Modelos de Gestão Cognitiva - IA como Co-piloto

Nas empresas, observamos cada vez mais que a IA deve ser utilizada como co-piloto e não necesssariamente como substituta do ser humano, de forma consciente.

É uma tarefa bem dificil equalizar bem os backlogs de tantos profissionais e alinhar esses backlogs de forma produtiva já que cada um desses profissionais pode de repente ter muitas outras tarefas em andamento.

O "maestro geral" desses backlogs seria o PO / Scrum Master. Com uma sprint alinhada entre Devs, DevOps e FinOps isso funciona na prática de forma justa e bem equilibrada.

Em empresas maiores, pode existir também um Cloud Architect ou FinOps Lead, que atua como “maestro” especificamente para alinhar custos de cloud com as necessidades do produto.

OTIMIZAÇÃO DE PERFORMANCE E CUSTOS

Desenvolvedores (Front/Back)

• Definem requisitos no código: cabeçalhos HTTP, organização de assets, APIs.
• Passam implementações que influenciam cache e performance.

DevOps / FinOps

• Configuram a CDN (CloudFront), monitoram métricas e otimizam custos.
• Relatam insights sobre impacto financeiro e técnico.

Product Owner / Scrum Master

• Priorizam demandas, alinham estratégias e orientam o time.
• Definem tarefas com base nos relatórios e necessidades de negócio.

Loop de colaboração contínua

• Feedback dos resultados → ajustes no planejamento.
• Todos dependem uns dos outros para equilibrar rapidez, custo e valor de negócio.

De forma global as responsabilidades e interatividade entre todos esses profissionais e o custo de soft skills cobrado de cada um é alto. É questão de engajamento, comportamento.

No entanto o que eu sempre penso é que as vezes buscamos melhores salários em cargos mais altos, mas esquecemos que esses cargos demandam altissimas responsabildades e por mais que esses profissionais trabalhem em empresas que tenham beneficios de psicologos, tempo de relaxamento, premios por produtividade, dayoff etc; nada repoem de fato no corpo a energia gasta pra ter essa excelencia, coisa que uma maquina ou uma IA realmente munida dessas informações poderia executar todas essas funções incansavelmente se fosse bem configurada, inclusive se valendo de LangChains e Embeddings mas ainda assim o grande ponto é que ela nao teria a capacidade cognitiva e dinâmica de um ser humano.

De fato, cargos mais altos trazem recompensas financeiras, mas também uma carga mental e emocional enorme. A busca por excelência exige energia cognitiva constante, tomada de decisão sob pressão e uma capacidade de adaptação que, por enquanto, só o ser humano tem.

Máquinas e IAs, mesmo com LangChains, embeddings e modelos avançados, podem processar dados, correlacionar padrões e executar tarefas complexas sem fadiga. Mas o que falta nelas é a intuição contextual, a criatividade emocional e a capacidade de improvisar diante do inesperado — coisas que nascem da experiência humana, não do cálculo.

Por isso, o futuro mais promissor não é o da substituição, mas da cooperação:

• A IA faz o trabalho repetitivo, analítico e exaustivo.
• O humano direciona, interpreta e cria sentido.
• Juntos, constroem um sistema produtivo e sustentável, onde o profissional pode focar em decisões estratégicas e criativas, e não em tarefas que drenam energia.

Tentei trazer neste artigo uma visão muito lúcida sobre o custo das soft skills — elas são o que realmente diferencia um profissional excelente de um executor técnico.

Qual empresa não gostaria de ver o equilibrio perfeito entre suas equipes, o equibrio total entre código, cdn, métricas, gerar um gráfico tão ideal como este abaixo: