O que mais não pode ser reduzido a uma habilidade?
Artigo | Sleepy.md
Infelizmente, nos dias de hoje, quanto mais você se dedica ao trabalho, mais fácil fica transformar-se em uma habilidade que pode ser substituída pela IA.
Ultimamente, as listas de tendências de busca e os canais de mídia têm sido inundados com a expressão “habilidade do colega”. À medida que essa questão continua a ganhar força nas principais plataformas de mídia social, o foco do público é quase inevitavelmente dominado por grandes preocupações como “demissões causadas pela IA”, “exploração do capital” e “a imortalidade digital da classe trabalhadora”.
Embora isso realmente cause ansiedade, o que mais me deixa ansioso é uma frase no documento README do projeto:
"A qualidade da matéria-prima determina a qualidade do trabalho: Recomenda-se dar prioridade à coleta de conteúdos extensos escritos de forma proativa pela pessoa > respostas relacionadas à tomada de decisões > mensagens diárias.
Aqueles que o sistema consegue destilar com mais facilidade e perfeição, reconstruindo-os com precisão de pixel, são justamente aqueles que trabalham com mais dedicação.
São aqueles que, após a conclusão de cada projeto, ainda se sentam à mesa para redigir um relatório de análise pós-projeto; aqueles que, diante de divergências, estão dispostos a dedicar meia hora a digitar uma resposta detalhada em uma janela de bate-papo, analisando com franqueza a lógica por trás de suas decisões; aqueles que são extremamente responsáveis, registrando meticulosamente todos os detalhes do trabalho no sistema.
A diligência, que já foi a virtude mais admirada no ambiente de trabalho, tornou-se agora um catalisador para acelerar a transformação dos trabalhadores em combustível para a IA.
O Trabalhador Exausto
Precisamos redefinir uma palavra: contexto.
No contexto cotidiano, o contexto é o pano de fundo da comunicação. Mas no mundo da IA, especialmente no mundo desses agentes de IA em rápido crescimento, o contexto é o combustível do motor rugindo, o sangue que pulsa, a única âncora que permite aos modelos fazer julgamentos precisos em meio ao caos.
Uma IA desprovida de contexto, por mais impressionante que seja o número de seus parâmetros, nada mais é do que um mecanismo de busca amnésico. Ele não consegue reconhecer quem você é, não consegue compreender as correntes ocultas por trás da lógica de negócios e não tem como saber o longo cabo de guerra e as concessões que você enfrentou nessa rede tecida a partir de restrições de recursos e dinâmicas interpessoais ao tomar uma decisão.
E a razão pela qual a “habilidade do colega” causou tanto alvoroço é justamente porque ela se fixou de forma fria e precisa naquela montanha de conteúdo de alta qualidade acumulado — o software moderno de colaboração empresarial.
Nos últimos cinco anos, o ambiente de trabalho chinês passou por uma transformação digital silenciosa, mas exaustiva. Ferramentas como Feishu, DingTalk, Notion e outras se tornaram vastos repositórios de conhecimento corporativo.
Tomemos Feishu como exemplo. A ByteDance declarou publicamente que o número de documentos gerados internamente todos os dias é enorme. Esses personagens, retratados com grande densidade, capturam fielmente cada ideia, cada reunião acalorada e cada compromisso estratégico de mais de 100 mil funcionários.
Esse nível de penetração digital supera em muito o de qualquer época anterior. Antigamente, o conhecimento era algo acolhedor, guardado nas mentes dos funcionários mais experientes e transmitido em conversas casuais na copa. Agora, toda a sabedoria e experiência humanas foram forçadamente esvaziadas de seu conteúdo, precipitadas impiedosamente na fria matriz de servidores na nuvem.
Nesse sistema, se você não criar documentos, seu trabalho não será visível, e os novos colegas não poderão colaborar com você. O funcionamento eficiente das empresas modernas assenta na contribuição contextual que cada funcionário oferece ao sistema, dia após dia.
Trabalhadores diligentes demonstram dedicação e boa vontade, expondo sem reservas seus raciocínios nessas plataformas frias. Eles fazem isso para garantir que as engrenagens da equipe funcionem em perfeita sincronia, para se esforçarem em provar seu valor para o sistema e para, desesperadamente, conquistar um lugar para si mesmos dentro desse complexo gigante comercial. Eles não estão se entregando voluntariamente; estão simplesmente seguindo, com certa falta de jeito, mas com dedicação, as regras de sobrevivência do ambiente de trabalho moderno.
No entanto, ironicamente, essas informações contextuais, que antes eram reservadas à colaboração interpessoal, tornaram-se o combustível perfeito para a IA.
O painel de administração do Feishu possui um recurso que permite aos superadministradores exportar em massa os documentos e registros de comunicação dos membros. Isso significa que as revisões do projeto e a lógica de tomada de decisão nas quais você trabalhou durante três anos, em inúmeras noites de trabalho até tarde, podem ser facilmente compactadas em um arquivo sem vida com apenas uma chamada de API, em questão de minutos.
Quando os seres humanos são reduzidos a APIs
Com o surgimento do "colleague.skill", algumas variações extremamente incômodas começaram a aparecer na seção de Issues do GitHub e em várias plataformas de mídia social.
Alguns criaram o “ex.skill”, tentando alimentar a IA com registros de conversas do WeChat dos últimos anos para que ela possa continuar a discutir ou ser carinhosa naquele tom familiar; outros criaram o “unrequited love.skill”, reduzindo palpitações inatingíveis a uma fria caixa de areia interpessoal, deduzindo repetidamente diálogos investigativos, buscando passo a passo o resultado emocional ideal; e outros ainda criaram o “paternalistic boss.skill”, mastigando antecipadamente a retórica opressiva da PUA no espaço digital, construindo para si mesmos uma triste linha de defesa psicológica.

Os casos de uso dessas habilidades ultrapassaram completamente o âmbito da eficiência no trabalho. Sem nos darmos conta, nos acostumamos a aplicar a lógica fria do tratamento de instrumentos, dissecando e objetificando aqueles indivíduos que antes eram de carne e osso e cheios de vida.
O filósofo alemão Martin Buber propôs certa vez que a base das relações humanas se resume a dois modos radicalmente diferentes: o “Eu-Tu” e o “Eu-Isso”.
No encontro entre o “eu” e o “tu”, transcendemos os preconceitos e consideramos o outro como um ser vivo completo e digno de ser contemplado. Esse vínculo é aberto e sem reservas, repleto de uma imprevisibilidade vibrante e, justamente por causa de sua sinceridade, parece particularmente frágil; no entanto, uma vez mergulhado na sombra do “Eu-Isso”, o ser humano é reduzido a um objeto que pode ser desmembrado, analisado, categorizado e rotulado. Sob esse olhar extremamente utilitário, a única coisa que nos importa é: “Para que me serve isso?”
O surgimento de produtos como o “ex-skill” indica que a racionalidade instrumental da relação “eu-objeto” invadiu completamente o domínio emocional mais íntimo.
Em um relacionamento genuíno, uma pessoa é tridimensional, cheia de rugas, em constante fluxo de contradições e nuances, e suas reações variam de acordo com circunstâncias específicas e interações emocionais. Seu ex pode reagir de maneira muito diferente à mesma frase ao acordar de manhã do que ao trabalhar até tarde da noite.
No entanto, quando você reduz uma pessoa a uma habilidade, o que você retira é apenas a parte residual de sua funcionalidade que por acaso era “útil” para você e poderia “lhe trazer benefícios” naquele vínculo específico. O indivíduo que antes era caloroso e consciente de si mesmo fica completamente esvaziado de sua alma nessa purificação cruel, transformado em uma “interface funcional” com a qual você pode conectar e manipular à vontade.
É preciso reconhecer que a IA não inventou essa frieza assustadora do nada. Antes do surgimento da IA, já estávamos acostumados a rotular os outros, avaliando com precisão o “valor emocional” e o “peso na rede social” de cada relacionamento. Por exemplo, no mercado de namoro, quantificamos as características de uma pessoa em tabelas; no ambiente de trabalho, classificamos os colegas como “competentes” ou “preguiçosos”. A IA simplesmente tornou explícita, de forma flagrante, essa extração implícita e funcional entre indivíduos.
As pessoas foram reduzidas a uma dimensão única, restando apenas aquela faceta do “o que é útil para mim”.
Encapsulamento eletrônico
Em 1958, o filósofo húngaro-britânico Michael Polanyi publicou “Conhecimento Pessoal”. Neste livro, ele apresentou um conceito de grande profundidade: o conhecimento tácito.
Em uma famosa máxima, Polanyi afirmou: "Sabemos mais do que podemos expressar."
Ele deu o exemplo de aprender a andar de bicicleta. Um ciclista experiente, pedalando com facilidade, consegue manter o equilíbrio perfeito em cada inclinação causada pela gravidade, mas não consegue descrever com precisão a um novato a intuição sutil daquele momento, seja com palavras ou com fórmulas físicas áridas. Ele sabe andar de bicicleta, mas não consegue explicar como. Esse tipo de conhecimento que não pode ser codificado nem expresso verbalmente é chamado de conhecimento tácito.
O ambiente de trabalho está repleto desse tipo de conhecimento tácito. Um engenheiro sênior, ao resolver uma falha no sistema, pode identificar rapidamente o problema com uma rápida olhada nos registros, mas teria dificuldade em documentar essa “intuição” baseada em milhares de tentativas e erros. Um excelente vendedor pode, de repente, ficar em silêncio na mesa de negociação, e a sensação de pressão e o timing que esse silêncio traz são algo que nenhum manual de vendas consegue transmitir. Um profissional experiente de RH pode, apenas ao observar que um candidato evita o contato visual por meio de segundo, perceber as exageros no currículo.
O que o "Colleague.skill" consegue extrair é apenas aquilo que já foi escrito ou dito — o conhecimento explícito. Ele pode analisar seus documentos de análise pós-projeto, mas não consegue captar as dificuldades que você enfrentou ao redigi-los; ele pode reproduzir suas respostas às decisões, mas não consegue reproduzir a intuição por trás da sua tomada de decisão.
O que o sistema reflete é sempre apenas a sombra de uma pessoa.
Se a história terminasse aqui, não passaria de mais uma imitação medíocre da humanidade por parte da tecnologia.
No entanto, quando uma pessoa é reduzida a uma habilidade, essa habilidade não permanece estática. É usado para responder a e-mails, redigir novos documentos e tomar novas decisões. Em outras palavras, essas sombras geradas por IA começam a criar novos contextos.
E esses contextos gerados por IA são então enviados para o Feishu e o DingTalk, tornando-se o material de treinamento para a próxima rodada de destilação.
Já em 2023, uma equipe de pesquisa da Universidade de Oxford e da Universidade de Cambridge publicou conjuntamente um artigo sobre o “colapso de modelos”. A pesquisa indicou que, quando um modelo de IA é treinado iterativamente usando dados gerados por outras IAs, a distribuição dos dados torna-se cada vez mais restrita. Essas características humanas raras, marginais, mas altamente autênticas, estão sendo rapidamente apagadas. Após apenas algumas gerações de treinamento com dados sintéticos, o modelo esquece completamente os dados humanos reais, complexos e de cauda longa, e passa a gerar um conteúdo extremamente medíocre e homogeneizado.
Em 2024, a revista *Nature* também publicou um artigo científico afirmando que treinar as futuras gerações de modelos de aprendizado de máquina com conjuntos de dados gerados por IA comprometeria gravemente seus resultados.

É como aquelas imagens virais que circulam na internet: originalmente, uma captura de tela em alta resolução que foi compartilhada, compactada e compartilhada novamente por inúmeras pessoas. A cada ampliação, alguns pixels são perdidos e surge algum ruído. No final, a imagem fica desfocada, com um efeito de impasto digital.
Quando o contexto humano real, com seu conhecimento implícito, for completamente esgotado, e o sistema puder se treinar apenas com sombras distorcidas, o que restará no final?
Quem está apagando nossos rastros
O que resta é apenas o tipo certo de bobagem.
Quando o rio do conhecimento secar, transformando-se numa regurgitação e num autoconsumo intermináveis da IA pela própria IA, tudo o que o sistema exalar se tornará extremamente padronizado, extremamente seguro, mas também irremediavelmente vazio. Você verá inúmeros relatórios perfeitamente estruturados e muitos e-mails redigidos com perfeição, mas eles carecerão de qualquer toque humano e estarão desprovidos de qualquer insight realmente valioso.
A grande derrota do conhecimento não se deve ao fato de o cérebro humano ter se tornado apático; a verdadeira tragédia é que terceirizamos o direito de pensar e a responsabilidade de interpretar o contexto para nossas próprias sombras.
Poucos dias após o lançamento do "colleague.skill", um projeto chamado "anti-distill" surgiu discretamente no GitHub.
O autor deste projeto não teve a intenção de criticar grandes modelos nem de escrever nenhum manifesto grandioso. Eles simplesmente disponibilizaram uma pequena ferramenta para ajudar os funcionários a gerar automaticamente textos longos no Feishu ou no DingTalk que parecem razoáveis, mas que, na verdade, estão repletos de ruído lógico e são inválidos.
Seu objetivo era simples: ocultar seu conhecimento essencial antes que fosse filtrado pelo sistema. Como o sistema gosta de buscar “textos longos escritos de forma ativa”, forneça-lhe um monte de bobagens sem sentido.
Este projeto não decolou como o "colleague.skill"; parecia até um pouco insignificante e fraco. Usar a magia para derrotar a magia continua, em essência, a girar em torno das regras do jogo estabelecidas pelo capital e pela tecnologia. Isso não pode mudar a tendência do sistema de depender cada vez mais da IA e de ignorar cada vez mais os seres humanos reais.
Mas isso não impede que este projeto seja a cena mais tragicamente poética e profundamente metafórica de todo o drama absurdo.
Trabalhamos arduamente para deixar rastros no sistema, redigir documentos detalhados e tomar decisões meticulosas, na tentativa de comprovar nossa existência passada nesta vasta máquina corporativa moderna e demonstrar nosso valor. Sem perceber que esses vestígios tão graves acabarão se tornando a borracha que nos apagará.
Mas, olhando por uma perspectiva diferente, isso pode não ser necessariamente um impasse total.
Porque o que a borracha apaga é sempre apenas o "você do passado". Uma função compactada em um arquivo, por mais sofisticada que seja sua lógica de extração, é essencialmente apenas um instantâneo estático. Está congelado naquele momento exportado, dependendo apenas de nutrientes obsoletos, girando incessantemente em processos e lógicas já estabelecidos. Falta-lhe o instinto para enfrentar o caos desconhecido e, certamente, não possui a capacidade de evoluir por conta própria diante dos reveses da vida real.
Quando entregamos essas experiências altamente padronizadas e repetitivas, também ficamos com as mãos livres. Enquanto continuarmos a nos abrir para o mundo e a constantemente romper e reconstruir nossas fronteiras cognitivas, aquela sombra que repousa na nuvem seguirá para sempre apenas nossos passos.
Um ser humano é um algoritmo em constante mudança.
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