O Lado Humano
Um Retrospectiva da NEARCON 2026
Acabei de voltar de dois dias no NEARCON em São Francisco, com 300 a 400 fundadores, investidores, pesquisadores, desenvolvedores e líderes de empresas que você certamente conhece. Todos convergindo para o mesmo problema central: como tornar algo confiável?
Assista ao Resumo
A Sala Que Sabia
Fosse a conversa sobre inteligência artificial, blockchain, segurança ou web3 de forma mais ampla, o mesmo padrão surgia painel após painel. Gerentes de produto de IA da Google, Oracle e Robinhood. CEOs da Kraken, Brave e Anchorage Digital. Arquitetos sênior da Intel, eBay e Circle. Pesquisadores da OpenAI, Perplexity e Snowflake.
Todos mediam as mesmas coisas: taxas de adoção, ganhos de eficiência, qualidade de output. Métricas importantes, sem dúvida. Mas sempre que a discussão chegava à confiança, a sala travava.
Não porque não se importassem com o tema, mas porque estavam buscando confiança dentro da tecnologia, medindo o comportamento da IA e das ferramentas, quando o risco real está no lado humano desse sistema.
Três Conversas Que Cristalizaram o Problema
A Conversa Sobre a Trajetória Existencial
Durante o almoço, sentei-me com um investidor pioneiro em NEAR, alguém que atua nesse espaço há décadas e que (assim como eu) se lembra da vida antes da internet. Também estava à mesa um pesquisador de IA, ex-Google e ex-NVIDIA, agora construindo do zero sua própria startup de infraestrutura agêntica. Nós três conversamos com entusiasmo sobre a trajetória da própria inteligência: para onde ela está indo, em que velocidade, e o que nós, como sociedade e como indivíduos, estamos fazendo para navegá-la.
Estamos trabalhando em problemas semelhantes a partir de ângulos diferentes. Essa convergência pareceu significativa.
A Conversa Sobre o Brave Browser
A equipe do Brave lançou uma inferência protegida por TEE (Trusted Execution Environments) que garante, de forma verificável, que ninguém vê seus dados durante a inferência de IA. Isso já está incorporado ao produto deles e está sendo testado abertamente por meio de suas builds noturnas neste momento.
Eu havia desenvolvido uma integração semelhante para a avaliação comportamental PAICE e a inscrevi no hackathon Innovation Sandbox da NEAR com uma demonstração funcional, lançando o código em produção uma semana depois. Foi validador ver que estávamos resolvendo problemas semelhantes com a mesma arquitetura. A capacidade técnica é nova, mas já existe. A questão é o que você faz com ela depois que a confiança na infraestrutura está estabelecida.
Os Estudantes no Almoço
No segundo dia, almocei com três estudantes. Entre vinte e vinte e dois anos, de gêneros, origens e universidades diferentes. Inteligentes, apaixonados por análise de dados, IA e blockchain, e completamente inseguros sobre como conduzir seus próximos passos.
Não por falta de habilidade técnica. Mas porque ninguém conectou essa habilidade a um caminho a seguir. Eles estão esperando por um modelo que ainda não existe no mundo deles.
A Divisão Geracional Que Ninguém Reconheceu
Eis o que percebi ao longo de todo o evento: existe uma divisão geracional que passou despercebida.
Os participantes mais jovens são brilhantes, entusiasmados e atraídos pela energia da IA, mas não enxergam meios de se engajar com ela de forma responsável. A tecnologia é empolgante; os caminhos são incertos.
Os participantes mais experientes são bem-sucedidos e conscientes dos riscos, mas se sentem sobrecarregados pela velocidade e genuinamente temem exposição a responsabilidades legais. "Nenhuma ação agêntica sem humanos no botão de emergência", mesmo sabendo que certas ações (como negociações financeiras) precisam ocorrer mais rápido do que o ritmo humano permite.
Ouvi pessoas falando sobre alcançar metas de um trimestre inteiro em um sprint de duas semanas. E, ainda assim, o consenso era de que as empresas levam de oito a dez meses só para aprovar um novo modelo de IA.
As duas coisas são verdadeiras ao mesmo tempo. E ninguém tinha uma forma de conectar essa lacuna.
A Parede Que Faltava
Em todas as palestras que assisti, em todos os painéis, todo mundo estava, essencialmente, construindo a mesma casa. Mas, pela minha perspectiva, faltava uma parede estrutural. E ninguém conseguia enxergar isso, porque todos estavam posicionados do lado técnico.
O que falta é o lado humano.
As organizações estão investindo pesado em infraestrutura, modelos e ferramentas. Estão construindo confiança técnica por meio de provas criptográficas e ambientes de execução confiáveis. Mas não estão medindo como suas pessoas realmente colaboram com a IA:
- O que acontece quando a IA dá uma resposta errada com confiança?
- As pessoas verificam ou apenas confiam sem questionar?
- Elas identificam o erro ou o repassam adiante até que ele se agrave?
O Que o PAICE Mede
O PAICE mede como as pessoas realmente colaboram com a IA. Não o que elas sabem sobre o assunto, nem se concluíram algum treinamento, mas o que elas fazem quando o que está em jogo realmente importa.
No NEARCON, lancei um novo whitepaper sobre arquitetura verificável de colaboração com People+AI, que prova (não promete, prova) que ninguém, nem mesmo os empregadores, pode ver os dados das conversas, e que as pontuações da avaliação não podem ser adulteradas depois do fato.
Mas a arquitetura é só metade da história. A outra metade é que suas pessoas precisam de medição e desenvolvimento — não sobre o conhecimento delas em IA, mas sobre o comportamento delas com a IA.
Buscando Parcerias-Piloto
Estamos buscando parcerias-piloto agora. Veja o que você recebe:
- Uma linha de base de capacidade comportamental, mostrando o que suas pessoas realmente fazem com a IA
- Visibilidade sobre onde estão as lacunas e onde os riscos se escondem
- Resultados de nível de governança que você pode defender
O que você não precisa:
- Nenhuma conta é necessária
- Nenhum dado pessoal é coletado
- Nenhuma integração é necessária
- Vinte e cinco minutos por pessoa
Tive mais de uma dezena de conversas significativas neste único evento — com líderes, pesquisadores, investidores e estudantes — todos tentando entender o próprio futuro. Toda conversa voltava ao mesmo ponto: Construímos a camada técnica. E agora?
Esse "e agora?" são as suas pessoas. Medir o trabalho delas com respeito, desenvolver suas habilidades com honestidade e, literalmente, provar para o que elas estão prontas — e para o que não estão. Foi isso que construí: o lado humano.
A melhor forma de descobrir se isso faz sentido para a sua organização é a mesma de sempre em uma conferência: uma conversa direta entre pessoas que realmente se importam em fazer isso do jeito certo.
Estou à disposição. Vamos conversar.
Participe:
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