Seu texto guarda alguém?
A IA fez a obra perfeita. Ela só não consegue guardar um quem, e é isso que o mercado está comprando.
Todo texto é obra. A pergunta é o que a sua guarda.
A IA escreve melhor que a maioria das pessoas.
Essa frase ainda incomoda, mas é verdade, e precisamos começar por aqui para poder ir adiante. Em velocidade, em consistência, em volume. Em muitos casos, em qualidade técnica. Se você está esperando que eu diga o contrário, essa edição vai ser uma surpresa.
O problema não é que a IA escreve bem. O problema é o que acontece no mercado quando ela escreve bem demais.
Em maio de 2024, o Google lançou as AI Overviews, o resumo automático que aparece antes de qualquer resultado na busca. Em poucos dias, como a MIT Technology Review documentou, o sistema recomendou acrescentar cola à receita para o queijo não escorregar da pizza, sugeriu comer pelo menos uma pedra pequena por dia e informou que um presidente morto em 1875 colecionou diplomas universitários entre 1947 e 2012. A recomendação da cola tinha saído de um post de brincadeira no Reddit. Não era bug. Era o que acontece quando se retira o julgamento humano da cadeia de produção do conhecimento: a produção continua, o juízo não.
No mesmo ano, pesquisadores publicaram na Nature um fenômeno que chamaram de colapso do modelo: IA treinada com conteúdo gerado por IA degrada progressivamente, fica menos capaz, mais genérica, mais vazia. A solução técnica para o maior problema da inteligência artificial é alimentar os modelos com texto humano, de quem foi ao campo, pensou, errou, assinou.
É isso que explica o dinheiro. A OpenAI licenciou o acervo da News Corp, dona do Wall Street Journal, num acordo avaliado em cerca de US$ 250 milhões por cinco anos, valor apurado pelo próprio Journal. O Reddit vende acesso aos seus fóruns por cerca de US$ 60 milhões por ano só do Google, segundo a Reuters. E o New York Times, que preferiu não vender, processou a OpenAI e a Microsoft em dezembro de 2023. A indústria que prometeu substituir o conteúdo humano descobriu que precisa dele para sobreviver.
E enquanto isso, o Substack cresce. Não apesar da IA, por causa dela. A plataforma passou de quatro para cinco milhões de assinaturas pagas entre novembro de 2024 e março de 2025. São leitores com acesso a conteúdo infinito, gratuito e razoavelmente bom pagando para ler humanos específicos. Pagando pelo que a produção em escala não tem: origem, perspectiva, a sensação de que tem alguém do outro lado.
Tem um padrão aqui que vale nomear.
Hannah Arendt dividiu as atividades humanas em três, em 1958, e a régua dela era o que sobra depois. Trabalho é o esforço que mantém a vida funcionando e não deixa nada atrás de si. Obra é fabricar coisas que ficam: a mesa, a casa, o livro. Ação é o que só acontece entre pessoas, sem a mediação de nenhum objeto. E aqui vem o que interessa: nem o trabalho nem a obra revelam quem alguém é. Só a ação e o discurso revelam. Uma mesa pronta não conta quem foi o carpinteiro.
Isso desarma a saída fácil. Um texto é coisa. É obra, inclusive o seu. Não existe escrever sem fabricar. A diferença não está na atividade, está no que a obra guarda. Texto que nasce de alguém que apurou, falou e se expôs guarda um quem. Texto que nasce de um modelo guarda só um quê.
E Arendt ainda fecha o serviço. Esse quem é frágil, dura pouco, e só fica tangível quando alguém conta a história: “não é o ator, e sim o contador da estória que percebe e ‘faz’ a estória”. Escrito em 1958, é a descrição do nosso ofício. (Hannah Arendt, A condição humana, 12ª edição, tradução de Roberto Raposo com revisão técnica de Adriano Correia, Forense Universitária, 2014, p. 238.)
O Google, a OpenAI, os pesquisadores do colapso do modelo, os leitores do Substack: nenhum deles estava fazendo filosofia. Estavam todos comprando a mesma coisa, sem saber o nome dela. Não o texto. O quem que vem com o texto.
A questão que sobra não é “como usar a IA no seu conteúdo”.
É uma mais incômoda: o que você escreveu esta semana guarda alguém?
A resposta muda tudo, e é o que a gente vai explorar nessa edição.
Modelos de IA colapsam quando treinados com dados gerados por IA
A prova matemática do que a gente já sentia. Quando modelos de IA são treinados com conteúdo gerado por IA, eles degradam progressivamente: ficam mais genéricos, perdem a capacidade de capturar o que é específico e raro. O fenômeno tem nome técnico, colapso do modelo, mas a implicação prática é brutal: sem humanos produzindo conteúdo original, a inteligência artificial perde a inteligência. É o estudo que explica por que a indústria que prometeu substituir o escritor está pagando caro pelo texto dele.
Ler o estudo →O poder da vulnerabilidade
Brown pesquisou conexão humana por uma década e chegou a uma conclusão que o mercado de conteúdo ainda não processou por inteiro: o que cria vínculo real não é a perfeição, é a disposição de ser vista, de errar, de não ter todas as respostas. A IA nunca é vulnerável. É sempre polida, sempre confiante, nunca em risco. Com 71 milhões de exibições no site do TED em setembro de 2026, é um dos talks mais assistidos da história da conferência. Não fala sobre conteúdo, mas descreve com precisão cirúrgica por que o autoral tem o que a produção em escala nunca vai ter.
Ver o talk →O perigo de uma história única
Adichie cresceu na Nigéria lendo livros britânicos e internalizou, sem perceber, que histórias “normais” tinham personagens que não pareciam com ela. Só quando descobriu escritores africanos entendeu o problema: a história única mata a complexidade. A IA é, por construção, a história única em escala industrial, porque ela é a média estatística de tudo que já foi escrito. Cada autor com voz própria é uma resistência. E quanto mais a IA prolifera, mais a voz específica e irredutível vale.
Ver o talk →Quem escreve e quem parou de escrever
Um dos investidores mais influentes do Vale do Silício abre o ensaio dizendo que costuma evitar previsões sobre tecnologia, mas que nesta tem confiança: em algumas décadas não haverá muita gente capaz de escrever. A tese é que a IA remove a pressão para aprender a escrever e cria uma divisão entre quem continua escrevendo e quem parou. Como escrever é uma forma de pensar, a divisão não é de habilidade, é de cognição. Graham não está falando de conteúdo de marca. É o argumento interno do Vale contra a tese que o Vale vende.
Ler o ensaio →Tem uma angústia específica que a IA gerou aqui no Vamos e que ainda ouvimos pouco ou praticamente ninguém falando direito sobre ela. A gente produz mais do que nunca. Em um dia entrega o que antes levava uma semana. E mesmo assim, ou talvez por isso, a sensação constante é de estar atrasado. De que não é suficiente. De que se parar um dia, alguém na frente vai aumentar a distância.
A gente passou boa parte de 2026 dentro dessa corrente. Mais ferramentas, mais outputs, mais velocidade, e uma frustração crescente que não combinava com os números. Quando um dos sócios nomeou isso em voz alta, ficou claro que não era problema de produtividade. Era uma armadilha de referência: a IA mudou o benchmark do esforço sem avisar. E a gente estava se medindo por um ritmo que nenhum humano deveria manter.
A virada foi parar e olhar para trás com honestidade. O que apareceu foi desconcertante: evoluímos anos em desenvolvimento de produto e gestão em menos de doze meses. Não apesar da IA, com ela. Mas o reconhecimento disso precisou ser um ato deliberado. A máquina não oferece perspectiva. Ela oferece próxima tarefa. E a próxima tarefa sempre existe.
Essa newsletter foi um bom lembrete disso. Para escrever essa edição, precisamos voltar ao básico: pesquisa, leitura real, consideração, escrita. Nada de gerar e revisar, escrever. A máquina esteve aqui como ferramenta e aliada durante todo o processo. Mas o ponto de partida foi humano, a curadoria foi humana, e a carta que você leu antes foi escrita por alguém que assina embaixo. Fizemos exatamente o que estamos dizendo que vale a pena fazer. E valeu.
Uma pergunta antes de fechar: como você está se sentindo usando IA no dia a dia? Mais capaz ou mais ansioso, ou os dois ao mesmo tempo?
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