Jensen Huang disse recentemente que se um engenheiro de US$ 500 mil gastar apenas US$ 5 mil por ano em tokens, ele “enlouquecerá”. Seu benchmark: gaste pelo menos metade do seu salário em tokens ou você não usará a máquina.
Não estou nesse número. Eu não estabeleço isso como uma meta. Mas eu entendo a lógica por trás disso.
Na semana passada corri 11 paralelos
Sessões #ClaudeCode apenas em uma sexta-feira.
No final da semana: 79 commits, 15.830 linhas adicionadas, 68 arquivos tocados, solo. Tudo enviado para produção. Zero reversões.
O trabalho dentro desses números não foi limpo.
Houve ideias rejeitadas, orçamentos simbólicos estourados, sessões que tiveram que ser reiniciadas, relações públicas que retornaram com feedback difícil e horas gastas lendo antes que uma única linha fosse escrita.
É assim que se parece a engenharia de produção quando você trabalha com agentes de IA como colegas de trabalho e não como preenchimento automático.
Uma consulta que demorava 42 segundos agora é executada em 0,09 segundos.
Um painel de segurança que abriu com 800 descobertas agora mostra 12 realmente ativas.
Um sistema de monitoramento que enviava alertas duplicados agora desduplica em janelas de 24 horas.
Nada disso veio de um prompt.
Isso veio da compreensão do sistema bem o suficiente para saber o que perguntar.
O que Jensen aponta não é uma questão de gastos. É uma questão de saber se você está tratando a IA como um multiplicador de força ou como um corretor ortográfico.
Os engenheiros que descobrirem a diferença serão os que enviarão coisas que não eram possíveis há dois anos.
Fico animado com isso todos os dias. Não porque a IA faça o trabalho.
Porque finalmente me permite dar forma a arquiteturas nas quais venho pensando há anos e colocá-las em produção em uma semana.
Essa é a mudança. Não os tokens. A distância entre ideia e produção.