A IA está a reduzir a necessidade de Economia de Repetição?

Torneime um apoiador sério da Economia da Repetição e Economia da Confiança (aprender uma vez > confiar > usar em todo o lado > em todos os papéis) quando lançámos os serviços do BankID no início dos anos - 90. Os códigos de uso único eram frequentemente utilizados, seguros e confiáveis nos bancos – e o hábito e a confiança podiam servir todas as necessidades de identificação e de assinatura na sociedade em geral.

Agora vejo que as carteiras empresariais e pessoais irão receber, encaminhar e verificar não só a identificação, mas todo o tipo de credenciais verificáveis (um conjunto dessas necessárias em acontecimentos empresariais e da vida). Com a atenção cada vez mais curta nestes tempos agitados, a Economia da Repetição e da Confiança neste espaço omnipresente vai tornar-se ainda exponencialmente mais valiosa como “cortadora” de carga cognitiva…

As carteiras também permitirão empregar e capacitar agentes de IA para efetuarem ações legalmente vinculativas. Não apenas encontrar dados e educar-nos, como os LLMs já estão a fazer eminentemente. Então a minha pergunta:

Os LLMs e, mais tarde, os agentes de IA que transportam carteiras vão retirar grande parte da necessidade de Economia da Repetição?

Pontos de vista novos de ChatGPT:  eles vão reduzir o necessitar de repetição em algumas camadas da economia — mas não a vão eliminar. Vão deslocá-la.

1) O que “economia da repetição” faz realmente

A repetição não é acidental — serve três funções económicas centrais:

A. Amortização de custos

• Custo fixo elevado → custo marginal baixo (software, media, modelos de fabrico)

• A repetição distribui o custo

B. Confiança e normalização

• A repetição cria previsibilidade (marcas, processos, credenciais)
• “A mesma coisa outra vez” = risco mais baixo

C. Eficiência de coordenação

• Rotinas partilhadas reduzem a carga cognitiva
• A sociedade funciona com padrões repetidos (pagamentos, contratos, fluxos de trabalho)

2) O que mudam os agentes de IA que transportam carteiras

Agentes com:

• as suas próprias carteiras
• capacidade de transacionar
• capacidade de agir continuamente
• capacidade de personalização

…introduzem cognição e execução de quase zero custo marginal.

Isso quebra uma suposição-chave por trás da repetição:

Os humanos são escassos e caros → reutilizar outputs.

Agora:

Cognição + execução tornam-se baratas e contínuas.

3) Onde a repetição declina

A. Outputs “bons o suficiente” produzidos em massa

• Copy de marketing
• Componentes básicos de software
• Argumentários de apoio ao cliente
• Modelos

Os agentes conseguem gerar variantes personalizadas “sob encomenda” em vez de reutilizar uma versão.

👉 Resultado:
Mudança de “repetir a mesma coisa” → “gerar por instância”

B. Camadas de intermediação

Os agentes podem:

• comparar preços instantaneamente
• negociar
• executar transações

Assim, funções repetitivas como:

• corretores
• coordenação em camadas intermédias
• aprovisionamento de rotina

…são comprimidas.

C. Rotinas comportamentais

Os humanos preferem repetir ações por causa de:

• limites de memória
• fricção
• hábito

Os agentes eliminam isso:

• pagamentos automáticos
• decisões automáticas
• otimização automática

👉 Menos repetição na camada do comportamento humano_

4) Onde a repetição persiste (ou cresce)_

A. Infraestruturas e protocolos

Os agentes precisam de sistemas estáveis:

• redes de pagamento
• sistemas de identidade
• APIs
• enquadramentos legais

Estes baseiam-se fortemente em normalização → repetição

👉 A repetição desce para baixo na pilha

B. Loops de treino e otimização

Os sistemas de IA melhoram via:

• interações repetidas
• ciclos de feedback
• reforço

👉 Aumento massivo da repetição a nível de máquina

C. Ancoragens de confiança

Mesmo com agentes, os humanos ainda se importam com:

• marca
• reputação
• garantias

A repetição ainda sinaliza:

• fiabilidade
• responsabilização

D. As economias de escala não desaparecem

O mundo físico continua a importar:

• fabrico
• logística
• energia

Estes ainda beneficiam da repetição e da escala.

5) O que muda de facto: a location da repetição

Pense numa pilha:

6) Novo equilíbrio: “repetição dinâmica”

Não eliminamos a repetição — obtemos:

Repetição de padrões, não de instâncias

Em vez de:

• mesmo produto repetido

Obtemos:

• mesma lógica repetida
• mesmo modelo reutilizado
• mesmos protocolos reutilizados

👉 Exemplo:

• Não um único produto fixo de seguro
• Mas milhões de apólices geradas dinamicamente usando o mesmo modelo subjacente

7) Efeito de segunda ordem: colapso do “utilizador médio”

A repetição existe em parte porque desenhamos para médias.

Os agentes permitem:

• otimização por utilizador
• personalização por transação

👉 O “caso médio” torna-se menos relevante
👉 A repetição como “tamanho único serve para todos” diminui

8) A restrição que mantém a repetição viva

Mesmo com agentes, permanecem três restrições:

1. Confiança

As pessoas ainda preferem estruturas conhecidas e repetidas

2. Coordenação

A sociedade precisa de convenções partilhadas

3. Custos de computação + energia

Mesmo se forem baixos, não são zero → a reutilização continua a importar

Conclusão

Os agentes de IA controlados por carteiras vão:

• ❌ Reduzir a repetição em:

  • outputs
  • rotinas humanas
  • serviços baseados em modelos

• ✅ Preservar ou aumentar a repetição em:

  • infraestruturas
  • protocolos
  • loops de aprendizagem

• 🔁 Transformar a repetição em:
  “sistemas repetíveis que geram resultados não repetitivos”

Portanto — temos de ser muito práticos. Use carteiras empresariais e IA em funcionamento — e capacite agentes de IA quando necessário. Usar é Aprender.