Sócio da Blockchain Capital: IA está a reescrever a unidade básica do trabalho.

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Autor: Kinjal Shah

Tradução: Jia Huan, ChainCatcher

Em 2024, Sam Altman fez uma afirmação ousada: com a ascensão da inteligência artificial, uma empresa de mil milhões de dólares fundada por uma única pessoa surgirá em breve.

A mudança central está no facto de que, pela primeira vez, os humanos podem escalar na dimensão que sempre os limitou: o tempo. Quando a inteligência já não está limitada pelo gargalo de que os humanos precisam dormir, mas sim impulsionada por máquinas incansáveis, o que se torna a «criação e construção» que conhecemos?

Imagine este cenário: um agente delega uma tarefa a outro agente, recebe o resultado e paga com USDC, toda a transação é liquidada na blockchain em 400 milissegundos, sem qualquer intermediário para verificar.

Ou então, um atleta licencia a sua celebração de touchdown emblemática para uma campanha de marketing de um videojogo, que é regenerada por um modelo mundial (world model). Ou ainda, um cientista adquire um conjunto de dados de nicho para uma experiência e paga diretamente ao investigador que recolheu os dados originais.

Estamos muito mais perto desta visão do que a maioria das pessoas pensa.

E o medo que domina a discussão atual (a IA está a roubar empregos) perde um problema estrutural muito mais interessante: o que acontece quando a própria unidade básica de trabalho muda?

Cada transição

Sobre a razão de existência das empresas, Ronald Coase deu a explicação mais clara no seu ensaio de 1937, «A Natureza da Empresa»: quando o custo de coordenar através do mercado é superior ao custo de empregar diretamente, a empresa «internaliza» o trabalho.

Historicamente, cada grande transição do trabalho foi o resultado direto da redução dos custos de coordenação. Quando o atrito de encontrar, pagar e gerir trabalho diminui, as fronteiras da empresa movem-se, e o trabalho que antes tinha de ser feito dentro da empresa pode ser feito fora dela.

No passado, os artesãos operavam através de cadeias de abastecimento multi-nó, com cada artesão a levar uma parte do valor, e as competências transmitidas de geração em geração através de aprendizagens. A Revolução Industrial comprimiu este modelo distribuído para dentro das fábricas, que capturaram a maior parte do valor da produção ao concentrar a coordenação «sob o mesmo teto».

A Internet e os dispositivos móveis reduziram ainda mais os custos de correspondência e coordenação, dando origem à economia de gig (Uber, DoorDash) e à economia de criadores: pessoas comuns com uma câmara e uma ligação à Internet começaram a fazer trabalhos que antes só estúdios, editoras e agências conseguiam.

Camada de ponte

Antes de surgir a infraestrutura capaz de capturar todo o valor, cada uma destas transições produziu primeiro uma «camada de ponte», que provou que o novo modelo funcionava.

Os artesãos provaram que a produção distribuída era viável, depois as fábricas capturaram o valor através da centralização; os criadores provaram que os indivíduos podiam construir audiências e gerar receitas em escala, depois as grandes plataformas (YouTube, Instagram, Substack) ficaram com a maior parte do ganho económico e tornaram-se o ponto de Schelling para onde todo o sistema converge por defeito.

A camada de ponte assumiu o risco da nova tecnologia e validou que a procura era real. Quando a infraestrutura acompanhou, um novo conjunto de instituições capturou o valor em grande escala.

A economia de gig e a economia de criadores são as duas camadas de ponte mais recentes. Provaram que o trabalho pode ser desagregado, distribuído e pago fora da relação de emprego tradicional.

Mas ainda dependem das plataformas para empacotar esta atividade económica: usar Stripe para pagamentos, YouTube para distribuição de conteúdo, Uber para organizar viagens. Os custos de coordenação diminuíram, mas não desapareceram, porque a infraestrutura de pagamentos e identidade ainda pressupõe que ambos os lados da transação são humanos.

Trabalho programável encontra dinheiro programável

Agora estamos no início da próxima transição, e ela depende de duas coisas chegarem ao mesmo tempo.

A primeira é o trabalho programável. Os agentes de IA são um novo tipo de participante no trabalho, sem limitações de horas, cabeças ou geografia, escalando com poder computacional em vez de contratação.

Um agente de topo pode decompor tarefas, delegar a subagentes especializados, avaliar a sua produção e planear os próximos passos, tudo sem intervenção humana. Neste ponto, a unidade básica de trabalho já não é o emprego, a hora de trabalho, ou mesmo a entrega, mas sim a própria tarefa.

No passado, os humanos empacotavam tarefas em trabalhos, trabalhos em carreiras, e carreiras em empresas, apenas porque essa era a única forma organizacional disponível. Agora que se pode precificar e delegar diretamente uma única tarefa, «empacotar» passa de uma necessidade estrutural para uma opção.

A segunda é o dinheiro programável. Hoje, as stablecoins são uma classe de ativos com cerca de 300 mil milhões de dólares, e várias previsões fiáveis de instituições apontam para que possam atingir 2 biliões de dólares nos próximos anos. As stablecoins comprimem toda a cadeia de fornecimento de pagamentos numa única transação programável.

A economia de gig não conseguiu desagregar completamente o trabalho porque ainda precisa de Stripe, PayPal ou contas bancárias em ambos os lados da transação, e esta infraestrutura pressupõe uma relação contínua entre duas partes conhecidas.

As stablecoins, por outro lado, podem ser a solução ideal para esta nova classe de trabalho dos agentes. Um agente pode pagar a outro agente pelo seu output, com valores tão pequenos como uma fração de cêntimo, liquidação em menos de 500 milissegundos, sem necessidade de abrir conta, emitir fatura ou qualquer intermediário.

A Meta começou recentemente a pagar USDC a criadores na Polygon e Solana, e a AWS lançou o AgentCore, que suporta micropagamentos em stablecoin para comércio entre agentes. Estes são sinais precoces de que as maiores empresas tecnológicas do mundo já veem as stablecoins como a camada de liquidação para a próxima geração de atividade económica.

Trabalho programável e dinheiro programável juntos tornam possível, pela primeira vez na história, uma linha de produção sem entidade organizacional: sem empresa, sem sistema salarial, sem departamento de recursos humanos, apenas uma sequência de tarefas delegadas, executadas, precificadas e liquidadas à velocidade da máquina.

Isto é a verdadeira desagregação do trabalho.

Cenários de aplicação prática

A Merit Systems criou um produto chamado Poncho que torna tudo isto concreto. Poncho dá uma carteira aos agentes de IA.

Com ele, os agentes podem ultrapassar paywalls, chamar ferramentas avançadas, pagar por serviços, e pagar apenas pela quantidade que realmente utilizam. Poncho integra protocolos de pagamento como x402 e MPP, que incorporam a autorização de pagamento diretamente no pedido HTTP: o agente vê o preço, paga e obtém acesso.

Isto representa outra forma de o valor económico fluir na Internet. Os agentes já não precisam de subscrever pacotes de serviços que podem ou não usar, mas podem pagar precisamente pelos dados, chamada API ou poder computacional necessários para completar uma tarefa específica.

A Internet primitiva explorou esta ideia sob o nome de «microtransações», mas nunca se concretizou. Uma das razões foi que as taxas de cartão de crédito tornavam esses micropagamentos economicamente inviáveis, além de uma série de outros problemas, e não havia uma via de pagamento nativa da Internet.

As stablecoins, com infraestruturas como Solana e Ethereum, permitem liquidação instantânea por uma fração de cêntimo, o que significa que a precificação pode finalmente alinhar-se com a granularidade do trabalho.

Reempacotamento

Se seguirmos este pressuposto, o trabalho será cada vez mais executado por agentes que pagam a outros agentes por tarefa, e a forma das empresas também mudará. Já não precisará de internalizar todas as funções.

O que realmente precisa de saber fazer é definir claramente o que fazer, com que padrões medir a qualidade, e como fazer com que estes outputs se somem num todo maior do que a soma das partes.

Isto também se estende à economia de criadores. As gorjetas ponto a ponto nunca funcionaram bem, como exemplificado pelo Clubhouse e Farcaster. Mas as microtransações são particularmente adequadas para interações máquina-máquina: pagamentos pequenos não têm qualquer constrangimento social nem expectativa de reciprocidade.

Se os agentes se tornarem os principais consumidores de conteúdo digital, o modelo de subscrição e paywall que domina a Internet há muito tempo pode dar lugar a um pagamento por uso executado automaticamente.

À medida que o conteúdo gerado por IA se espalha por todos os canais, o valor do julgamento humano e do artesanato só aumentará, e os modelos de negócio mais interessantes surgirão na intersecção entre o gosto humano e a execução da máquina.

Numa economia impulsionada por agentes, o papel do humano é reempacotar o trabalho. Você é o orquestrador. O seu trabalho é desenhar um sistema onde diferentes agentes atuam em configurações específicas, girando um volante que empurra lentamente para o resultado desejado.

O seu valor está em saber que tarefas delegar, como avaliá-las e como combiná-las em algo que gera juros compostos.

As empresas não desaparecerão, mas as empresas do futuro parecerão cada vez menos um contentor de trabalho e mais uma camada inteligente colocada sobre o mercado global de trabalho programável.