Tony Fadell é o responsável pelos produtos por trás do iPod, iPhone e Nest.

Nesta entrevista, o que mais me marcou não foram as histórias da Apple, mas uma avaliação muito simples: decisões de produto realmente difíceis, muitas vezes, não podem esperar pelos dados para te dizerem.
Especialmente na versão 1.0.
A versão 1.0 não tem usuários suficientes, não tem um caminho estável, não tem um benchmark claro, e nem mesmo o que é considerado "bom" foi definido ainda.
Nessa hora, não se confia em dashboards, mas em gosto, opinião, julgamento.
Na era da IA, isso ficará ainda mais evidente.
Porque a execução ficará cada vez mais barata.
Escrever código, gerar páginas, editar vídeos, criar protótipos, rodar scripts, tudo será feito por agentes a um custo muito baixo.
Mas o problema também se inverte:
O que você quer que eles façam?
O que não deveriam fazer?
Até que ponto fazer é suficiente?
Onde é preciso parar e esperar pelo julgamento humano?
Essas questões não desaparecerão automaticamente com o fortalecimento dos modelos, pelo contrário, ficarão ainda mais importantes.
Hoje, cada vez mais, acho que o núcleo do fluxo de trabalho de IA pessoal não é "tirar o humano",
mas sim tirar o humano de tarefas de baixo valor, e colocá-lo de volta em gosto, limites e validações.
O agente é responsável pela throughput.
O humano decide o que vale a pena processar.
Por isso, atualmente, estou construindo meu próprio fluxo de trabalho, sempre adicionando SSOT, tarefas ativas, roteamento de threads, porta HTML.
À primeira vista, parece que estou gerenciando tarefas.
Na essência, estou respondendo a uma questão mais fundamental:
Quando o custo de execução se aproxima de zero,
o seu sistema de julgamento é forte o suficiente?
source:
- Tony Fadell / Lenny's Podcast