Antes do colapso, o mundo vivia um período de euforia. Com dinheiro circulando em excesso após a Guerra Franco-Prussiana, três grandes bolhas especulativas cresceram ao mesmo tempo. Investidores da classe média na Grã-Bretanha, França, Alemanha e Estados Unidos compravam títulos de ferrovias e de governos como o do Egito e o da Turquia, atraídos por promessas de retornos altos, entre 8% e 10% ao ano, sem perceber os riscos reais. Nos Estados Unidos, um grande escândalo chamado Credit Mobilier revelou que políticos e empresários desviavam dinheiro público das ferrovias para benefício próprio. Com a perda de confiança, os financiamentos secaram, e em 1873 a bolha estourou. Cerca de metade de todas as empresas ferroviárias americanas parou de pagar suas dívidas, gerando perdas enormes e provocando um dos maiores calotes da história dos Estados Unidos até aquele momento.

A crise financeira do século 19 causou prejuízos enormes para pessoas de todos os níveis sociais. Cerca de 1 bilhão de dólares em ações perderam 70% do seu valor, e metade dos 2 bilhões emprestados a países em desenvolvimento nunca foi devolvida. A Turquia, por exemplo, devolveu apenas 25 centavos de cada dólar recebido. Os preços caíram cerca de 40% ao longo de 20 anos, tornando as dívidas ainda mais pesadas. Agricultores, empresários e até a aristocracia britânica sofreram muito. A família Rothschild, uma das mais ricas da Europa, com 41 propriedades na França e na Grã-Bretanha, atravessou esse período de grandes transformações. A fortuna herdada por uma das filhas de Alfred Rothschild foi usada para financiar expedições arqueológicas no Egito, após seu casamento com o Conde de Carnarvon. A mansão dessa família, inclusive, serviu de cenário para a famosa série Downton Abbey. Para se proteger, países como Alemanha e Estados Unidos criaram barreiras comerciais, e as dificuldades econômicas alimentaram movimentos políticos radicais que exigiam mudanças urgentes dos governos.

Hoje, o mundo vive um momento que lembra esse passado. Estima-se que cerca de 1 trilhão de dólares por ano está sendo investido em centros de dados de inteligência artificial apenas nos Estados Unidos. O risco maior não é a falta de dinheiro, mas sim a concorrência excessiva: quando muitas empresas investem ao mesmo tempo no mesmo setor, surgem mais produtos do que o mercado consegue absorver, os preços caem e os lucros desaparecem. Esse padrão já aconteceu com as ferrovias americanas no século 19. Outro sinal preocupante é que empresas que simplesmente incluem “inteligência artificial” em seus nomes veem suas ações dispararem sem nenhuma mudança real nos negócios. Ainda assim, há razões para esperança: a inteligência artificial pode gerar ganhos reais de produtividade, assim como a internet fez nos anos 1990. Países como China e Índia estão comprando ouro e prata para se proteger da instabilidade do dólar, e o livro “1873: The Rothschilds, the First Great Depression and the Making of the Modern World” aprofunda como essa crise histórica ainda influencia os mercados atuais. O desafio, tanto para investidores quanto para governos, continua sendo o mesmo: separar a especulação exagerada do progresso real e sustentável.

Durante uma crise financeira, os bancos centrais têm a tarefa de colocar mais dinheiro em circulação para evitar que o sistema econômico entre em colapso. O problema é que, justamente nos momentos de maior medo, as pessoas correm para guardar ouro e prata, fazendo o dinheiro disponível diminuir muito. As guerras entre países poderosos também pioram tudo, porque interrompem períodos de crescimento e fazem grandes quantidades de dinheiro se moverem rapidamente de um lugar para outro, criando bolhas especulativas, ou seja, situações em que muitos investem em algo arriscado esperando lucros rápidos. Isso aconteceu claramente na Inglaterra entre os anos 1840 e 1850, quando uma enorme bolha no setor ferroviário estourou. Depois disso, muitos investidores passaram a preferir empréstimos com retorno fixo, achando que seriam mais seguros, mas o perigo apenas mudou de forma. No século 19, investidores da classe média compravam títulos de ferrovias e esperavam receber um valor fixo todo ano, sem perceber que as empresas pagavam esses rendimentos com novos empréstimos, não com lucros reais. Era como pagar uma dívida fazendo outra dívida, e os políticos que deveriam fiscalizar essas empresas se aproveitavam do cargo para enriquecer, tornando o colapso inevitável.

Esse padrão de excessos seguidos de colapso se repetiu várias vezes na história e continua se repetindo até hoje, inclusive em setores modernos como a inteligência artificial. Quando os preços caem por muito tempo, quem tem dívidas sofre ainda mais, porque precisa pagar o mesmo valor de antes com um dinheiro que vale menos. As consequências dessas crises vão além da economia e chegam à política, dividindo a sociedade e tornando os debates mais radicais. Famílias tradicionais passaram a depender de grandes financistas, e famílias como os Rothschild acumularam tanto poder que chegaram a financiar projetos culturais e arqueológicos inteiros. No final do século 19, a pouca quantidade de dinheiro em circulação funcionava como um freio constante na economia, fazendo cada crise durar mais e causar mais sofrimento. Hoje, o Federal Reserve, banco central dos Estados Unidos, enfrenta um desafio parecido: é muito difícil manter os juros baixos e ao mesmo tempo reduzir o dinheiro que ele mesmo injetou na economia, pois esses dois objetivos puxam em direções opostas. Além disso, algumas empresas simplesmente mudam de nome para parecer ligadas à inteligência artificial e veem suas ações triplicarem de valor sem nenhuma mudança real, enquanto governos do mundo inteiro compram ouro para se proteger de um sistema financeiro que depende demais dos Estados Unidos, mostrando que uma visão mais humilde sobre o papel americano na economia global é, na verdade, uma forma de sabedoria.

Durante um período de grande crescimento econômico, seja nas ferrovias do século 19 ou nas empresas de inteligência artificial de hoje, existe um padrão que se repete sempre da mesma forma. Quando muito dinheiro está disponível, todos correm para investir no mesmo setor ao mesmo tempo. Essa competição excessiva derruba os lucros de todo mundo, as dívidas crescem além do que podem ser pagas, e os projetos passam a depender de investidores externos para sobreviver. O problema é que esse dinheiro externo não cria clientes reais nem demanda verdadeira, apenas adia o momento em que a falta de demanda real fica evidente. O historiador Liaquat Ahamed, em obras como “Lords of Finance” e “1873: The Rothschilds, the First Great Depression, and the Making of the Modern World”, e Charles Mackay, em “Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds”, já documentaram como esse ciclo destrói não só fortunas, mas também a confiança das pessoas comuns em guardar suas economias com segurança. Um investidor do século 19 comprava títulos de ferrovias achando que era algo seguro, como uma caderneta de poupança, sem perceber que estava trocando um risco que entendia por outro que não compreendia.

O que torna esse padrão tão difícil de perceber é que, durante o boom, tudo parece sólido e próspero. Mas essa solidez quase sempre é sustentada por um fluxo constante de dinheiro externo ou subsídios que podem desaparecer de um momento para o outro. Quando esse fluxo cessa, fica claro que nunca houve base real por baixo. A decisão do chanceler alemão Otto von Bismarck de abandonar a prata em 1873 retirou liquidez do sistema global no pior momento possível, transformando uma crise que poderia ser passageira em uma catástrofe prolongada. Esse mesmo mecanismo, que une superexpansão, dependência de financiamento externo e contração monetária no momento errado, aparece também na biologia, quando uma espécie ocupa um nicho além do que o ambiente suporta, nas criptomoedas e nos impérios militares que crescem além da sua capacidade logística. A pergunta que fica sem resposta é por que cada nova geração de investidores e governos repete o mesmo erro, como se fosse a primeira vez que esse ciclo acontecesse no mundo.

Para construir o LineShine, a China usou cerca de 45 mil processadores do tipo LX2, cada um com 304 partes internas de processamento, todos conectados por uma rede interna chamada LingQi, criada pelo próprio país para permitir a troca rápida de informações entre as peças. O sistema operacional utilizado é o Kylin OS, baseado no Linux, e toda a tecnologia da máquina foi desenvolvida dentro da própria China, sem depender de nada estrangeiro. Esse resultado mostra que, ao invés de frear o avanço chinês, as restrições impostas pelos Estados Unidos acabaram incentivando a China a criar suas próprias soluções do zero. O LineShine se tornou, portanto, uma prova concreta de que o país não precisa mais de tecnologia americana para alcançar o mais alto nível da supercomputação mundial.

O LineShine, o supercomputador mais poderoso do mundo, foi construído pela China justamente porque os Estados Unidos tentaram impedir isso. Quando um país ou empresa bloqueia o acesso de outro a uma tecnologia importante, pode estar, sem querer, obrigando esse outro a criar algo ainda melhor por conta própria. Foi exatamente o que aconteceu: sem poder comprar os componentes americanos mais avançados, a China desenvolveu seus próprios processadores, seu próprio sistema operacional e sua própria rede interna, chegando ao topo da lista dos computadores mais poderosos do mundo. Esse fenômeno, em que o bloqueio vira o principal motor do avanço do bloqueado, pode ser observado também na natureza, quando animais isolados de seu grupo original desenvolvem características tão diferentes que acabam superando a população original em certas condições.

O que torna essa história ainda mais importante é que ela não parece ser um caso isolado. O mesmo padrão pode estar acontecendo ao mesmo tempo em outras áreas, como na fabricação de chips, na biotecnologia e nas redes de comunicação. Os Estados Unidos, por sua vez, não demonstraram no período uma resposta clara a esse avanço, o que sugere que o lado que tentou conter o concorrente pode não estar reagindo a tempo. A grande questão que fica é: em que momento uma política de bloqueio tecnológico deixa de funcionar como proteção e passa a ser, na prática, o maior incentivo para que o concorrente se torne completamente independente? Identificar esse ponto antes que seja tarde demais pode ser uma das decisões mais importantes no cenário tecnológico mundial dos próximos anos.

A lista de Isabel também revela histórias dos bastidores menos conhecidos do mundo da moda. Um exemplo é um artigo publicado em 1994 na The New Yorker, escrito pela jornalista Ingrid Sischy, que revelou ao público uma informação surpreendente sobre a estilista italiana Miuccia Prada: na juventude, ela havia sido militante do partido comunista. Esse perfil ia muito além de curiosidades biográficas, mostrando as contradições de uma mulher que defendia ideais feministas e comunistas enquanto construía uma das marcas de luxo mais poderosas do mundo. A lista ainda traz perfis de figuras icônicas como Karl Lagerfeld, ex-diretor criativo da Chanel entre 1983 e 2019, famoso por seu visual inconfundível e por hábitos excêntricos, como colecionar mais de 250 mil livros. Textos da jornalista Vanessa Grigoriadis exploravam a vida da elite social de Nova York de forma tão envolvente que chegaram a inspirar séries famosas como Gossip Girl. O que une todas essas histórias é a ideia de que o jornalismo de moda vai muito além de falar sobre roupas, sendo também um reflexo de identidade, contradições e histórias humanas fascinantes.

Ann Lowe foi uma estilista negra americana que criou roupas incríveis para pessoas ricas e famosas, mas quase ninguém sabia o seu nome. Já a jovem atriz Chloë Sevigny ficou famosa nos anos 1990 por montar seus looks com muito cuidado e personalidade, mesmo sem gastar fortunas. O escritor Jay McInerney a descreveu na revista The New Yorker em 1994 como alguém com um estilo verdadeiro e único. O que essas duas histórias têm em comum é uma lição simples: moda de verdade não depende de dinheiro ou fama, mas sim de ser fiel a si mesmo. Jornalistas como Judith Thurman e Jay McInerney tiveram um papel essencial ao registrar essas histórias e mostrar que, por trás das roupas, existem pessoas, escolhas e significados muito mais ricos do que parecem.

Estudiosos e pensadores acreditam que o desejo por objetos caros ou por fazer parte de grupos glamourosos vai muito além da vaidade. Esse desejo está ligado a instintos antigos de busca por segurança, identidade e pertencimento, especialmente em tempos de incerteza. Há também uma tensão muito humana que aparece nessas histórias: algumas pessoas sabem que uma obsessão por produtos de luxo está prejudicando suas vidas, mas mesmo assim não conseguem parar. Ao mesmo tempo, pensadores da sociedade defendem que quando alguém se recusa a aceitar um tratamento inferior, como entrar por uma porta de serviço em vez da entrada principal, essa pessoa está afirmando ao mundo que o próprio valor não depende das circunstâncias externas. A autenticidade genuína, quando presente, sempre acaba sobrevivendo às tendências passageiras e revelando o caráter verdadeiro de cada pessoa.

Registrar as próprias escolhas de roupa no dia a dia é uma forma de entender a própria identidade. O que uma pessoa veste não é aleatório — é uma linguagem que revela quem ela é antes mesmo de ela ter palavras para explicar isso. Pensadores e escritores como Elizabeth Wurtzel, em “Prozac Nation”, e jornalistas como Judith Thurman, Jay McInerney, Rachel Syme e Cathy Horyn ajudaram a mostrar que moda não é um assunto superficial. Filmes como “Dead Poets Society”, “Grey Gardens” e “The Bling Ring” também exploram essa ideia de que estilo e identidade estão profundamente conectados. O perigo está em celebrar a autenticidade sem perguntar quem realmente tem acesso às condições que permitem ser autêntico — e em acreditar que o mundo digital democratizou o estilo sem verificar se as novas regras de visibilidade repetem as mesmas injustiças antigas com outros donos.

A verdade central que emerge de todo esse material é simples: o que se veste não é superficial. É o lugar onde a identidade aparece antes que a pessoa consiga explicá-la com palavras. Plataformas digitais abriram o portão para qualquer pessoa construir e divulgar sua própria imagem, mas isso não significa que as hierarquias de poder desapareceram — elas apenas se reorganizaram com novas regras. O mesmo padrão que apagou o nome de Ann Lowe, a costureira negra que criou um dos vestidos de noiva mais famosos da história, se repete em outros campos: quem tem mais visibilidade leva o crédito pelo trabalho de quem permanece invisível. Entender moda como linguagem densa significa enxergar esses detalhes pequenos como revelações sobre poder, identidade e quem decide o que tem valor.

Com o tempo, o comportamento de Buzz foi ficando cada vez mais difícil de controlar. Ele usava sites como o Net-a-Porter para comprar a qualquer hora, movido por ansiedade, tédio ou tristeza. Chegou a receber entre dois e quatro pacotes por dia durante mais de dois anos, muitas vezes sem nem lembrar o que tinha pedido. Abrir as caixas virou o momento mais esperado do dia. Em um episódio marcante, ele gastou quase 4.500 dólares em uma jaqueta da Versace enquanto estava bêbado de férias, sem se lembrar da compra depois. Para esconder o problema, ele mentia para amigos e pedia dinheiro emprestado com justificativas falsas. No total, entre 2010 e o momento em que percebeu o tamanho do vício, Buzz havia gastado quase 587 mil dólares em roupas.

Buzz Bissinger cresceu reprimindo seu desejo de se vestir de forma colorida e expressiva, com medo do julgamento alheio. Com o tempo, ele se inspirou em Jim Morrison, vocalista da banda The Doors, e começou a usar botas da marca New Rock, anéis de caveira e roupas que misturavam rock com androginia. Esse processo o levou a gastar mais de meio milhão de dólares em roupas em apenas três anos, comprando peças de marcas famosas como Gucci, Burberry, Versace e Jimmy Choo. Para ele, comprar roupas não era uma simples questão de gosto: era uma forma de recuperar uma identidade que havia sido sufocada por décadas de repressão e pela busca constante por aprovação dos outros. Sua companheira Lisa sentia que vivia com um acumulador, preocupada com a quantidade de itens que tomavam conta da casa, enquanto filhos e amigos ficavam entre curiosos e envergonhados, sem compreender o tamanho real do problema.

Além da relação com a moda, Buzz também enfrentava dificuldades em sua vida íntima e carregava questões sobre sua identidade que nunca havia explorado abertamente. Com o encorajamento da esposa, ele começou a investigar partes de si mesmo que sempre manteve escondidas, incluindo questões sobre masculinidade e sexualidade, chegando até a experimentar relacionamentos com homens. Ao final dessa intensa jornada de autodescoberta, Buzz celebrou com a equipe da Gucci em uma boate exclusiva em Milão, sentindo por um momento que era completamente ele mesmo. Porém, ao olhar para tudo que viveu, ele reconheceu ter gasto mais de 638 mil dólares nessa busca e que a compulsão por roupas ainda existia dentro dele, sendo um desafio real de controlar. Para Buzz, as roupas continuavam sendo muito mais do que estilo: eram uma necessidade emocional profunda.

Buzz Bissinger é um jornalista americano que desenvolveu um vício sério em roupas de luxo, especialmente da marca italiana Gucci. Em apenas três anos, entre 2010 e 2012, ele gastou quase 587 mil dólares em peças caríssimas, incluindo um casaco feito de lã persa que custou sozinho 22.500 dólares — o item mais caro que já comprou. Em uma única viagem de quatro dias, ele desembolsou cerca de 51 mil dólares, quantia equivalente a um ano inteiro de faculdade do seu filho na Kenyon College. Mesmo sabendo que os gastos eram exagerados, ele não conseguia resistir: quando via uma peça nova, uma parte do seu cérebro simplesmente parava de funcionar de forma racional, e o impulso de comprar era mais forte do que qualquer argumento sensato.

Esse comportamento se transformou em um ciclo compulsivo e descontrolado. Buzz acessava sites como Gucci, Net-a-Porter, Neiman Marcus, Saks Fifth Avenue e Burberry a qualquer hora do dia, comprando de manhã, à noite e sempre que sentia um vazio emocional por dentro. Ele chegou a esquecer compras que havia feito, como uma jaqueta cara da Versace que chegou meses depois, e ainda comprou o mesmo par de botas duas vezes com apenas duas semanas de diferença. Muitas peças, algumas custando mais de cinco mil dólares, nunca foram usadas. Sua esposa e seu terapeuta o convenceram a buscar ajuda, e ele concordou em participar de reuniões para lidar com o vício. Ainda assim, Buzz admite que não quer abrir mão da sensação que as roupas lhe proporcionam, e reconhece que está longe de superar completamente esse problema.

Buzz Bissinger, o jornalista conhecido pelo livro *Friday Night Lights* e por artigos publicados em veículos como a *GQ* e o *The New York Times*, passou anos gastando centenas de milhares de dólares em roupas de luxo da Gucci. O que parecia ser uma busca por identidade e liberdade pessoal revelou um mecanismo muito mais profundo: quando alguém não tem uma fonte interna de equilíbrio emocional, qualquer coisa externa que produza uma sensação agradável pode se tornar um vício. No caso dele, o momento mais esperado do dia não era usar as roupas, mas sim ouvir a campainha da entrega. O prazer estava na espera, não no produto. Esse ciclo funciona como um termostato quebrado que só aquece o ambiente comprando mais combustível, sem nunca aprender a guardar o calor — e por isso sempre precisa de mais.

O que torna esse caso ainda mais perturbador é que Bissinger sabia exatamente o que estava acontecendo com ele. Ele conhecia o valor gasto, reconhecia o vício, entendia a origem do problema e mesmo assim não conseguia parar. Isso mostra que entender um problema de forma intelectual não é o mesmo que resolvê-lo. A própria confissão pública, feita em artigos e entrevistas, funcionava como mais um estímulo do mesmo ciclo, gerando reconhecimento e atenção da mesma forma que uma nova compra gerava prazer momentâneo. A verdadeira pergunta que esse caso deixa é simples e vale para qualquer pessoa: o que cada um está consumindo ou acumulando na própria vida que, no fundo, funciona como uma forma disfarçada de lidar com as emoções?

Naquela época, a internet era restrita a cientistas, professores e militares, e havia até uma proibição legal de usá-la para fins comerciais. Grandes empresas como a Microsoft nem cogitavam utilizá-la. Andreessen percebeu que empresas como a Microsoft, com seu serviço MSN, a Apple com o eWorld, a AOL, a CompuServe e a Prodigy estavam criando versões fechadas da internet, onde os usuários precisavam pagar e pedir permissão para publicar qualquer coisa. Ele entendeu que era preciso criar uma alternativa aberta. Por isso, junto com seu colega Eric Bina, criou o Mosaic, um navegador que mostrava imagens junto com textos, tornando a internet visualmente atraente e fácil de usar para qualquer pessoa. Andreessen tomou uma decisão fundamental: deixou tudo aberto e simples, permitindo que qualquer um criasse suas próprias páginas usando uma linguagem chamada HTML. O Mosaic foi lançado no final de 1992 e melhorado em 1993, fazendo o número de usuários da internet crescer de forma explosiva. Apesar do enorme sucesso, havia um problema: o navegador havia sido criado dentro de um instituto de pesquisa financiado pelo governo, e a equipe não conseguia transformar aquele sucesso em um negócio de verdade.

Marc Andreessen, criador do navegador Mosaic, viveu um momento histórico nos anos 1990: a internet estava crescendo de forma explosiva, mas ainda era quase ignorada pela grande mídia. O navegador que ele criou com Eric Bina foi adaptado para os sistemas Windows e Mac, permitindo que pessoas comuns ao redor do mundo se conectassem facilmente. Esse crescimento funcionava como uma bola de neve: quanto mais gente acessava a internet, mais conteúdo era criado, e quanto mais conteúdo havia, mais pessoas queriam se conectar. O sistema era aberto, ou seja, qualquer pessoa podia criar uma página sem pedir permissão a ninguém. Em 1993, uma pequena livraria chamada Future Fantasy Books foi uma das primeiras a vender pela internet, dobrando suas vendas. Pouco depois, Jeff Bezos fundou a Amazon e dominou completamente esse mercado. Andreessen, após se formar, conseguiu emprego usando uma estratégia criativa: anunciou sua disponibilidade dentro do próprio Mosaic e recebeu cerca de 12 propostas. Ele escolheu ir para Palo Alto, na Califórnia, onde conheceu Jim Clark, fundador da Silicon Graphics, e os dois fundaram juntos a Netscape em 1994.

A Netscape foi construída com uma equipe experiente, usando padrões abertos como HTML e HTTP, e rapidamente se tornou muito mais poderosa do que qualquer navegador existente. No entanto, uma empresa chamada Spyglass havia licenciado o código original do Mosaic e tentou usar isso para prejudicar a Netscape, causando grandes dificuldades financeiras. Em meio à crise, a Netscape chegou a oferecer ações à Universidade de Illinois como solução, ações que depois valeriam cerca de 3 bilhões de dólares, mas a universidade preferiu receber dinheiro e perdeu uma fortuna enorme. A Spyglass, por sua vez, acabou sendo destruída ao vender seu navegador para a Microsoft por apenas 1 milhão de dólares — a Microsoft o rebatizou como Internet Explorer e o distribuiu de graça, encerrando o negócio da Spyglass. Toda essa história reforça uma lição importante que Andreessen carrega até hoje: sistemas abertos, onde qualquer pessoa pode participar sem pedir permissão, produzem resultados muito melhores para a humanidade do que sistemas controlados por grandes empresas — algo que ele vê se repetindo nas discussões atuais sobre inteligência artificial.

Marc Andreessen ficou famoso por ter percebido, antes de quase todo mundo, que a internet poderia ser usada por qualquer pessoa comum, e não apenas por cientistas e militares. Mas o que realmente importa nessa história não é a genialidade de uma pessoa — é a posição em que ela estava. Em 1992, Andreessen tinha acesso a computadores caríssimos já conectados à internet, conhecia profundamente como a rede funcionava e tinha crescido sem abundância tecnológica, o que o fazia notar coisas que pessoas criadas no conforto simplesmente ignoravam. Quando ele e sua equipe adicionaram suporte a imagens no navegador Mosaic sem pedir permissão a ninguém, transformaram um debate em fato consumado. A consequência foi enorme: qualquer pessoa curiosa passou a conseguir criar e publicar na internet sem precisar de especialistas. Quando a barreira para criar cai assim, o número de criadores não cresce aos poucos — ele explode. E quando isso acontece, o sistema escapa do controle de quem queria controlá-lo. Isso não foi acidente. Foi consequência direta da arquitetura escolhida.

Esse mesmo fenômeno já havia acontecido antes com Johannes Gutenberg, que ao inventar a prensa tipográfica destruiu o monopólio da Igreja e dos escribas sobre a palavra escrita. A internet repetiu esse padrão: sistemas abertos, onde qualquer um pode participar sem pedir permissão, tendem a crescer de formas que nenhuma empresa ou governo consegue conter. Porém, há uma contradição importante nessa história. Embora a internet tenha nascido aberta e descentralizada, ela acabou reconvergindo para poucas plataformas gigantes e fechadas — como Google, Meta e Amazon. Isso aconteceu em parte porque as condições que tornaram a internet aberta eram únicas: havia financiamento público sem exigência de lucro e poucos interesses comerciais grandes em jogo no começo. Quando o dinheiro chegou em escala, a pressão pelo fechamento também chegou. As mesmas empresas que cresceram derrubando barreiras passaram a fazer pressão para fechar o acesso a novas tecnologias, como a inteligência artificial. A grande questão que fica é justamente essa: se a abertura da internet foi possível por condições históricas que dificilmente se repetem, como garantir que novas tecnologias sigam o mesmo caminho quando os interesses comerciais chegam antes da infraestrutura pública ser construída.

Tetlock também descobriu que existe um perfil claro de quem faz as piores previsões: pessoas que pensam de forma rígida, presas a uma única grande ideia que tenta explicar tudo. Ele chamou esses pensadores de “ouriços”, usando uma metáfora antiga da Grécia. Já os melhores previsores, chamados por ele de “raposas”, são flexíveis, consideram várias possibilidades ao mesmo tempo e questionam as próprias conclusões com frequência. Curiosamente, os “ouriços” às vezes acertam eventos raros e surpreendentes, o que lhes garante fama e atenção pública, enquanto as “raposas” costumam permanecer desconhecidas, apesar de acertarem muito mais no geral. Outro ponto importante é que a ideologia política não determina quem prevê melhor: conservadores acertaram mais sobre o fim da União Soviética, enquanto opositores da Guerra do Iraque tiveram previsões mais certeiras sobre aquele conflito. Tetlock defende que mudar essa realidade é possível, mas lento, e cita o exemplo de John Bogle, criador dos fundos de índice nos Estados Unidos, que levou décadas para convencer o público de que investir de forma simples e barata era melhor do que depender de consultores sofisticados. A persistência em mostrar o que realmente funciona pode, com o tempo, transformar a forma como a sociedade lida com previsões.

Philip Tetlock, pesquisador que estudou especialistas e previsões por décadas, descobriu que fazer boas previsões é uma habilidade que pode ser desenvolvida, mas exige um tipo específico de raciocínio. As pessoas que acertam mais são aquelas que conseguem frear a primeira reação impulsiva, consideram vários ângulos antes de concluir algo e estão abertas a mudar de opinião quando surgem novas informações. Esse perfil foi chamado de “raposa”. Já os “ouriços”, que acreditam em uma única grande teoria para explicar tudo, erram mais na maioria das previsões cotidianas, embora ocasionalmente acertem eventos raros e de grande impacto, como o fim da União Soviética ou o crescimento econômico extraordinário da China. Um dado curioso é que mesmo os melhores previsores humanos raramente superam modelos matemáticos simples, o que mostra como o cérebro humano ainda carrega muitos vieses. O Teste de Reflexão Cognitiva, popularizado pelo pesquisador Daniel Kahneman, ilustra bem isso: uma pergunta simples sobre o preço de um bastão e uma bola, que juntos custam 1 dólar e 10 centavos, engana quase todo mundo na primeira tentativa, porque o cérebro oferece uma resposta rápida e errada.

Tetlock também identificou três grandes armadilhas que atrapalham as previsões: decidir rápido demais, demorar para mudar de ideia quando algo muda, e se apaixonar tanto pelas próprias teorias que nenhuma evidência consegue abalá-las. Além disso, o ambiente atual favorece quem é dramático e faz afirmações exageradas, e não necessariamente quem prevê com mais precisão, o que incentiva apostas em previsões extremas na esperança de ganhar reconhecimento. Para medir a qualidade de uma previsão, Tetlock usa dois critérios principais: a calibração, que é quando as probabilidades estimadas por alguém correspondem ao que realmente acontece, e a discriminação, que é a capacidade de separar claramente o que vai acontecer do que não vai. Uma alternativa que ajuda a melhorar essas habilidades são os mercados de previsão, onde pessoas apostam dinheiro real sobre eventos futuros. Esses mercados, estudados por Tetlock, forçam os participantes a pensar com mais cuidado e humildade, tornando-os mais analíticos e precisos ao longo do tempo.

Existe uma crença muito comum de que pessoas que falam com segurança e firmeza sabem mais do que as outras. O pesquisador Philip Tetlock, autor do livro “Expert Political Judgment”, descobriu algo perturbador sobre isso: ninguém estava medindo se os especialistas famosos de política e economia realmente acertavam suas previsões. Quando ele começou a medir, percebeu que confiança no discurso e precisão nas previsões caminham em direções opostas. Especialistas que falam de forma dramática e categórica, afirmando certezas absolutas, erram mais do que os que demonstram dúvida e flexibilidade. O problema é que o público e a mídia confundem firmeza com competência, e isso faz com que os piores previsores se tornem os mais famosos e influentes. Quem diz que algo é absolutamente impossível ou absolutamente certo fecha a mente para qualquer informação nova, e pensadores rígidos fazem esse tipo de afirmação extrema com o dobro da frequência dos pensadores mais flexíveis.

O motivo pelo qual esse problema persiste é simples: quando nenhum sistema registra e cobra os erros, os incentivos se invertem completamente. Em vez de ser recompensado por acertar, o especialista é recompensado por parecer convincente. Meteorologistas são muito mais precisos em suas previsões do que analistas políticos justamente porque recebem um retorno imediato e claro sobre cada erro que cometem. Na medicina, a situação só melhorou quando os resultados dos tratamentos passaram a ser medidos de forma rigorosa, com os chamados ensaios clínicos randomizados. Na análise política, esse tipo de medição sistemática praticamente não existe. O Good Judgment Project, de Tetlock, mostrou que é possível treinar pessoas para fazer previsões melhores usando mercados de previsão com consequências reais, onde errar tem um custo direto. Porém, grandes veículos de mídia, governos e instituições financeiras não adotaram esses sistemas, pois seus próprios interesses apontam na direção contrária: o sistema atual beneficia exatamente quem teria que mudá-lo.

A inteligência artificial aprende reconhecendo padrões em grandes quantidades de textos e dados disponíveis na internet. Por isso, ela se sai muito bem em tarefas como diagnosticar doenças, escrever códigos e até conversar de forma empática. Já em tarefas do mundo físico, como consertar um cano ou guiar alguém em um ambiente real, ela ainda tem muita dificuldade, porque existem poucos dados digitais descrevendo essas situações em detalhes. Os modelos mais recentes, como o o1 e o Claude, da empresa Anthropic, aprenderam a raciocinar tentando e errando, o que os torna muito eficientes em áreas como matemática e programação. No entanto, a inteligência artificial ainda tem limitações importantes: ela funciona bem em tarefas curtas e bem definidas, mas tem dificuldade quando a situação exige planejamento de longo prazo, decisões em momentos de incerteza ou resultados que só aparecem meses depois, como acontece ao empreender um negócio ou liderar uma equipe. Por isso, habilidades humanas como comunicação, liderança, criatividade e a capacidade de lidar com situações imprevisíveis continuam sendo muito difíceis de substituir e se tornam cada vez mais valiosas nesse novo cenário.

À medida que a inteligência artificial avança, certas habilidades humanas se tornam cada vez mais raras e valiosas. Liderança, empreendedorismo e pensamento estratégico são competências que as máquinas ainda não dominam. Saber escrever bem, ter bom gosto para distinguir o que é realmente bom do que é medíocre e demonstrar criatividade genuína são diferenciais importantes num mundo em que a IA produz conteúdo em grande quantidade. Profissões que exigem presença física e contato humano direto, como mediação, eventos e turismo, também são mais difíceis de substituir. Já tarefas rotineiras, como redação simples, análise básica de dados e atendimento ao cliente, estão entre as mais vulneráveis à automação. Áreas como programação e design visual já sentem esse impacto, com o número de empregos parando de crescer. Por isso, investir em habilidades manuais especializadas, aprendidas na prática, e buscar posições que ofereçam liderança desde cedo são estratégias inteligentes para garantir espaço no mercado de trabalho do futuro.

O mais importante para qualquer pessoa nesse cenário é agir de forma prática e gradual. Concluir a faculdade ainda traz vantagens reais, e especializações curtas, de um a dois anos, continuam tendo valor dependendo da área escolhida. Desenvolver habilidades pessoais como comunicação, foco e autogestão faz grande diferença, pois essas competências potencializam tudo o que a pessoa já sabe fazer. A capacidade de aprender coisas novas com rapidez se torna a habilidade mais poderosa de todas, multiplicando a capacidade de se adaptar a qualquer mudança futura. O objetivo não é fugir da automação, mas sim ficar sempre um passo à frente dela, aprendendo a trabalhar junto com a inteligência artificial em vez de competir diretamente com ela. Quem souber dirigir e orientar essas ferramentas passa a ser peça-chave no mercado, pois a grande questão deixa de ser como executar tarefas e passa a ser o que fazer e para onde ir, colocando o pensamento e o julgamento humano no centro das decisões.

À medida que a inteligência artificial assume tarefas que antes eram feitas por pessoas, o valor do trabalho humano não desaparece — ele simplesmente se move para outro lugar. Esse mecanismo funciona assim: quando uma camada de trabalho é automatizada, a próxima camada que ainda não foi automatizada se torna mais escassa e, por isso, mais valiosa. Pesquisadores como Carl Benedikt Frey e Michael A. Osborne já estudaram como isso afeta diferentes profissões, e o padrão se repete em todos os setores — da medicina ao direito, da tecnologia à manufatura. É o mesmo fenômeno que a Teoria das Restrições, desenvolvida pelo estudioso Eliyahu Goldratt, descreve em fábricas: quando um ponto lento é resolvido, o problema não some, ele apenas aparece em outro ponto da linha. Com a inteligência artificial, o mesmo acontece com o trabalho: a máquina assume uma parte, e o julgamento humano passa a ser exigido na parte seguinte.

O grande desafio, então, não é resistir à automação, mas aprender a ler o mercado como um sistema em movimento. Organizações como a 80,000 Hours, que orientam jovens sobre carreiras de alto impacto, e pensadores como Sam Altman, da empresa OpenAI, já alertam que as habilidades consideradas seguras hoje podem se tornar vulneráveis amanhã — como já aconteceu com criatividade, habilidades sociais e até algumas tarefas médicas, que antes pareciam impossíveis de automatizar. A pergunta mais importante que ainda não tem resposta clara é: se os empregos de entrada, que historicamente ensinavam as pessoas a liderar, estão desaparecendo, como a próxima geração vai desenvolver o julgamento necessário para tomar boas decisões no mundo com inteligência artificial? Quem conseguir identificar para onde o valor humano está migrando — antes que o restante do mercado perceba — estará sempre um passo à frente.

Hoje, parece que algo parecido pode estar acontecendo com a inteligência artificial. Empresas gigantes como Amazon, Microsoft, Google e Meta estão planejando gastar cerca de 750 bilhões de dólares em 2026, podendo chegar a 4 trilhões em cinco anos, construindo estruturas para inteligência artificial. O problema é que os equipamentos de inteligência artificial ficam ultrapassados muito rápido, diferente das ferrovias e dos cabos de fibra óptica, que duravam décadas. Mesmo sabendo do risco, líderes como Mark Zuckerberg, da Meta, e Sundar Pichai, do Google, continuam investindo pesado porque têm medo de ficar atrás dos concorrentes, mesmo reconhecendo que gastar demais pode ser perigoso. Essas empresas, que antes ganhavam dinheiro principalmente com programas de computador, agora estão gastando até um terço da receita construindo estruturas físicas, o que é mais arriscado porque esses equipamentos perdem valor rápido e são fáceis de copiar. Para esse investimento valer a pena, a inteligência artificial precisaria gerar 2 trilhões de dólares em receita até 2030, mas hoje arrecada bem menos do que isso. A história das ferrovias e da internet mostra que essas tecnologias realmente mudam o mundo, mas quem constrói a estrutura no começo costuma perder dinheiro, enquanto quem aproveita depois, com preços mais baixos, é quem lucra. Por isso, especialistas alertam que pequenos investidores devem ter cuidado com o entusiasmo exagerado em torno da inteligência artificial, já que juros altos e dívidas dos governos tornam o risco de uma crise ainda maior hoje do que em outras épocas.

Quando todas as empresas de um setor investem demais ao mesmo tempo, o sistema fica frágil e corre o risco de quebrar. É isso que pode estar acontecendo agora com a inteligência artificial. No fundo, cada empresa sabe que seria mais saudável investir com mais cuidado, mas nenhuma quer ficar para trás das concorrentes. Por isso, todas continuam gastando valores enormes, mesmo conhecendo os riscos. Esse comportamento lembra uma armadilha chamada “dilema do prisioneiro”: cada um age pensando só no próprio interesse, e o resultado final acaba sendo pior para todos. Apesar disso, esse excesso de investimento pode deixar algo positivo: no futuro, outras empresas poderão usar essa estrutura tecnológica para criar coisas melhores e mais baratas. Ou seja, mesmo que os primeiros investidores percam dinheiro, a tecnologia continua avançando e beneficiando outras pessoas depois. Esse padrão não é um erro raro do passado. Ele se repete sempre que há muita confiança, competição forte e medo de ficar para trás, assim como aconteceu antes com as ferrovias, as empresas de telefonia e a internet nos anos 1990, e como acontece hoje com as operadoras que apostaram pesado no 3G e quebraram.

Um dado importante mostra esse exagero: o gasto das grandes empresas de tecnologia, que antes era de cerca de 4% da receita, já passou de 15%. Isso indica que o modelo de negócio dessas empresas, que antes era leve e flexível, está se tornando pesado e caro, cheio de equipamentos físicos caros. Conter essa corrida exigiria que as empresas se organizassem juntas, mas isso não acontece, porque nenhuma quer ser a primeira a desacelerar. A história mostra que quem constrói esse tipo de infraestrutura raramente é quem lucra com ela depois; geralmente, o lucro vai para quem usa a tecnologia mais tarde, quando ela já está mais barata. Por isso, a pergunta mais importante não é se a inteligência artificial vai dar certo, mas quem vai realmente ganhar dinheiro com ela no futuro. Ninguém sabe exatamente quando esse ciclo vai mudar, nem se a inteligência artificial vai repetir exatamente os mesmos padrões do passado, mas reconhecer esse tipo de comportamento pode ajudar as pessoas a entenderem melhor os riscos antes que a história se repita mais uma vez.

Antes de trabalhar na BlackRock, Emily passou por várias áreas diferentes, como biologia, neurociência, psicologia clínica e estudos sobre sono, o que ajudou a formar sua visão sobre como as pessoas pensam e agem. Trabalhando em hospitais, ela aprendeu a ajudar pessoas a transformar sofrimento em aprendizado, percebendo que até investidores bem-sucedidos sofrem bastante quando perdem dinheiro, tomando decisões arriscadas guiadas pela emoção em vez da razão. Essa percepção a levou a estudar comportamento organizacional na Universidade Carnegie Mellon, onde conheceu duas visões diferentes sobre como as pessoas decidem: uma que diz que as pessoas são racionais, e outra, defendida por pesquisadores como Dawes e Loewenstein, que mostra que as pessoas muitas vezes agem de forma irracional. Um professor chamado Herb Simon explicou que as pessoas não buscam a decisão perfeita, mas sim uma solução boa o suficiente. Seu orientador, George, ensinou que decisões tomadas com calma são diferentes de decisões tomadas sob emoção forte, e a incentivou a testar suas ideias fora do laboratório, em situações reais. Hoje, na BlackRock, ela usa esse conhecimento para analisar dados, negociações e até diários pessoais dos gestores, buscando padrões de erro que possam ser corrigidos. As reuniões com os gestores não servem para julgá-los, mas para ajudá-los a crescer, em total sigilo, sem afetar salários ou promoções. Para isso, a empresa usa dois sistemas: um chamado Aura, que guarda informações pessoais em segredo absoluto, e outro chamado Aladdin, que reúne dados gerais apenas para entender padrões de comportamento, sem apontar culpados. Baseando-se nos estudos de Daniel Kahneman e Amos Tversky sobre como as emoções afetam decisões financeiras, a equipe percebeu que muitos investidores entram devagar em novas oportunidades, mesmo tendo boas razões para confiar, simplesmente porque têm medo de errar.

Investidores costumam ter dificuldade em saber se estão sendo cautelosos por estratégia ou apenas com medo de errar. Para entender isso melhor, especialistas comparam o resultado real de uma decisão com um cenário imaginário, onde a pessoa teria investido tudo de uma vez no início. Eles perceberam que muitos gestores desvalorizam ideias novas simplesmente por se sentirem desconfortáveis com o desconhecido, mesmo quando a ideia é bem fundamentada. Quanto mais perto alguém está de decidir sozinho, mais arriscado o investimento parece, mesmo que, matematicamente, ele faça sentido dentro de uma carteira variada. Para reduzir esse medo, algumas equipes passaram a usar um tamanho padrão para novos investimentos e exigem que cada decisão venha acompanhada de uma explicação escrita, o que ajuda a pensar de forma mais racional. Outro erro comum é o chamado “viés de disposição”: a tendência de vender rápido demais os investimentos que estão dando lucro, com medo de perder o ganho, e de segurar por tempo demais os que estão dando prejuízo, esperando que melhorem. O investidor famoso Peter Lynch descrevia isso dizendo que muita gente “corta as flores e rega as ervas daninhas”, ou seja, desiste cedo dos bons investimentos e insiste nos ruins. Um exemplo real é o de William Green, escritor e investidor, que comprou ações da empresa chinesa Alibaba em 2021 não por análise cuidadosa, mas porque admirava outros investidores respeitados, como Charlie Munger e Lou Simpson. Mesmo sentindo desconforto emocional forte, ele continua com essa posição até hoje, o que mostra que entender esses erros na teoria não impede de senti-los na prática. A especialista em decisões Annie Duke sugere definir, antes de investir, quais seriam os sinais que indicariam a hora certa de vender, para evitar tanto a indecisão quanto o apego emocional.

William Green explica que o grande desafio de qualquer investidor é diferenciar uma decisão racional de uma simples tentativa de aliviar o desconforto emocional de ver dinheiro sendo perdido. Isso é ainda mais difícil para quem cuida do dinheiro de outras pessoas, pois sente pressão de clientes, chefes e do medo de errar. Ele percebeu, por exemplo, que costuma vender um investimento assim que ele volta ao valor original, motivado mais por orgulho e alívio do que por estratégia. Por isso, passou a confiar em pessoas com temperamento mais equilibrado para ajudá-lo em certas decisões. Ele destaca que até o próprio Daniel Kahneman, famoso por estudar esses erros mentais, também precisava de alguém de confiança para apontar seus enganos. Um exemplo de solução vem da empresa de investimentos BlackRock, onde, mesmo com poucos gestores tomando a decisão final, toda a equipe é incentivada a questionar as escolhas antes que sejam concluídas. Isso ajuda a evitar decisões por impulso emocional. Outro exemplo é o de Thomas Miller Borja, também da BlackRock, que percebeu que, por sete anos, o comitê de decisões aprovava todas as propostas sem debate real. Para mudar isso, ele passou a incentivar opiniões diferentes e criou um sistema em que cada pessoa avalia a proposta sozinha antes da reunião, evitando que todos apenas concordem com quem fala primeiro. Esse método ajuda a evitar o chamado “viés do custo afundado”, quando alguém insiste em uma decisão ruim só porque já investiu tempo ou dinheiro nela. Pesquisas mostram que grupos que aceitam discordâncias tomam decisões melhores, por isso algumas equipes usam votações secretas, escolhem alguém para desafiar as ideias dos outros de propósito, ou aplicam a técnica do “pré-mortem”, que consiste em imaginar antes como um projeto poderia falhar, para identificar riscos escondidos a tempo.

Grupos de decisão funcionam melhor quando as pessoas podem votar em segredo, sem medo de serem julgadas ao criticar um investimento ruim, e quando as conversas difíceis acontecem logo no início, antes que a empresa gaste ainda mais dinheiro em algo que não vai dar certo. Especialistas descobriram que o tamanho ideal para um grupo que toma decisões é entre sete e oito pessoas, mas o mais importante não é a quantidade, e sim a diversidade de pensamento: pessoas parecidas tendem a errar do mesmo jeito, enquanto pessoas diferentes enxergam problemas que passariam despercebidos. Essa diversidade envolve gênero, região do mundo, área de conhecimento e até posição política, já que equipes com visões opostas conseguem evitar certos erros de avaliação. Um exemplo disso são os investidores Warren Buffett e Charlie Munger, que pensam de formas políticas diferentes, mas tomam decisões melhores justamente por causa dessa diferença. Também é importante superar a ideia errada de que fazer o bem para a sociedade não pode dar lucro: sustentabilidade e ganho financeiro podem, sim, andar juntos. Alguns pesquisadores até estudam como o corpo dos investidores influencia suas escolhas, usando aparelhos que medem sono, estresse e atividade física, porque o estresse prolongado libera um hormônio chamado cortisol, que deixa as pessoas mais cautelosas e evita que elas aproveitem boas oportunidades, mesmo quando o motivo do estresse não tem nada a ver com o mercado.

O estresse tem um papel muito grande nas decisões financeiras, mas ele pode ser controlado. Descansar bem, prestar atenção aos sinais do próprio corpo e até mudar a forma de encarar o nervosismo ajudam bastante: em vez de ver o estresse como algo ruim, é possível enxergá-lo como energia extra, o que melhora o desempenho nas decisões. Pensando em treinar isso, a empresa BlackRock criou um jogo de simulação com inteligência artificial, que mostra reações do mercado diante de notícias e ajuda os investidores a perceberem se costumam manter a calma ou se deixam levar pela pressão. O jogo ensina que um bom líder precisa se adaptar: em momentos tranquilos, pode ouvir mais os outros antes de decidir, mas em momentos de tensão, precisa agir rápido. Ele também ajuda a identificar os chamados “momentos de calor emocional”, quando a pessoa está tão agitada que não deveria decidir nada até se acalmar. O investidor experiente Bill Miller notou que muita gente entende a teoria de investir com cuidado, mas erra na prática quando a crise chega de verdade, enquanto Samantha McLemore se destacou por manter a calma durante a grande crise financeira de 2008 e 2009, mostrando que viver um momento difícil de verdade ensina muito mais do que qualquer teoria. Por isso, mesmo sendo úteis, simulações não substituem completamente a experiência real, e passar por um erro ou fracasso é visto como uma etapa importante de crescimento, parecida com uma jornada cheia de desafios. A sensação de não ser bom o suficiente, muitas vezes chamada de síndrome do impostor, é vista como um sinal de que a pessoa está evoluindo, e deixar o ego de lado para servir a um propósito maior ajuda a revelar talentos escondidos, seja cuidando de dinheiro ou investindo em projetos sustentáveis.

A especialista conta que trabalha com dinheiro no mercado financeiro, mas acredita que isso pode ter um propósito bom, pois ajuda pessoas comuns a fazer seu dinheiro crescer de forma justa. Ela lembra que empresas como a BlackRock cuidam das economias de milhões de pessoas, então essa é uma responsabilidade enorme. Ela se sente feliz trabalhando em um ambiente gentil e cheio de gente inteligente, e aprendeu a enxergar dificuldades como chances de aprender, não como motivo para desistir. Como psicóloga do comportamento, ela usa metas pessoais para melhorar hábitos, e a que mais mudou sua vida foi parar de falar de forma dura consigo mesma. Ela percebeu que isso era só um hábito, e não algo fixo da sua personalidade, e conseguiu mudar observando com curiosidade, sem se julgar, os momentos em que esses pensamentos negativos apareciam. Ela também recomenda prestar atenção na respiração, segurar o ar por alguns segundos para se calmar, e escutar melhor tanto os outros quanto o próprio corpo. Dormir bem, meditar e respirar com calma ajudam muito a lidar com o estresse, principalmente para quem trabalha com investimentos. Ela explica que pessoas muito competitivas costumam ser mais duras consigo mesmas, porque aprenderam desde a infância a se cobrar demais, e isso, apesar de ajudar a vencer a procrastinação no início, acaba cansando e prejudicando os resultados depois. Por isso, ela defende trocar a motivação baseada no medo por uma forma mais saudável de buscar bons resultados. Ela lembra ainda que, no mercado financeiro, quase ninguém consegue ganhar muito e perder pouco ao mesmo tempo — por isso, cada investidor precisa escolher entre ser mais agressivo, buscando ganhos maiores, ou mais cuidadoso, tentando perder menos.

O podcast explica que investir não significa ganhar dinheiro sempre, mas sim assumir riscos que façam sentido dentro daquilo que a pessoa entende bem. Como nem toda aposta dá certo, perder de vez em quando é normal, e o importante é descobrir em quais áreas a pessoa tem mais conhecimento para arriscar mais nelas, e arriscar menos onde tem menos experiência. Muitas vezes, o maior obstáculo não é o mercado, mas a própria pessoa: ora ela duvida demais de si mesma, ora confia demais e não escuta ninguém. Por isso, é importante aprender a diferenciar se uma decisão vem de uma análise racional ou apenas de um desconforto emocional, e se um sentimento sobre um investimento vem de informações reais ou de medos antigos. Existe uma teoria que descreve como os mercados deveriam funcionar de forma perfeitamente racional, e ela serve como modelo para comparar com o comportamento real das pessoas, ajudando a identificar erros que se repetem e podem ser corrigidos. Muitas vezes, o medo de investir em algo novo não vem do risco real, mas do medo do desconhecido: quanto menos a pessoa conhece um assunto, mais perigoso ele parece, mesmo sem ser tão arriscado assim. Quando alguém fica irritado ou estressado ao falar de uma decisão que deu errado, isso mostra que as emoções estão pesando demais no julgamento, e um sinal de alerta é quando a decisão passa a ser sobre orgulho e vontade de estar certo, em vez de sobre o mercado. Por isso, é importante ter pessoas ao redor que questionem as ideias de todos, formando grupos com pensamentos diferentes para evitar erros repetidos. Bons líderes escutam antes de julgar e mudam de opinião quando ouvem um argumento melhor, sem deixar o orgulho interferir. Também é importante lembrar que já ter investido tempo e dinheiro em algo torna difícil desistir, mesmo quando seria o certo a fazer, por isso ouvir opiniões independentes ajuda a evitar esse apego. Ter equipes diversas, com pessoas de formações e visões diferentes, ajuda a enxergar problemas que uma pessoa sozinha não veria, enquanto a política interna pode prejudicar decisões, já que opiniões pessoais podem fazer alguém querer provar que está certo em vez de ver a realidade como ela é. O podcast também destaca que fazer o bem para o mundo e ganhar dinheiro não são coisas opostas, e que ser um bom investidor exige equilíbrio entre trabalho e descanso, para evitar o esgotamento. No futuro, os melhores investidores serão aqueles que souberem usar a inteligência artificial para manter esse equilíbrio, transformando desafios em aprendizado.

Quando alguém está muito abalado emocionalmente, o melhor caminho não é tomar decisões importantes na hora, e sim esperar, se acalmar e só depois agir, em vez de ficar só preocupado sem fazer nada. Entender uma ideia na teoria é bem diferente de vivê-la na prática: só quando o corpo reage sob pressão de verdade, como em momentos de medo ou perda, a pessoa percebe o que realmente aprendeu. Aceitar as mudanças da vida, em vez de tentar controlar tudo e buscar certezas o tempo todo, ajuda muito mais do que ficar preso a hábitos antigos. Existe um medo comum de que todo esse aprendizado não sirva para nada na vida real, mas esse medo passa quando a pessoa percebe que pode usar o que aprendeu para ajudar outras pessoas de jeitos surpreendentes. Encarar o medo da morte também tem um efeito forte: depois disso, quase nada mais assusta, e essa proximidade com a própria mortalidade faz a pessoa valorizar mais a vida. Ganhar dinheiro, ser ambicioso e agir com ética não são coisas contraditórias, mesmo para quem trabalha no mercado financeiro: dá para fazer o bem e prosperar ao mesmo tempo. E para se libertar de um comportamento ruim, basta observá-lo com curiosidade, sem se julgar, deixando de agir por medo e buscando formas mais saudáveis de se motivar, já que pensar que não se é capaz só rouba energia e tira o foco do que importa.

A segunda parte explica como até gestores de investimentos muito experientes cometem erros de comportamento sem perceber. Um exemplo é o medo de perder, que faz esses profissionais investirem menos do que deveriam, mesmo quando têm boas razões para confiar numa escolha. Outro exemplo é continuar segurando um investimento que está dando prejuízo só para não admitir o erro, tratando isso como se fosse uma decisão racional, quando na verdade é apenas dor emocional disfarçada. Equipes formadas por pessoas parecidas tendem a errar juntas, porque faltam pontos de vista diferentes para questionar as escolhas. Por isso, é importante analisar anotações de decisões passadas, coletar opiniões de forma anônima antes de discussões em grupo e até usar simulações com inteligência artificial para treinar decisões em momentos de estresse. Só saber que se está sendo irracional não é suficiente para parar de agir de forma irracional; é preciso mudar a estrutura, o processo e a cultura ao redor das pessoas. Inclusive, quando um grupo inteiro concorda sem nenhuma divergência, isso pode não significar harmonia, mas sim medo de discordar, o que é um sinal de alerta tão importante quanto qualquer erro visível.