#186 - O cérebro em modo econômico
Entregamos mais, pensamos menos, e chamamos isso de progresso.
Hey! 👋
Você consegue identificar quando um bot é bot?
No nosso último vídeo no youtube, a gente lançou o desafio: criar um bot de atendimento usando n8n e WhatsApp ou Telegram, para se passar por uma pessoa. Será que alguém conseguiu?
Veja esse e outros vídeos em nosso Canal no YouTube!
Gabriel Nunes (@nunesgabriel)
O cérebro em modo econômico
Vivemos uma era em que pensar profundamente virou artigo de luxo. Não aquele pensamento rápido de cinco minutos antes do café esfriar, mas o tipo de reflexão que ocupa dias inteiros, invade o banho, o travesseiro e aparece do nada no meio da fila do mercado. Esse tipo de pensamento anda cada vez mais raro.
Existe um conflito interno curioso entre duas forças: a vontade quase incontrolável de construir coisas úteis, rápidas e concretas, e a necessidade de enfrentar problemas difíceis, daqueles que exigem tempo, silêncio e uma boa dose de sofrimento mental. Durante muito tempo, essas duas partes coexistiram em harmonia, especialmente no trabalho técnico: dava para criar soluções reais enquanto o cérebro era desafiado de verdade.
A chegada da inteligência artificial bagunçou esse equilíbrio. Nunca foi tão fácil produzir, implementar e entregar. A produtividade dispara, o volume de código cresce e a sensação de eficiência vira rotina. O problema é que, junto com isso, desaparece o espaço para a reflexão prolongada. Muitos desafios agora são resolvidos “rápido o suficiente”, antes mesmo de se tornarem mentalmente interessantes.
O pragmatismo vence quase sempre. Se existe uma solução aceitável em minutos, gastar dias buscando algo melhor parece irracional. Mesmo sabendo que a resposta automática dificilmente será a melhor possível, ela atende ao critério fatal do “bom o suficiente”. E isso muda a forma como o cérebro se envolve com os problemas.
A consequência é um tipo estranho de estagnação: produz-se mais do que nunca, mas cresce-se menos. O prazer de lutar com ideias complexas vai sendo substituído pela eficiência constante. Tentar compensar isso fora do trabalho também não resolve facilmente, pensar profundamente exige tempo, energia e um propósito que não compete bem com a urgência de construir algo útil agora.
No fim, sobra uma sensação incômoda: a de que nunca foi tão fácil criar, e nunca foi tão difícil simplesmente parar… e pensar.
Um recado do patrocinador 📣
Durante muito tempo, existiu a ideia de que um bom engenheiro precisava apenas escrever código bem feito. Hoje, essa visão já não se sustenta. Cada vez mais, a prática da engenharia exige soft skills como comunicação, relacionamentos interpessoais e capacidade de construir soluções colaborativamente.
Times são multidisciplinares, decisões técnicas impactam o negócio e boa parte do trabalho envolve interação com outras pessoas. Saber explicar uma escolha, ouvir pontos de vista diferentes e construir consenso deixou de ser diferencial e passou a ser parte do trabalho. Código bom raramente nasce sozinho, mas sim de conversas boas e trocas relevantes.
É por isso que, no dia a dia do Asaas, a engenharia é pensada como um trabalho coletivo. Discussões técnicas abertas, code reviews e decisões compartilhadas, fazem parte da rotina, porque a qualidade final não depende só de quem escreveu a primeira linha de código, mas de como o time construiu aquela solução junto.
Para quem acredita em tecnologia feita em colaboração, o Asaas segue com oportunidades abertas no time de Engenharia, confira: https://go.codecon.dev/asaas-news
🤖 Do “chat que atrapalha” ao robô de estimação produtivo
A adoção de IA aqui não foi amor à primeira vista, foi relacionamento tóxico que virou parceria funcional. Primeiro, chatbots prometeram mundos e entregaram frustração. Depois, veio o método masoquista: fazer o trabalho duas vezes até entender onde agentes realmente ajudam (spoiler: não é em tudo). O pulo do gato surgiu ao colocar agentes trabalhando quando o humano não pode: fim de dia, tarefas chatas, triagens, pesquisas. Com controles, limites e zero romantização, a IA virou assistente útil: faz o pesado, erra menos e deixa o cérebro humano livre pro que importa.
🚫 Proibido dizer não
Com IA cuspindo ideias em escala industrial, dizer “sim” virou padrão, e dizer “não”, quase um ato revolucionário. Se antes a escassez era de tempo, dinheiro e gente, agora o gargalo migrou para quem usa o produto: atenção limitada, paciência curta e tolerância zero à bagunça. Cada feature extra cobra pedágio mental, quebra a clareza e confunde a história. No mundo da abundância infinita, a verdadeira raridade é a moderação. Paradoxalmente, o melhor gesto de inovação continua sendo não fazer tudo o que dá, e se orgulhar disso.
💜 Elixir: a linguagem que as IAs adoram
Elixir virou queridinha das IAs porque facilita o raciocínio, evita surpresas e não muda as regras do jogo a cada seis meses. Imutabilidade deixa claro o que entra e sai, o pipe organiza o pensamento e a documentação é tão boa que vira dado de treino confiável. Some a isso um ecossistema estável, feedback rápido, menos tralha operacional e introspecção digna de raio-X. Resultado: humanos programam melhor, agentes erram menos e todo mundo sofre menos debugando.
🚀 Como escalar sem surtar
Escalar um sistema não é sair distribuindo microsserviços como confete. A jornada começa simples: um servidor só, barato e feliz, validando a ideia. Com mais usuários, você separa o banco, adiciona pooling, balanceador de carga, escala horizontal, resolve o drama das sessões e descobre que o banco virou o novo vilão. Aí entram cache, réplicas de leitura e CDN para salvar o dia. Moral da história: cresça por etapas, resolvendo gargalos reais, não problemas imaginários de 10 milhões de usuários que ainda nem existem.
🦸♂️ Heróis não salvam Big Techs
Grandes empresas de tecnologia não funcionam à base de pessoas extraordinárias, mas de sistemas cheios de incentivos, processos visíveis e acordos de corredor. O problema? Esses sistemas muitas vezes recompensam o “mais do mesmo” e punem quem tenta consertar tudo no braço. Aí nasce o herói: alguém que sacrifica carreira, bônus e sanidade para corrigir ineficiências. Resultado? A empresa segue igual, só que agora explorando o esforço extra. Em Big Tech, heroísmo individual não muda o jogo, só adia a próxima falha do sistema.
✍️ O dev mais promissor é aquele que sabe… escrever
Enquanto a IA cospe palavras sem pensar, o mercado resolveu valorizar justamente quem pensa antes de escrever. Empresas de tecnologia estão pagando fortunas para comunicadores, storytellers e diretores de comunicação capazes de transformar caos informacional em narrativa clara, humana e confiável. Quanto mais conteúdo automático aparece, mais raro fica o bom texto, e mais caro ele se torna. No fim, a ironia é deliciosa: em plena era da automação, saber escrever bem virou uma das habilidades mais seguras, estratégicas e bem pagas da tecnologia.
🧹 Faxina técnica
A documentação virou prioridade depois de provar que conteúdo errado é pior do que nenhum. A estratégia foi simples e nada romântica: menos duplicação, mais links vivos, automação acima de heroísmo manual. Com scripts, páginas velhas foram arquivadas, hierarquias confusas enxugadas e links quebrados caçados sem piedade. O foco deixou de ser “organizar bonito” e passou a ser “funcionar bem com IA e gente real”. O resultado: menos ruído, mais clareza, e onboarding sem sustos.
Pesquisa [:mapa] 2026!
Saiu o resultado da pesquisa! Os dados apresentados trazem percepções relevantes sobre o perfil da comunidade tech brasileira, incluindo cargos, modelo de trabalho, faixa salarial, adoção de IA, além das linguagens e ferramentas mais utilizadas.
🔗 Clica aqui pra conferir todos os resultados
Podcast:
Nesse episódio falamos sobre context switching, esse hábito (quase invisível) de trocar de tarefa o tempo todo e como isso pode estar afetando sua produtividade, sua energia e até o crescimento da sua carreira.
