A Preguiça É uma Virtude. Seu LLM Não a Possui.

Larry Wall, criador do Perl, colocou a preguiça no topo da sua lista de virtudes do programador. Não a preguiça de fugir do trabalho. A preguiça que ele descreveu, nas próprias palavras, é “o impulso de criar abstrações poderosas que nos permitem fazer muito mais, com muito menos esforço.”

Bons engenheiros são preguiçosos como bons arquitetos são preguiçosos. Não querem carregar o mesmo peso duas vezes. Inventam abstrações para que seu eu-futuro — e todos depois dele — parem de repetir o mesmo gesto. Elegância não é enfeite. É orçamento de energia.

Bryan Cantrill, criador do DTrace, acaba de nos lembrar que essa virtude tem um novo inimigo.

A virtude que o LLM não pode ter

Em “The Peril of Laziness Lost,” publicado esta semana no The Observation Deck, Cantrill argumenta que a preguiça é, por construção, indisponível para modelos de linguagem. A frase é daquelas que ficam na cabeça: os LLMs “carecem da virtude da preguiça” porque “trabalho não custa nada a um LLM.”

Leia de novo.

Um engenheiro humano escreve cem linhas e estremece. Esse estremecimento é o recurso. É ele que faz a pessoa parar, olhar de novo, perceber que o mesmo padrão vive em outros três arquivos e colapsar os quatro numa única função. O estremecimento é caro. É exatamente essa a graça.

Um LLM não estremece. Gera a quarta cópia com o mesmo custo da primeira. Não há fricção, não há imposto, não há gravidade puxando para a abstração. Então ele produz. E produz. E produz.

A saída parece trabalho. Não é, no sentido de Larry Wall, engenharia.

A antimétrica

O alvo de Cantrill é específico. Ele vai direto na celebração de Garry Tan por gerar “37.000 linhas de código por dia.” Esse número vem sendo usado como prova de que a IA está transformando o software. Cantrill diz o oposto: esse número é a prova de que algo quebrou estruturalmente. É o formato da preguiça-perdida, exibido como troféu.

Pense no que significaria um engenheiro humano se gabar de ter escrito 37.000 linhas num dia. Você não assumiria que ele entregou valor. Assumiria que ele pulou toda abstração possível, repetiu todo padrão, e deixou um lixo para quem viesse depois. O número, por si só, seria constrangedor.

Quando o produtor é um modelo, o mesmo número vira manchete.

É um problema de medição vestido de história de progresso. Se você pontua desenvolvimento assistido por IA pelo volume, você está premiando exatamente o comportamento que um bom engenheiro passou a carreira inteira se treinando para não ter.

Implicação para governança

Aqui está a conclusão silenciosa, e é a razão pela qual isso importa para quem pensa em governança de IA.

As métricas de review que herdamos — velocidade, linhas entregues, tickets fechados, número de PRs — já eram frouxas para humanos. Elas toleravam a frouxidão porque o humano tinha um contrapeso interno: o estremecimento. O instinto da preguiça. A vergonha privada de escrever a quarta cópia. Era possível medir a quantidade meia-boca e confiar que a virtude do engenheiro cuidaria da qualidade.

Tire a virtude do produtor e a métrica rui.

Se o seu processo de review de IA soma linhas, arquivos, funções ou commits, você está rodando o placar exato que pune a boa engenharia e promove o inchaço. A direção do incentivo está errada. Um sistema de governança para código assistido por IA precisa subtrair, não somar. Precisa medir:

Abstrações criadas, não linhas produzidas.
Duplicação removida, não arquivos tocados.
Complexidade aposentada, não complexidade entregue.
Caminhos no código que ficaram mais curtos, não mais longos.

A pergunta não é quanto o modelo escreveu esta semana. A pergunta é o código-base ficou mais preguiçoso — no sentido de Larry Wall — porque o modelo passou por aqui.

Para que servem os LLMs, então

Cantrill não é anti-LLM. A receita dele é mais afiada que isso. Ele defende que os LLMs fiquem debaixo do julgamento humano, e que esse julgamento esteja ancorado na preguiça. Usados em dívida técnica. Usados para caçar duplicação. Usados para rascunhar o andaime chato que um engenheiro preguiçoso preferiria não digitar duas vezes. Usados como ferramenta pela virtude, não como substituto da virtude.

Esse reenquadramento bate com o que já vemos no campo. Os times que tiram valor composto da IA são aqueles com infraestrutura de qualidade forte e uma cultura que trata abstração como entregável de primeira classe. Os times em apuros são os que deixaram o modelo produzir sem supervisão e mediram o resultado pelo peso.

Escrevemos sobre o modo de falha adjacente em Seu Código Já Tem uma Camada de Governança de IA. Aquele texto fala de como linters, tipos e testes se tornam a camada de governança que você já possuía. Este aqui fala da virtude humana que essas ferramentas foram construídas para proteger. Os dois apontam para a mesma verdade incômoda: governança de IA é, na maior parte, disciplina de engenharia vestindo um chapéu novo.

Versão curta

Bons engenheiros são preguiçosos. LLMs não podem ser. Se você mede IA por saída, está medindo a coisa errada, e vai ver seu código ficar mais pesado enquanto seu painel fica mais verde.

A correção não é mais uma ferramenta. É recusar que volume seja o indicador de valor. Premie a abstração. Premie a remoção. Premie o caminho mais curto. Deixe o modelo ajudar seus engenheiros a serem mais preguiçosos, no único sentido dessa palavra que sempre importou.

Fontes

Bryan Cantrill. The Peril of Laziness Lost. The Observation Deck, 12 de abril de 2026. https://bcantrill.dtrace.org/2026/04/12/the-peril-of-laziness-lost/
Larry Wall. Programming Perl. O’Reilly — origem da “preguiça” como virtude do programador.

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