🪞IA turbina os motivados e acomoda quem já era acomodado
Jason Lemkin, fundador do SaaStr e referência em startups de software, compartilhou uma observação incômoda depois de implementar mais de 21 agentes de IA na própria empresa. Segundo ele, as pessoas mais motivadas ficaram radicalmente mais eficientes com IA. Já as menos motivadas simplesmente pararam de fazer certas tarefas, esperando que a máquina resolvesse. --- É uma provocação, mas tem um fundo real que muita gente em posição de liderança está percebendo. A IA não nivela todo mundo para cima automaticamente. Ela amplifica o que já existe: quem é curioso explora, quem quer atalho encontra um atalho ainda maior para não fazer nada. --- Lemkin admite que a observação pode soar antipática, mas insiste que está vendo o padrão se repetir. Se for verdade em escala, o impacto nas empresas vai muito além de produtividade: vai mexer em cultura, avaliação de desempenho e até em quem permanece no time.
Jason Lemkin, fundador do SaaStr e referência em startups de software, compartilhou uma observação incômoda depois de implementar mais de 21 agentes de IA na própria empresa. Segundo ele, as pessoas mais motivadas ficaram radicalmente mais eficientes com IA. Já as menos motivadas simplesmente pararam de fazer certas tarefas, esperando que a máquina resolvesse.
— @jasonlk View on X
IA amplifica perfis, não nivela desempenho
Jason Lemkin, fundador do SaaStr e referência em startups de software, implementou 21 agentes de IA em sua empresa e observou um padrão que desafia a narrativa de que tecnologia automaticamente eleva a produtividade de todos. Os profissionais mais motivados ficaram radicalmente mais eficientes. Os menos motivados simplesmente pararam de executar tarefas, esperando que a IA resolvesse.
O fenômeno não é surprise para quem lidera equipes de desenvolvimento. Ferramentas de IA generativa — como LLMs, agentes autônomos e assistentes de código — funcionam como multiplicadores de capacidade. Quem já tem disciplina, curiosity e Ownership consegue extrpolar resultados. Quem busca atalhos encontra um atalho ainda maior para a inérria.
Por que isso importa para builders e devs brasileiros
No Brasil, onde muitas equipes de tech ainda lutam contra contexto-switching excessivo e processos manuais repetitivos, a tentação de delegar tudo para a IA é real. O risco não é técnico: é cultural.
Desenvolvedores que usam IA como copiloto para escrever código, debugar e refatorar ganham velocidade. Mas se a ferramenta for usada apenas para "entregar a tarefa" sem compreensão do problema, o resultado é código técnico debt disfarçado de produtividade.
Para founders e tech leads, a lição é clara: IA não substitui gestão de pessoas. Ela expõe gaps que antes eram camouflados por trabalho braçal.
O que Leaders devem observar
- **Performance antes e depois**: quem aumentou output real com IA? Quem inúmera menos código, mas resolve menos problemas?
- **Autonomia versus passividade**: a IA está sendo usada para escalar decisões ou para evitá-las?
- **Onboarding**: novos devs estão aprendendo menos porque a IA "ensina" por eles, ou estão usando a IA para acelerar o aprendizado?
Lemkin admite que a observação pode soar antipática. Mas se o padrão se confirmar em escala, empresas vão precisar redesenhar avaliações de desempenho, métricas de sucesso e até critérios de contratação. A IA que deveria democratizar produtividade pode, paradoxalmente, exigir mais rigor na gestão de talentos.