Recentemente, no grupo, todos a falar de AI, cada um mais entusiasmado que o outro Vários membros do grupo que normalmente nem tocam em código, agora abrem a boca e dizem "Deixei a AI escrever um script" ou "Criei uma pequena ferramenta" Já parecem meio engenheiros Ao ver estas mensagens, de repente surgiu-me uma questão: E os verdadeiros profissionais que vivem de escrever código? Aqueles com dez ou oito anos de experiência, o que estão a fazer agora? Até os leigos conseguem mandar a AI escrever umas linhas, então os especialistas, são agora mais valiosos ou, pelo contrário, estão a ser substituídos? Este tipo de questão não se resolve só a pensar, é preciso ver exemplos reais. @CreaoAI, esta empresa, é um exemplo extremo 25 pessoas, 10 engenheiros, 99% do código de produção é escrito pela AI Até que ponto? De manhã lançam uma nova funcionalidade Ao meio-dia, um teste A/B mostra que os dados não são bons À tarde, cortam-na diretamente Ao fim do dia, lançam uma versão melhorada Há três meses, esta mesma tarefa demorava seis semanas Ao ler isto pensei: "Isto está mal, os programadores de antigamente vão mesmo ser substituídos." Mas quanto mais investigava, mais sentia que algo estava errado Devemos estar preocupados, mas a preocupação está no sítio errado. → → → O que é que eles fizeram certo? Primeiro, é preciso distinguir dois termos, que são o ponto de viragem A maioria das empresas usa AI assim: ■ Engenheiros usam Cursor para escrever código ■ Gestores de produto usam ChatGPT para escrever documentação ■ Testadores usam AI para ajudar nos casos de teste O processo não muda, a eficiência sobe 10% ou 20%, e fica por aí Isto chama-se AI-assisted É colocar uma AI num processo antigo A CREAO faz algo diferente Eles desmontam todo o processo e o reimaginam: a AI é o principal construtor, as pessoas só dão direção e tomam decisões. Não se pergunta "Como a AI ajuda o engenheiro?" Pergunta-se "Como reorganizar todas as etapas para que a AI construa e as pessoas supervisionem?" ➤ Um exemplo extremo: a AI pode construir uma funcionalidade em duas horas, mas o gestor de produto demora semanas a escrever os requisitos Nesse momento, o gargalo não é o desenvolvimento, é o gestor de produto Por isso, eliminaram essa função. Reestruturar o processo pode mesmo mudar a organização. Isto não é o mesmo que dar uma ferramenta AI a um engenheiro. Um é adição, o outro é multiplicação. São coisas diferentes. → → → Então, qual é o produto que eles fazem? Aqui há um ponto contraintuitivo O que realmente vale é nunca o agente em si. O agente pode errar, ter alucinações, seguir caminhos errados que não compreendes Quanto mais tentas torná-lo inteligente, menos controlável ele fica. O verdadeiro produto é o conjunto de ferramentas à volta do agente A OpenAI chama-lhe harness engineering >> Significa que o trabalho principal de uma equipa de engenharia não é escrever código, mas construir uma estrutura que a AI possa entender, validar e obedecer Para que ela trabalhe dentro dessa estrutura. Quando há problemas, a solução nunca é pedir à AI para se esforçar mais >> É perguntar: que capacidade está em falta? Como criar regras que a AI possa ler e seguir. Este conceito pode parecer abstrato Na prática, é isto que me convenceu. --- Quem garante a qualidade da AI? Esta é a pergunta que mais fazem à CREAO A resposta não é "contratar mais QA" Eles nem sequer têm equipa de QA. Todas as manhãs às 9h, uma AI verifica automaticamente os logs de todos os serviços e gera um relatório de saúde Ninguém precisa pedir Uma hora depois, outra AI agrupa os erros online, avalia-os em nove dimensões, abre ordens de trabalho automaticamente e até propõe um PR para correção. Mais de 50% dos bugs são corrigidos pela AI sozinha. Sem QA, sem ambiente de testes com várias pessoas a verificar antes do lançamento Em vez disso, há um "júri AI" Três grandes modelos de diferentes fornecedores avaliam cada resposta online Se a pontuação cair, o código novo não é lançado. Quem testa é a AI, quem aprova é a AI, quem retira o código problemático é a AI Este sistema corrige-se a si próprio. —— ➤ Aqui é que a parte mais interessante da CREAO aparece Eles próprios são uma plataforma que cria agentes Ou seja: usam agentes para construir uma plataforma que cria agentes Isto parece um trava-línguas, mas é a prova mais sólida da metodologia Se esta estrutura realmente permite que a AI trabalhe de forma independente, o primeiro produto que deve entregar é a própria empresa. Só assim a ideia faz sentido Estes números de eficiência são todos divulgados por eles Se podem ser replicados ou se há exagero, fica a teu critério. Mas há uma frase que não sai da minha cabeça O CTO deles, doutorado em física e ex-membro da equipa Meta LLaMA, disse que em 2026 não escreveu uma linha de código. Disse que o mais valioso para os engenheiros no futuro não é a velocidade a escrever código Mas encontrar falhas no plano da AI E julgar o que é realmente valioso Isto merece que qualquer pessoa que ainda está a trabalhar até tarde a aprender novos frameworks pare e pense por três segundos. Nota: O conteúdo acima é apenas uma análise do projeto, não constitui qualquer conselho de investimento, ok? DORY

À tarde, a fumar no rés-do-chão, encontrei aquele amigo que trabalha como intermediário de imóveis usados Com várias grandes propriedades na mão Colocadas à venda há meio ano e nem uma visita Ficava sempre a suspirar Ativos pesados são assim > Se a liquidez desaparecer, ter milhões na mão parece muito Mas na verdade é só uma série de números, nem sequer dá para pagar uma refeição de hotpot Isto é também o ponto mais vulnerável para quem faz RWA (ativos reais tokenizados) no mundo cripto O projeto começa sem fundos, os ativos subjacentes não oferecem juros decentes, e os pequenos investidores saem logo ao ver. ---- Mas hoje analisei com atenção o token imobiliário americano (USH) da Manifest Finance Descobri que eles escolheram um atalho O verdadeiro grande vencedor deste jogo é @ethena ➢ O token imobiliário emitido inicialmente pela Manifest ➢ Na base, está todo suportado pelo USDe da Ethena Este modelo de primeiro cobrar juros e depois entregar o ativo físico é bastante engenhoso Os pequenos investidores entram e imediatamente podem aproveitar os lucros de arbitragem da Ethena Quando o dinheiro dos usuários estiver seguro e o pool estiver robusto Eles lentamente substituem 80% do subjacente por imóveis reais nos EUA Assim, o impasse do arranque a frio é resolvido Isto também mostra que por trás do serviço white-label da Ethena, há uma estratégia considerável // Antes, os projetos que queriam ganhos com stablecoins Tinham de construir seus próprios modelos de hedge e calcular diariamente os limites de liquidação Agora a Ethena transformou este motor de rendimento num plugin padrão Os projetos só precisam colocar a sua marca para começar a operar, livrando-se do trabalho sujo Veja Jupiter, Sui, MegaETH E agora este Manifest que trabalha com imóveis A Ethena não se importa se o teu front-end está a negociar blockchains públicas, DEXs ou imóveis Ela só se preocupa em fornecer dólares com juros nos bastidores Silenciosamente, torna-se a bomba de sangue que alimenta todos esses protocolos No fundo, é uma estratégia comercial implacável ➤ Não compete contigo pelo holofote do palco, esconde-se atrás para cobrar a taxa de passagem de toda a pista O cigarro acabou Aquela casa velha do meu amigo provavelmente vai continuar a desvalorizar, no mundo real não há plugins de arbitragem instantânea. Nota: As ideias acima são pessoais e não constituem qualquer conselho de investimento #Ethena #USDe #RWA #DeFi