Com a IA produzindo conteúdo, o valor estará na escassez e na diferença real

O ensaio de Kevin Kelly parte de uma pergunta simples: se todo mundo tem um "gênio mágico" (a IA) que faz o que pedimos, o que continua escasso e valioso? A resposta dele é a diferença. Modelos de IA servindo 8 bilhões de pessoas entregam conteúdo abundante e, com ele, abundância de mesmice. Treinar IAs mais baratas permitirá personalizar à vontade, mas variação barata não é diferença valiosa. Escasso é aquilo que merece atenção.

A segunda metade do texto é mais técnica. Kelly argumenta que IAs serão plurais e especializadas, e que a colaboração entre elas gera capacidades que nenhuma tem sozinha. Isso leva à pergunta de Tim O'Reilly, feita no Foo Camp: qual é o artefato compartilhável de conhecimento na era da IA? Livros, código, páginas, pacotes e apps foram unidades anteriores. Um prompt solto ou os pesos de um modelo não carregam o contexto pessoal que torna o resultado útil. Kelly aposta que o que circulará serão especificações de objetivos, e cita protocolos iniciais como o Model Context Protocol da Anthropic, o Agent2Agent do Google e as "skills" (pastas de instruções e arquivos que o agente carrega quando precisa). Esses pacotes também terão de carregar procedência, para o agente saber de quem veio e se é seguro.

O tema já aparecia no CEVIU antes. Em 8 de abril de 2026, o CEVIU noticiou "Bom Gosto: O Último Moat Real no Cenário da IA", sobre a vantagem de quem distingue o genérico do que vale refinar. Em 16 de abril de 2026, veio "O Encantamento é a Única Coisa que Ainda é Rara", sobre apps baratos inundando o mercado. Em 6 de março de 2026, "O valor real do conteúdo na era da IA generativa" ligava valor ao custo de criação. Esses textos tratavam a escassez como qualidade ou esforço humano. O ensaio atual acrescenta a camada de infraestrutura: como a diferença é empacotada e transferida entre agentes, com padrões e procedência.

Para quem desenvolve ou opera sistemas com agentes, a leitura é que o diferencial tende a sair do código em si e ir para contexto, especificação e interoperabilidade. Investir em formatos padronizados (MCP, A2A, skills) e em rastreio de procedência parece ser o caminho prático. É uma tese de opinião de Kelly, não um fato consumado.