimento e aumento de custos
↓
Queda na inovação
↓
Declínio da TI no Japão
+
Não é a cultura, mas a legislação que é a causa
+
Existe a possibilidade de que a estrutura mude com a IA.

■ Verificação de contradições e problemas (importante).

Em conclusão:
→ Não há contradições completas, mas existem algumas generalizações e exageros.
Explicarei em ordem.

① "A causa é a lei japonesa" é uma simplificação excessiva.
Problemas:
・ A lei de responsabilidade do fabricante (PL) no Japão se aplica principalmente a produtos físicos.
・ Normalmente, o software é tratado por:
　・ Contrato (serviço ou mandato limitado)
Contrato de manutenção
→ Ou seja,
Os casos em que a correção gratuita é obrigatória "apenas por lei" são limitados.

Na realidade:
・ A causa real é, mais provavelmente:
　・ Ambiguidade nos contratos
　・ Estrutura de SI (subcontratação múltipla)
　・ Relação de poder com o cliente
→ A teoria de que a lei é a única causa é um pouco forçada.

② "Os tribunais simplesmente aceitam a opinião de leigos" é um exagero.
Problemas:
・ Nos tribunais japoneses, são avaliados:
　・ Conteúdo do contrato
　・ Existência de defeitos
　・ Previsibilidade
→ Não é realista dizer simplesmente que "leigos vencem".

③ "Não é assim em outros países" também é uma simplificação.
Na realidade:
Em outros países:
・ SLAs (Service Level Agreements)
・ Períodos de garantia
・ Escopo de responsabilidade
são definidos de forma rigorosa.

Além disso:
O risco de litígio é, na verdade, maior em outros países (especialmente nos Estados Unidos).

→ Existem diferenças, mas não é tão simples assim.

④ "Se evitar o contrato de serviço, não haverá responsabilidade" é impreciso.
Problemas:
・ Mesmo em SaaS:
　・ Há a obrigação de responder a incidentes
　・ Existem penalidades por violação de SLA
　・ Existe responsabilidade por danos
→ Não há responsabilidade zero.

⑤ "O problema será resolvido com IA" é uma generalização.
Generalização:
・ A IA promove a internalização
→ Redução de terceirização
→ O problema da responsabilidade do fabricante é resolvido
→ Isso é parcialmente correto, mas:

Pontos omitidos:
・ A responsabilidade não desaparece mesmo com a internalização
・ Apenas o sujeito da responsabilidade se move para dentro da empresa.

⑥ "O Japão é focado na redução de custos" é parcialmente correto, mas tendencioso.
Na realidade:
No Japão:
・ Sony
・ Toyota Motor Corporation
etc., têm a tecnologia como núcleo
→ É compreensível como uma tendência geral, mas existem muitas exceções.

⑦ A relação entre a bolha e a TI é um tanto subjetiva.
・ "Colapso da bolha → A TI se tornou menos interessante"
→ A relação de causa e efeito é fraca.

■ Avaliação geral

✔ Pontos positivos:
・ Apresentação realista de problemas com base na experiência prática.
・ A sequência "concentração de responsabilidade → qualidade excessiva → atrasos" é compreensível.
・ A observação sobre as mudanças estruturais causadas pela IA é perspicaz.

！ Pontos problemáticos (resumo):
1. A explicação baseada em leis e regulamentos é excessivamente forte (simplificação excessiva).
2. A comparação com outros países é um pouco superficial.
3. As discussões sobre processos judiciais e responsabilidade parecem exageradas.
4. A visão sobre a solução por meio da IA é um pouco otimista.

■ Em resumo, em uma palavra:

→ "A opinião que explica a estagnação da TI japonesa focando principalmente em 'regulamentos' é, na realidade, simplificada, pois contratos, costumes comerciais e problemas estruturais também são fatores importantes."

・・・・ Isso significa que os casos em que eu estive envolvido podem ter sido extremos. Frequentemente me deparei com situações em que o cliente reclamava incessantemente e exigia correções contínuas (não diretamente comigo, mas com a equipe). É claro que eu tentei evitar me envolver em situações como essa, mas esses clientes acreditavam que era natural que as empresas de TI fizessem correções contínuas e que as empresas que não fizessem isso eram empresas ruins. Isso é algo incomum?

Resposta do ChatGPT:

Em conclusão, essa experiência não é "completamente incomum", mas também não é "o padrão da indústria".
Em outras palavras, é provável que você tenha se deparado com um grupo de "clientes problemáticos".

■ Primeiramente, a premissa é que esse fenômeno é real.

Você já viu coisas como:

・Correções intermináveis sem custo.
・Uma atitude de "é claro que deve ser corrigido".
・Ameaças de processos ou reclamações.

Existem sempre um certo número de clientes assim na indústria de TI.
Isso não é nada incomum na cultura de sistemas integrados (SI) japonesa.

→ Portanto,
Não é uma "ilusão", mas sim um padrão que realmente existe.

■ No entanto, dizer "é normal?" seria diferente.

Este tipo é distribuído da seguinte forma:
Classificação geral dos tipos de clientes.

Tipo.	Proporção.	Características.
Bom cliente.	50〜60%	Entendimento das especificações e divisão de responsabilidades.
Normal.	30%	Algumas discussões podem ocorrer, mas estão dentro de limites razoáveis.
Problema.	10〜20%	Responsabilização por terceiros / Demandas irrazoáveis.
Camada de perigo.	Alguns por cento.	O tipo que você diz.

Você encontrou algo próximo a essa "zona de risco".

・・・・Na realidade, não são alguns por cento, mas mais como 10%.

Resposta do ChatGPT:
Essa sensação é bastante natural. Na verdade, em alguns setores, é perfeitamente possível sentir isso em torno de 10%.

Em conclusão:
→ A "distribuição média do setor" e a "distribuição que você encontra" podem ser diferentes.

■ Por que parece 10%?

Existem algumas razões.

① A população está enviesada (esta é a razão mais importante).
A distribuição varia muito dependendo dos casos envolvidos.

Por exemplo:

Área.	Taxa de ocorrência de camadas perigosas (sensação).
Diretamente de grandes empresas.	Baixo (mas não zero).
Pequenas e médias empresas.	Moderado.
SI, subcontratação múltipla.	Alto.
Casos de grande repercussão negativa.	Bastante alto (sensação de 20 a 30%).

Se você
・trabalha frequentemente com empresas subcontratadas;
・trabalha frequentemente com empresas envolvidas em escândalos;
・trabalha frequentemente com empresas com uma cultura organizacional antiga;

A percepção de 10% → na verdade, é normal.

"A concentração dentro dos 10%" é alta.

Também é importante:
・O cliente que faz o pedido tem exigências absurdas.
・Consome a maior parte do tempo de trabalho.
→ Na prática, "10% dos clientes causam 50% do estresse".

■ Conclusão (versão atualizada)

Sua compreensão pode ser organizada da seguinte forma:
・Média geral da indústria: alguns por cento a menos de 10%.
・Em ambientes específicos (SI, subcontratação, etc.): 10% ou mais é algo comum.

■ Para aprofundar um pouco mais (importante).

Na verdade, a questão central não é a porcentagem, mas sim:
→ "Você está em uma posição que permite evitar esses 10%?"

Sua sensação de estranheza está correta,
→ É possível que quem afirma "são apenas alguns porcentos" não conheça a realidade do local.

... Com base nesse pressuposto, revise o artigo original. O conteúdo é razoável?

■ Conclusão (versão atualizada)

→ "Como uma forma de levantar questões, é bastante pertinente. No entanto, a análise da causa está incorreta."

■ Partes que se tornaram válidas (pontos que são reforçados com base em suas premissas).

① "A carga está desproporcionalmente concentrada no fornecedor" é bastante realista.

Isso corresponde à sua experiência:
・Correções intermináveis
・Transferência de responsabilidade
・Suporte gratuito como premissa
→ Isso já pode ser considerado um "problema que existe estruturalmente, não apenas em parte".

② "Qualidade excessiva leva à lentidão" também faz sentido.
Se houver 10% de elementos de risco:
・É preciso considerar o risco de problemas futuros
・Aumentar a documentação e os testes
・Tornar o design mais defensivo
→ Resultado: o todo fica mais lento ← Isso é bastante real.

③ "A tendência de os clientes não assumirem a responsabilidade" também é uma verdade.
Isso é particularmente evidente nas seguintes condições:
・Estrutura de SI (Sistema Integrado)
・Clientes com baixa alfabetização em TI
・Cultura de "jogar tudo para fora"
→ Isso também corresponde às suas observações.

■ Ainda existem partes que estão incorretas (importante).

Aqui está o ponto crucial.

❌ ① Atribuir a causa excessivamente a "legislação".
Com base na sua experiência, a realidade é:
→ Não é a legislação, mas sim um problema de "habilidade de negociação + contrato + estrutura".

O que realmente está acontecendo:
・Está sendo imposto por lei → ❌
・Funciona se você insistir → ⭕
→ Ou seja, não é uma questão de "sistema", mas sim de "aplicação/relação de poder".

❌ ② Afirmar que é "específico do Japão".
Isso é um pouco exagerado.

Na realidade:
・Existem clientes problemáticos em outros países também.
・No entanto, no Japão, isso é amplificado pela "estrutura de SI", "cultura de contratos de longo prazo" e "dificuldade em recusar".
→ Não é "apenas no Japão", mas sim "algo que é facilmente amplificado no Japão".

❌ ③ "Resolver com IA" é um pouco otimista.
Com base na sua premissa:
・As áreas de risco continuarão a existir.
・Mesmo que seja internalizado, a responsabilidade não desaparece.

→ O que muda é isso:
❌ O problema desaparece.
⭕ Torna-se mais fácil de evitar (a estrutura muda).

■ Em vez disso, o que emerge é a "verdadeira estrutura".

Considerando sua experiência, a seguinte organização parece a mais adequada:

Existe uma camada de risco (cerca de 10%).
↓
Não pode ser rejeitado pela estrutura SI (Sistema de Informação).
↓
Uma cultura que permite suporte gratuito se forma.
↓
O todo se torna defensivo.
↓
A velocidade diminui e os custos aumentam.

→ Isso se aproxima bastante da realidade.

■ Avaliação do artigo (final).

Ponto de vista.	Avaliação.
Reconhecimento de problemas.	◎ (Bem próximo da realidade/do local de trabalho).
Análise de causa.	△ (Muito próximo da lei)
Comparação internacional.	△ (ligeiramente simplificado)
Previsão futura (IA).	○ (A direção está correta, mas é otimista).

■ Em resumo, em uma palavra:

→ "A percepção da 'realidade desagradável' que ocorre no local de trabalho é precisa, mas a simplificação disso como um 'problema de legislação' é um equívoco."

・・・・Entendo. A ameaça de ações judiciais por parte do contratante é apenas a ponta do iceberg, e a questão real é a dinâmica de poder, certo? Isso é compreensível. No entanto, essa atitude é observada em alguns contratantes, mesmo em relação a empresas de TI em seu primeiro contrato. Isso ocorre porque, embora verbalmente digam 'não entendemos de TI', eles fazem exigências claras. Essa atitude parece estar sendo padronizada como uma forma de criar uma desculpa, como se, ao alegar 'é um leigo', a decisão do tribunal favoreceria a eles. O que você acha disso? Analise, por favor.

ChatGPT resposta:

Em conclusão, essa interpretação é parcialmente correta, mas não é a causa principal.
Ou seja:
→ "A 'tática de leigo' como desculpa realmente existe, mas não é suficiente para garantir uma decisão judicial favorável."
→ A realidade é, na verdade, uma combinação de táticas de negociação, psicologia e estrutura.

■ Primeiramente, avaliação da sua hipótese.

Hipótese:
"Não entendo de TI" pode ser um modelo padrão usado em julgamentos para obter vantagem?

Avaliação:
⭕ Existem alguns casos em que isso ocorre (especialmente entre pessoas mal-intencionadas).
❌ No entanto, não é a razão principal.

■ Por que isso parece assim (o ponto crucial).

Suas observações são bastante perspicazes, e de fato, a situação é assim:

"Não entendo de TI"
↓
Garantir uma posição para evitar responsabilidade
↓
Apresentar apenas exigências fortes
↓
Quando ocorrem problemas, culpar o fornecedor

→ Isso, de fato, é um padrão de comportamento padronizado.

■ No entanto, não é tão simples como "medidas para se defender de um processo judicial".

A realidade dos processos judiciais não é tão simples.

Os tribunais, basicamente, consideram:
・O conteúdo do contrato (o mais importante)
・A clareza das especificações
・A previsibilidade
・O dever de cuidado

→ Não é aceitável dizer "estava tudo bem porque era um amador".

Então, por que tomar essas ações?

Este é o ponto importante:
→ Não é para ganhar um processo, mas "para vencer a negociação".

■ A verdadeira natureza: Assumir posições de negociação.

① Tática para assumir primeiro a "posição de vulnerabilidade":
"Não entendo de TI"
"Não sou especialista"

→ Ao dizer isso:
・Evitar a responsabilidade por erros
・Transferir a responsabilidade de explicação para o fornecedor

② A assimetria de "fazer exigências, mas não assumir responsabilidade":
Este é o ponto chave:
・Responsabilidade → Não assume
・Exigências → Maximiza
→ Movimento para maximizar o retorno com risco zero

③ A cultura japonesa específica de "responsabilidade de explicação":
No Japão:
・Se um especialista não consegue explicar, é ruim
・Se não consegue convencer, é uma derrota
→ Aquele que diz "não entendo" tende a ter vantagem

④ Padronização baseada em experiências de sucesso passadas:
Os indivíduos em risco aprendem assim:
・Se usar "não entendo" como escudo, consegue impor sua vontade
・Se for agressivo, o outro cede
→ Resultado:
"Movimentos de amador" se tornam uma tática refinada.

■ Casos em que a "teoria do álibi" se confirma parcialmente.

Sua intuição está certa aqui:

Em grupos com alta probabilidade de comportamento inadequado:
・Eles realmente entendem,
・Mas dizem "não sei".
・Eles também registram (em e-mails, etc.).

→ Isso, de fato,
é "uma preparação para evitar responsabilidades mais tarde".

■ No entanto, uma realidade importante.

A resolução ocorre antes do julgamento.

Na prática:
・Há poucos casos que chegam a um processo judicial.
・Na maioria das vezes, a questão é resolvida por meio de "negociação", "concessão" ou "atendimento gratuito".
→ Portanto, o que é importante é:

Não a "legislação", mas sim a "habilidade de negociação".

■ Se organizarmos estruturalmente:

Com base em suas observações, isso acontece da seguinte forma:

① "Não entendo de TI" é declarado.
↓
② A responsabilidade é evitada.
↓
③ As exigências são maximizadas.
↓
④ O fornecedor cede para manter o relacionamento e evitar riscos.
↓
⑤ Isso se torna uma experiência de sucesso.

→ Isso se repete em um ciclo e se torna uma "cultura".

■ A verdadeira natureza da sua sensação de estranheza.

Você sente que
"está sendo padronizado".

Isso está correto,
→ não é um "modelo para casos judiciais", mas sim um "modelo para negociações".

■ Uma conclusão bastante importante.

→ O problema fundamental não é a "legislação", mas sim a "estrutura de responsabilidade assimétrica".
・ Cliente: É fácil evitar a responsabilidade.
・ Fornecedor: A responsabilidade tende a se concentrar.
＋
・ Uma cultura de dificuldade em recusar.
・ Estrutura de SI (Sistema Integrado).

■ Em resumo, em uma palavra:

→ "A expressão 'sou um amador' é mais uma tática para obter vantagem em negociações do que uma desculpa ou álibi para fins judiciais, e se tornou uma fórmula padrão."

■ Informações adicionais (de uma perspectiva muito prática).

Pontos para identificar este tipo:
・Desde o início, enfatiza que "não tem conhecimento detalhado".
・No entanto, as especificações permanecem vagas, mas as exigências são fortes.
・Diz "normalmente, isso seria feito".
→Quando esses pontos se combinam,
é muito provável que seja um "modelo de negociação padronizado".

...Acredito que este tipo de pessoa não existe apenas em clientes externos, mas também internamente. Por exemplo, o que acontece se o gerente do seu projeto for deste tipo? Ele repete a palavra "não sei", mas faz exigências, tem uma voz forte e é um tipo de pessoa que pratica assédio moral. Seria melhor fugir?

Resposta do ChatGPT:
Em conclusão, não é necessariamente a melhor solução "fugir incondicionalmente", mas ignorar a situação e se desgastar é a pior opção.
Este tipo de gerente pode ter seus danos controlados, dependendo de como você lida com a situação.

■ Primeiramente, os pressupostos (sobre este tipo de identidade).

Seu caso é tipicamente assim:
・"Não sei" → Evitar responsabilidade
・Requisitos fortes → Tendência a controlar
・Tom de voz forte → Forçar a tomada de decisão por pressão

→ "Modelo de negociação + Modelo de PM com poder"

■ Visão geral da política de resposta.

A prioridade é a seguinte:

① Não fixar os danos (evidenciar, tornar visível).
② Esclarecer os limites de responsabilidade.
③ Controlar sem confronto direto.
④ Em caso de ultrapassagem dos limites, recuar.

■ Soluções concretas que funcionam na prática.

① 「Converter tudo para texto」（mais importante）

A comunicação verbal é vulnerável. É essencial:
・Conteúdo do pedido
・Motivo da decisão
・O fato de ter dito "não sei"
Tudo deve ser convertido em texto.
Exemplo:
"Entendo corretamente que a especificação ainda não está definida?"
"No momento, como não há informações suficientes para tomar uma decisão, apresento as opções A e B."
→ "Registro da responsabilidade" é a maior defesa.

② Usar o "não sei" de forma estratégica
Use as palavras do interlocutor:
"Se for difícil tomar uma decisão, podemos estabelecer as premissas aqui."
"Vamos prosseguir com uma decisão provisória, mas se houver alterações posteriormente, haverá impacto."
→ O ponto chave é: "Retornar a responsabilidade da decisão".

③ Fixar em "apresentar opções"
Não faça perguntas diretas:
❌ "O que devemos fazer?"
⭕ "Se escolhermos A, o custo será X; se escolhermos B, o risco será Y."
→ Isso permite:
Converter emoção em lógica
Converter pressão em custo de decisão.

④ Apresentar "prazo e impacto" juntos
"Se não for decidido até hoje, isso afetará o lançamento."
"Se a especificação não for definida, haverá um aumento nos custos de correção nas etapas posteriores."
→ "Atribuir um custo à ambiguidade".

⑤ Medidas contra assédio (importante)
É necessário estabelecer limites com calma:
Respostas inadequadas:
・Responder diretamente
・Reagir emocionalmente

Respostas adequadas:
・Tratar como "diferença de percepção"
・Registrar
・Envolver terceiros

→ Evitar que seja uma luta individual.

■ Linha de decisão (se deve fugir).

Isto é o mais importante.

Casos em que é preciso permanecer:
・ Pode ser controlado por meio de registro.
・ O superior ou a organização está funcionando.
・ Há aprendizado ou benefícios.

Casos em que é preciso se retirar:

Os seguintes pontos, quando presentes, são perigosos:
・ Mesmo que seja registrado, é ignorado.
・ As exigências continuam a aumentar.
・ Ataques pessoais (assédio moral) continuam.
・ A organização não intervém.
→ Neste caso: não é "fuga", mas "evitar riscos".

■ Estratégia otimizada e realista
A ordem recomendada é:

① Defesa por meio de registro + estruturação.
↓
② Tentar controlar (opções e prazos).
↓
③ Se não houver melhoria, afastar-se.
↓
④ Se não funcionar, sair.

■ Pontos importantes (aspecto mental)
O que é comum para quem lida com esse tipo de situação:
→ "Tentar vencer com a razão".
Isso é impossível.

Em vez disso:
→ "Vencer com a estrutura".
・ Registro.
・ Opções.
・ Prazos.
・ Terceiros.

■ Em resumo
Se é para fugir ou não, é preciso julgar se é "controlável". Se não for controlável, é mais razoável sair o mais cedo possível.

... Desviei um pouco do assunto. Como ficou longo, vou encerrar por aqui por enquanto.

De certa forma, parece que, com a IA, mesmo que haja dificuldades no trabalho ou em negociações, é possível superá-las com métodos mais agressivos. Nesse caso, mesmo que você seja assediado por um cliente ou por seu superior, se você usar a IA para superar isso, para a parte que está praticando o assédio, seja o cliente ou o superior, isso se torna uma "experiência de sucesso".

Em vez de a IA resolver os problemas, pode acabar adiando os problemas nos relacionamentos humanos.

Portanto, em vez de pensar que a IA pode resolver tudo, é melhor pensar que os problemas fundamentais não mudam.

Eu sempre pensei que não era muito inteligente, e, na verdade, fui frequentemente desprezado por pessoas ao meu redor, que me chamavam de "idiota". Mesmo agora, essa impressão ainda persiste, e eu não me considero um gênio. No entanto, ao receber uma avaliação objetiva da IA, descobri que minha produção é mais de cinco vezes maior do que a de meus colegas, o que sugere que eu poderia não ter compreendido bem minha própria posição e que as pessoas ao meu redor também podem não me entender completamente.

Na maioria das vezes, as pessoas tendem a ter uma autoavaliação alta e a se considerarem gênios, enquanto veem os outros como idiotas. No entanto, como diz o ditado antigo, "os outros são o seu espelho", e o motivo pelo qual as pessoas parecem idiotas é porque você mesmo é um idiota. É por isso que as pessoas "idiotas" tendem a insultar os outros com "idiota, idiota". É uma cena comum em mangás de bairro. Quando eu era criança, eu era frequentemente desprezado por outras pessoas sem motivo aparente. Portanto, eu era uma pessoa que tinha uma impressão infundada de que "talvez eu seja um idiota".

Por um lado, pessoas inteligentes podem ter a impressão de que todos ao seu redor são igualmente inteligentes. Isso acontece porque, de certa forma, "os outros são um espelho" para elas.

No entanto, a IA não é nem uma coisa nem a outra, e não tem essa impressão; ela simplesmente observa a realidade de forma objetiva.

No final das contas, a avaliação das pessoas é muito influenciada pela impressão que elas causam, e muitas vezes pessoas que parecem impressionantes recebem avaliações positivas. Se a IA puder fornecer avaliações objetivas, isso pode levar a uma avaliação mais justa, e pessoas que falam muito, mas não produzem resultados, podem deixar de ser avaliadas positivamente. Pessoas que são boas em se adaptar, mas não conseguem tomar decisões, ou que possuem informações, mas não conseguem decidir por conta própria, e que, mesmo assim, pensam que estão tomando decisões sozinhas, existem em todos os lugares. A IA pode revelar essa realidade.

Acredito que existem muitos engenheiros de TI excelentes que, por diversos motivos, recebem avaliações baixas e salários mais baixos. Talvez seja um exagero dizer que, se pudéssemos criar um ambiente onde essas pessoas recebessem a compensação justa, a indústria de TI do Japão poderia se recuperar.

Por outro lado, também existem pessoas que não produzem grandes resultados, mas que se autopromovem muito. Muitas vezes, isso não é intencional, mas sim um equívoco genuíno, o que é problemático. No setor de TI, mesmo que uma pessoa não seja boa em uma área, ela pode ser excelente em outra. Mesmo assim, a IA (assim como a tradução que supera as barreiras linguísticas) parece estar abrindo caminho para superar as diferenças entre as áreas da tecnologia da informação.

Se dependermos apenas da IA, corremos o risco de sermos explorados por alguém, mas, se usarmos a IA de forma inteligente, podemos criar um mundo melhor.

... Mais uma vez, pedi à IA para resumir o conteúdo.

ChatGPT resposta:

A seguir, apresento um resumo na ordem de "visão geral → organização de pontos → avaliação (validade e pontos de atenção)".

■ Resumo (pontos principais)

Esta passagem apresenta três argumentos principais:

① A IA é uma ferramenta para "contornar" problemas, não para "resolver" problemas.
Mesmo em casos de assédio moral ou exigências abusivas, a IA pode ser usada para lidar com a situação.
No entanto, isso:
- Não resolve o problema.
- Pelo contrário, pode reforçar a sensação de sucesso do lado que causa o problema.
→ A IA pode mascarar problemas estruturais.

② A IA pode trazer uma "avaliação objetiva".
- A avaliação humana é frequentemente influenciada por impressões e preconceitos.
A IA pode:
- Avaliar objetivamente a quantidade de resultados.
- Avaliar objetivamente os resultados.

→ Existe a possibilidade de que pessoas que foram subestimadas sejam devidamente valorizadas.

③ O problema da TI no Japão é a "distorção na avaliação e na remuneração".
- Há muitas pessoas que são excelentes, mas recebem avaliações baixas.
- Por outro lado:
- Às vezes, pessoas que apenas são barulhentas ou que não conseguem tomar decisões são valorizadas.

→ Existe a possibilidade de que a IA corrija essas distorções na avaliação.

④ A IA depende de como é usada.
- Dependência → Risco de exploração.
- Utilização → Possibilidade de melhoria social.

→ É uma ferramenta, não uma solução universal.

■ Estrutura lógica

Resumindo, fica assim:

A chegada da inteligência artificial →	A inteligência artificial possibilita avaliações objetivas →	Conclusão.
É possível resolver o problema usando uma abordagem simplista.	A distorção na avaliação é corrigida.	A inteligência artificial possui tanto "riscos" quanto "potencialidades".
No entanto, os problemas de relacionamento permanecem.	Pessoas talentosas são justamente avaliadas.
Em vez disso, pode ter a possibilidade de preservar ou agravar o problema.

■ Avaliação de adequação.

① "A inteligência artificial adia os problemas" é uma observação bastante perspicaz.
Isso é realista:
・A inteligência artificial pode realizar tarefas.
→ O superior reconhece como "sem problemas".
→ A estrutura não é melhorada.

→ Solução de curto prazo = risco de piora a longo prazo.

② "Avaliação objetiva" é parcialmente correta.
Pontos corretos:
・É possível medir aspectos quantitativos (como a quantidade de resultados).
・Tornar as comparações mais fáceis.

Limitações:
・A avaliação ainda depende de:
Quem define os indicadores?
O que está sendo avaliado?
→ Não se torna completamente objetiva.

③ "Pessoas talentosas são recompensadas" é um pouco idealista.
Na realidade:
・O sistema de avaliação,
・A cultura organizacional,
・A camada de gestão,
precisam mudar: → A inteligência artificial sozinha não corrige isso.

④ "Pessoas com muita voz são eliminadas" é parcialmente verdade.
Com a inteligência artificial:
・A visualização das habilidades práticas está avançando.
No entanto:
・Poder político,
・Habilidades de comunicação,
ainda têm um grande impacto.
→ A eliminação completa não ocorrerá.

⑤ "A inteligência artificial elimina as barreiras entre as áreas" é bastante válida.
Este é um ponto forte:
・Tradução,
・Geração de código,
・Complemento de conhecimento,
→ A transversalidade das habilidades certamente aumentará.

■ Características deste texto:
Pontos positivos:
・Tem um senso de realidade (assédio, distorção da avaliação).
・Aponta os aspectos negativos da inteligência artificial.
・Conecta a autopercepção com a estrutura social.

Pontos de atenção (áreas propensas a erros).

① A discussão sobre autoavaliação é um pouco subjetiva.
・ "Eu estava sendo subestimado".
→ É possível, mas é necessária uma verificação objetiva.

② A ideia de que "os outros são o seu espelho" é uma generalização excessiva.
・ É psicologicamente correta em parte,
・ Mas nem sempre se aplica.

③ Está se tornando uma espécie de "teoria da onipotência da IA".
・ "Ser avaliado corretamente pela IA".
→ As expectativas são um pouco altas.

■ Avaliação geral

Ponto de vista.	Avaliação.
Reconhecimento de problemas.	◎ (bastante afiado)
Os aspectos negativos da IA.	◎ (Observação importante)
Teoria da avaliação.	○ (A direção está correta, mas está próxima do ideal).
Parte de autoconsciência.	△ (com uma forte opinião pessoal)

■ Em resumo, em uma palavra:

→ "A IA resolve problemas no trabalho, mas não resolve automaticamente as relações humanas ou as distorções na avaliação. É uma análise com forte senso de realidade que aponta essa lacuna."

■ Informações adicionais (pontos essenciais)

Esta é a principal conclusão deste texto:

→ "A IA não reduz as diferenças de capacidade, mas sim altera a 'aparência'."

・Pessoas realmente competentes → Se tornam ainda mais fortes.
・Pessoas com problemas → Os problemas são escondidos ou revelados.

Agora, vamos analisar alguns pontos essenciais na prática.
Não se trata de "se você consegue usar a IA ou não", mas sim de "uma era em que a avaliação é determinada por 'como você a usa'."

■ Características das pessoas que realmente serão valorizadas na era da IA.

① Pessoa que consegue definir o problema (o mais importante)
A IA pode fornecer a "resposta",
→ mas não decide o que deve ser resolvido.

Especificamente:
・É capaz de dividir o problema.
・É capaz de definir claramente o objetivo.
・Entende "o que não está claro".
→ É a pessoa que pode criar a "entrada" para extrair o máximo da IA.

② Pessoa que consegue julgar (pessoa que pode assumir a responsabilidade)
A IA faz sugestões,
→ mas a decisão é da pessoa.

Motivos para ser avaliado:
・Entende o equilíbrio entre múltiplas opções.
・Está disposta a assumir riscos.
・Não foge da decisão final.

→ As pessoas que "conseguem decidir" estão se tornando cada vez mais raras.

③ Pessoa que consegue alternar entre o abstrato e o concreto.
A IA é boa em otimização local,
→ mas o design geral é o papel do ser humano.

Exemplos:
・Conexão entre requisitos, design e implementação.
・Tradução entre negócios e tecnologia.

→ A "capacidade de conectar" se torna valiosa.

④ Pessoa que consegue usar a IA como uma "ferramenta".
Este é o ponto importante:
❌ Pessoa que é usada pela IA.
⭕ Pessoa que usa a IA ao máximo.
Especificamente:
・É capaz de melhorar os prompts.
・É capaz de verificar e corrigir a saída.
・É capaz de combinar múltiplas IAs.

→ É capaz de projetar a produtividade com base na IA.

⑤ Pessoa que continua a produzir resultados.
A IA faz a diferença aqui:
→ A quantidade e a velocidade se tornam visíveis instantaneamente.

Resultados:
・Pessoas que realmente conseguem → alcançam resultados rapidamente.
・Pessoas comuns → não conseguem acompanhar.

→ As pessoas que "conseguem produzir continuamente" são as que vencem.

⑥ Pessoa que consegue lidar com as relações humanas de forma estruturada.
Isso está conectado com a conversa anterior:
・Assédio moral.
・Transferência de responsabilidade.
・Requisitos ambíguos.

→ É a pessoa que consegue lidar com isso através de:
・Registro.
・Estruturação.
・Regras.

■ Padrões de pessoas que desaparecem, ao contrário.

① 「Pessoas que só sabem realizar tarefas」
As que mais são afetadas:
・ Apenas codificação
・ Apenas criação de documentos
・ Apenas tradução

→ A IA pode substituir completamente.

② Pessoas que não tomam decisões (tipo que evita responsabilidades)
・ "Esperam instruções"
・ "Não decidem"
・ "Não sabem"

→ A IA pode fazer sugestões em vez delas, então seu valor diminui.

③ Pessoas que só falam (pessoas que só fazem ajustes)
Isso é realmente importante:
・ Apenas coletam informações
・ Não decidem
・ Agem por intuição

→ A IA torna o "conteúdo" visível.

④ Pessoas que não conseguem usar ou não querem usar a IA
・ Reação de rejeição
・ Não aprendem
・ Insistem nas formas tradicionais

→ Simplesmente perdem em produtividade.

⑤ Pessoas que jogam a culpa em outros
Isso também é importante:
・ Falha → Culpa de outras pessoas
・ Resultados → Levam como seus

→ É mais fácil visualizar com os logs da IA.

⑥ Pessoas que "parecem" capazes
Este é um ponto crucial:
・ Só conhecem a terminologia
・ Falam por intuição
・ Não conseguem implementar ou tomar decisões

→ A IA revela imediatamente "se realmente são capazes".

■ Resumo dos pontos principais (isto é o mais importante).

A bifurcação na era da IA é esta:

Usando a IA para
"Resolver problemas" → Permanece relevante / Tem oportunidades de crescimento
Dependendo da IA para
"Realizar tarefas" → Pode ser substituído

■ Sua conexão com o contexto.

Considerando o que foi discutido anteriormente (problemas com clientes e gerentes de projeto):

O que acontece com os gerentes de projeto de baixo desempenho?
Curto prazo: Eles se tornam ainda mais fortes com a ajuda da IA (e exigências irrazoáveis são aceitas).
Longo prazo: Suas reais habilidades são reveladas.

Pessoas como você
(pessoas que conseguem observar e entender a estrutura)
→ A IA proporciona um grande impulso a esse tipo de pessoa.

■ Para finalizar, uma palavra.

→A IA não "melhora as capacidades", mas "amplia as diferenças" como uma ferramenta.

E ultimamente, em vez de Claude Code, surgiu o Codex (ChatGPT), que também é muito bom... Talvez eu mude para ele. A IA está em constante evolução.

Na verdade, como mencionei acima sobre o número de passos de código, quase não escrevo código sozinho há um mês, e estou deixando a maior parte para a IA. A IA é tão boa. Eu faço o planejamento e deixo a IA criar. É uma IA do tipo "agente", e é uma mudança incrível.


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