Um agente pode montar uma planilha, avaliar uma mudança de código ou rascunhar um texto. As três palestras mostram decisões diferentes por trás dessa delegação: quando confiar nas verificações, quando pedir revisão humana e quem responde pelo resultado publicado.
Uma planilha não é uma decisão de investimento
Why We Rebuilt Microsoft Office From Scratch for AI Agents - Yijia Liang, Compound AI · AI Engineer · 15min44s
Yijia Liang quer que agentes participem do trabalho de equipes de investimento, não apenas produzam arquivos isolados. Na apresentação, ele descreve agentes com caixa de entrada própria para acompanhar conversas por e-mail e um editor de documentos reconstruído para permitir tarefas paralelas e conferir o que foi produzido. É a abordagem da Compound, não uma demonstração de que o processo de investimento já possa ser entregue inteiro à máquina. Liang termina separando o esforço de localizar arquivos e conferir números da pergunta que cabe à equipe: vale fazer o negócio?
Revisar é entender por que algo mudou
I Made a Fruit Fly Review My Code - Nick Nisi, WorkOS · AI Engineer · 16min37s
Nick Nisi transforma sinais extraídos por IA sobre mudanças de código em estímulos para uma simulação do cérebro de uma mosca-das-frutas. A brincadeira tem um limite exposto na própria apresentação: em três exemplos mostrados à plateia, a mosca errou um; numa demonstração com uma alteração real, não conseguiu decidir. Nisi propõe automatizar verificações próprias de cada equipe e encaminhar a uma pessoa as mudanças que falhem nas verificações ou ofereçam mais risco; as demais poderiam ser incorporadas automaticamente. Para quem revisa, o importante seria receber evidências do que foi testado e entender por que o comportamento do programa mudou. É uma proposta de fluxo, não um resultado comprovado em produção.
Texto pronto ainda precisa de autor
I Don’t Fear AI Slop. I Fear Untold Stories - Zack Proser, WorkOS · AI Engineer · 18min33s
Zack Proser descreve uma ferramenta que ajuda colegas a transformar material de trabalho em rascunhos. Ele insiste que a pessoa precisa ler, corrigir e assumir o texto antes de publicá-lo. A inquietação dele não é apenas com textos ruins feitos por IA: é também com histórias de quem conhece um assunto e nunca chega a escrevê-las. Isso não dispensa apuração. Se o rascunho traz um dado errado ou uma afirmação que ninguém checou, a facilidade de produzir texto só torna mais fácil espalhar o erro.
Delegar a execução exige decidir quais verificações bastam e quem responde quando falham.