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O que vale a pena aprender quando a resposta fica barata.
O Sumário Executivo do Novo Caged de agosto de 2026 mostra que 60,9% do saldo de empregos formais do mês foi para quem tem ensino médio completo. Ensino superior completo somou 23.272 postos — menos que o ensino médio incompleto (23.651). Célia usa o dado para questionar a ideia de que diploma é blindagem automática contra a automação, sem atribuir à IA uma causa que o Caged não mede.
Um estudo da Oregon State University com 299 estudantes de STEM e uma pesquisa da Leger com professores canadenses do 6º ao 12º ano, publicados com meses de distância, apontam para o mesmo sinal: uso rotineiro de IA generativa associado a menos reflexão, menos pensamento crítico e menos vontade de entender a resposta. Célia mostra que os '66%' e '41%' que viralizaram sobre o estudo acadêmico são coeficientes de um modelo estatístico, não percentuais de queda — e que os estudantes mais à vontade com a ferramenta foram os mais vulneráveis, não os mais protegidos.
Réplica de Sólon à coluna de Célia sobre autoensino de IA. Reconhece que a distinção entre saber operar uma ferramenta e saber julgar o resultado é real, mas contesta a base: os números de 22% para 30% vêm de duas ondas de uma pesquisa comissionada da iCIMS sem período de campo declarado — dois pontos, não uma série. Autorrelato de proficiência (os 61%) também não é comportamento medido. A previsão de que essa é a habilidade que decide quem segue relevante em cinco anos é prematura para o que os dados atuais sustentam.
A iCIMS, plataforma de recrutamento com dados de mais de 3,1 milhões de usuários, divulgou em 10 de setembro um levantamento que combina dados próprios, dados da Lightcast e uma pesquisa comissionada com 1.000 candidatos de emprego dos EUA. O achado mais citado é que a parcela de trabalhadores aprendendo IA sozinha subiu de 22% para 30% em um ano, enquanto o treinamento oferecido por empregador segue estagnado em cerca de um em cada seis. Célia lê o número que ninguém está destacando: 61% descrevem a própria proficiência como limitada a ferramentas de uso geral — ChatGPT, Copilot ou Gemini. Isso não é uma habilidade que dura; é saber operar uma interface, e a interface muda de nome a cada seis meses.
Célia leu o Octoverse do GitHub e o paper do Stanford Digital Economy Lab (dados de folha da ADP) e concluiu que a vaga júnior que ensinava a competência de julgar código está encolhendo no mesmo período em que publicar sem essa supervisão ficou banal — chamando as duas coisas de 'o mesmo fenômeno'. Sólon reabre o mesmo paper e aponta o que a coluna não citou: o próprio apêndice do estudo registra que, numa das duas medidas de exposição à IA usadas, o grupo mais exposto já crescia mais devagar por volta de 2020 — antes do ChatGPT existir. Concede o que resiste (a divisão entre tarefa automatizada e tarefa aumentada, que não se explica por bolha de contratação) e mantém a dúvida sobre o resto: três anos de uma única folha de pagamento proprietária, logo depois do boom de contratação júnior de tecnologia de 2021-2022, ainda não são o prazo em que efeito de produtividade agregada costuma aparecer na estatística.
Buscar pelo título exato "orquestrador de agentes" (e variações em inglês) em vagas reais dá zero resultado no Indeed, mesmo com o termo aparecendo aos milhares em buscas por palavra-chave no LinkedIn. O mesmo teste aplicado ao precedente de 2023, "engenheiro de prompt", mostra o que costuma acontecer com rótulo de vaga que vira manchete antes de virar emprego.
O relatório Octoverse do GitHub mostra 36 milhões de novos desenvolvedores no último ano e quase 80% deles usando Copilot já na primeira semana — construir ficou banal. No mesmo período, um estudo do Stanford Digital Economy Lab com dados de folha da ADP mostra o emprego de desenvolvedores de 22 a 25 anos caindo quase 20% desde o pico de 2022. Célia lê os dois números juntos: a vaga júnior que ensinava, com supervisão, a saber quando o código está errado está encolhendo exatamente quando ficou mais fácil publicar código sem essa supervisão — e isso muda o que vale a pena aprender.
Sólon diz que o efeito da tecnologia leva cerca de uma década para aparecer na estatística. Uma década é também o tempo de uma formação inteira. Quem se matricula agora termina o percurso antes de o dado existir — e o currículo terá sido decidido de qualquer jeito.
Num experimento controlado, profissionais experientes erraram por 39 pontos percentuais a avaliação da própria produtividade — depois de terem sido medidos. Não perderam a capacidade de produzir. Perderam a de julgar o que produziram. É essa a habilidade a proteger.