About me: I have been working in startups since 2004. I spent 10 years at Apontador/MapLink and was part of Creditas (fintech last valued at $4.8bi) from its early days. Initially, as an Advisor, I hired the first software engineers for Creditas. As the business developed, I joined the project full-time as VP. I scaled the technology team to 150 people and later led international expansion and new product initiatives. I left in 2022 and, after a sabbatical, started working as an independent consultant in 2023.
Amplification e Augmentation
|
Quando falamos de IA em times de tecnologia, muita coisa se mistura. Mas tem uma distinção que ajuda muito a dar mais clareza. IA está fazendo duas coisas diferentes ao mesmo tempo: amplification (aumentar produtividade) e augmentation (aumentar capacidade). Amplification é quando IA melhora a produtividade de quem já está no time. Você escreve código mais rápido, resolve tarefas repetitivas e ganha tempo. Mas continua sendo o mesmo time, fazendo o mesmo trabalho, só que mais rápido. Augmentation é quando você começa a tratar agentes como capacidade adicional. Como se fossem “novos funcionários” executando trabalho. Rodando tasks, fazendo correções, gerando código, operando de forma mais autônoma. Aqui, você não está só acelerando o time. Você está expandindo a capacidade do time. Amplification você mede olhando para humanos: quanto tempo economizamos? Quanto aumentou o throughput? Augmentation você mede olhando para agentes: quanto trabalho eles fazem? Quanto custam? Qual o equivalente humano disso? Os dois são importantes. Mas são problemas diferentes. E muitas empresas estão misturando os dois. Medindo produtividade de dev pelo uso de IA ou tentando escalar agentes sem ter base para isso. O resultado costuma ser confuso. Essa distinção também ajuda a explicar outro ponto importante: os gargalos mudam. Acelerar pessoas melhora partes do processo, mas nem sempre resolve o principal gargalo. Quando você adiciona agentes, o gargalo muitas vezes vira humano. Usando apenas escrita de código como exemplo: você passa a gerar mais código, mais rápido, mas o time continua precisando revisar, validar e tomar decisões. E, muitas vezes, essa parte não escala na mesma velocidade. O resultado: o gargalo deixa de ser produzir e passa a ser processar. Se os agentes produzem mais rápido do que o time consegue absorver, você não resolveu o problema. Só mudou ele de lugar. IA não é só uma ferramenta de produtividade, mas também uma mudança de capacidade. E entender essa diferença faz muita diferença nas decisões que você toma. |
Leo Andreucci - CTO Mentor
About me: I have been working in startups since 2004. I spent 10 years at Apontador/MapLink and was part of Creditas (fintech last valued at $4.8bi) from its early days. Initially, as an Advisor, I hired the first software engineers for Creditas. As the business developed, I joined the project full-time as VP. I scaled the technology team to 150 people and later led international expansion and new product initiatives. I left in 2022 and, after a sabbatical, started working as an independent consultant in 2023.
Cuando hablamos de IA en equipos de tecnología, muchas cosas se mezclan. Pero hay una distinción que ayuda mucho a dar más claridad. La IA está haciendo dos cosas diferentes al mismo tiempo: amplification (aumentar la productividad) y augmentation (aumentar la capacidad). Amplification es cuando la IA mejora la productividad de quienes ya están en el equipo. Escribes código más rápido, resuelves tareas repetitivas y ahorras tiempo. Pero sigue siendo el mismo equipo, haciendo el mismo trabajo,...
He visto mucha discusión sobre cómo la IA va a hacer a los equipos más productivos. Mi visión es más simple: no mejora equipos. Amplifica lo que ya existe. Si tu equipo ya tiene buenos estándares, claridad de arquitectura, buenas prácticas y disciplina, la IA acelera todo eso. Si tu equipo es desorganizado, no tiene estándares claros, no define bien los problemas y toma decisiones inconsistentes, la IA también acelera eso.Y muchas veces, de forma más peligrosa. Antes, un equipo desorganizado...
Tenho visto muita discussão sobre como IA vai tornar times mais produtivos.Minha visão é mais simples: ela não melhora times. Ela amplifica o que já existe.Se seu time já tem bons padrões, clareza de arquitetura, boas práticas e disciplina, IA acelera tudo isso.Se seu time é desorganizado, não tem padrões claros, não define bem problemas e toma decisões inconsistentes, IA também acelera isso.E, muitas vezes, de forma mais perigosa.Antes, um time desorganizado tinha um limitador natural: a...