A lição da linha magenta
Em 1997 o comandante da American Airlines Warren Vanderburgh deu aos pilotos da companhia uma palestra chamada “Children of the Magenta Line”, os filhos da linha magenta. Os pilotos jovens tinham se acostumado a seguir a linha de rota que o computador de bordo desenha e a pilotar a automação em vez do avião. Vanderburgh analisou incidentes de vários anos, e mais de dois terços deles vinham de pessoas que não deram conta da automação (capítulo “De onde virão os seniores”). A gravação da palestra está na página “O comandante Vanderburgh sobre a dependência da automação”.
Na noite de 1º de junho de 2009, os sensores de velocidade de um Airbus da Air France que ia do Rio a Paris congelaram, e o piloto automático devolveu o controle às pessoas. A situação tinha solução, mas o piloto nos comandos nunca tinha treinado voar uma máquina dessas na mão naquela altitude. Quatro minutos e meio depois o avião caiu no oceano, e duzentas e vinte e oito pessoas morreram. Em janeiro de 2013 a autoridade de aviação americana recomendou às companhias que os pilotos voassem mais na mão. Com a programação está acontecendo o mesmo, só que sem cabine e sem caixa-preta.
O que os dados já mostram
No verão de 2025, economistas de Stanford liderados por Erik Brynjolfsson examinaram as folhas de pagamento de milhões de americanos. Nas profissões mais afetadas pela IA, o emprego de pessoas de vinte e dois a vinte e cinco anos caiu treze por cento desde o fim de 2022 em relação aos demais, e entre os desenvolvedores jovens, cerca de um quinto. Os experientes quase não foram atingidos. O artigo se chama “Canaries in the Coal Mine”, canários na mina de carvão (mesmo capítulo).
No começo de 2026, dois pesquisadores da Anthropic deram a cinquenta e dois desenvolvedores, a maioria iniciantes, uma biblioteca de Python desconhecida para aprender, metade com assistente de IA, metade na mão. Na prova feita sem assistente, o primeiro grupo tirou em média cinquenta por cento e o segundo sessenta e sete, e o pior resultado do grupo com assistente foi em depuração. Dentro desse grupo, quem perguntava ao modelo por que as coisas eram como eram tirava sessenta e cinco por cento ou mais. Quem pedia que ele escrevesse o código não chegava a quarenta (mesmo capítulo).
Por que a escada quebrou
Durante séculos as pessoas viraram mestres do mesmo jeito. O aprendiz varria a oficina, o oficial fazia trabalhos mais difíceis sob supervisão e, depois de cinco a sete anos, havia alguém a quem se podia confiar as paredes que seguram a casa. Na programação, o papel da vassoura era das tarefas pequenas: ajeitar um formulário, terminar um relatório, caçar um bug chato. São justamente elas que os agentes agora fazem melhor e mais rápido que todo mundo (mesmo capítulo).
O que o iniciante não sabe fica mais fácil de mostrar com um exemplo. Duas clientes marcam com a mesma manicure no mesmo horário no mesmo instante, o programa vê o horário livre para as duas e agenda as duas. Isso é uma condição de corrida, e o administrador que testa o site sozinho nunca vai vê-la (capítulo “Por que o iniciante com Claude não virou sênior”). Dá para acompanhar a corrida passo a passo no experimento “Uma cadeira e um toque duplo”. O modelo sabe tudo sobre condições de corrida, só não fala delas se ninguém perguntar. Por isso eu repito a fórmula: a IA amplifica quem entende e acelera a catástrofe de quem não entende, e a diferença entre os dois se resume à lista de perguntas que a pessoa sabe fazer (mesmo capítulo).
O que eu proponho
Começar por onde os pilotos começaram: voar na mão. No começo dos anos 2000, quando eu trabalhava na Nienschanz, o Kóstia e eu passávamos os intervalos montando Linux pelo livro Linux From Scratch, tudo a partir do código-fonte. Não havia nenhum sentido prático nisso, mas depois o sistema operacional deixou de ser uma caixa-preta para mim de vez. O iniciante precisa do seu próprio Linux From Scratch: algumas coisas montadas inteiramente com as próprias mãos (mesmo capítulo).
Depois disso, a máquina pode ser o melhor professor que um iniciante já teve, desde que você pergunte a ela “por quê”. A escola passa a ser revisar o código dos agentes com alguém que sabe onde olhar, e o simulador de acidentes são servidores desligados de propósito, restaurar um backup em uma hora, uma migração quebrada de propósito e as análises de desastres alheios, como os do GitLab e da Knight Capital (mesmo capítulo).
O dinheiro, aqui, joga contra quem tem vinte e dois anos. Para cada empresa é mais vantajoso esperar que outra forme o iniciante, e se todas pensarem assim, daqui a dez anos não haverá onde contratar gente pronta. Os economistas chamam isso de tragédia dos comuns. Alguém vai ter que decidir que formar o próprio pessoal sai mais barato e começar antes da concorrência (mesmo capítulo). A obra-prima do novo mestre, acho eu, vai ser um sistema que ele projetou, cercou de proibições e verificações, deixou funcionando sem supervisão e que não destruiu nada em volta.
