Na era da IA, a ilusão de parecer inteligente e de controlar o acesso através do expertismo chegou ao fim. Para evitar mal-entendidos, vale a pena esclarecer o que quero dizer com isso (com a ajuda do GPT-5): Durante muito tempo, uma pessoa podia ganhar autoridade ao "parecer inteligente". Uma linguagem polida, jargão denso e credenciais de elite muitas vezes serviam como atalhos para julgar a competência. O que quero dizer com "Expertismo" aqui é que o status é baseado nesses sinais em vez de em habilidades demonstradas e mensuráveis repetidamente. "Gatekeeping" também significa usar esse status para controlar quem tem acesso a informações, ferramentas ou oportunidades. A IA agora retira muito do valor dessas aparências e enfraquece esses portões. É importante notar que o que acaba não é a expertise em si, mas o monopólio que a retórica credenciada tinha sobre a credibilidade. Assim, o mercado está mudando de sinais de prestígio para sinais de desempenho. As perguntas tornam-se: O seu modelo prevê novos dados com precisão fora da amostra? Os seus protocolos se replicam em outras mãos? As suas decisões consistentemente superam linhas de base simples? As suas alegações sobrevivem a auditorias adversariais da IA? A aparência de inteligência agora importa muito menos do que a capacidade de produzir resultados que outros possam executar, testar e melhorar. O controle enfraquece por razões semelhantes. Conhecimento e ferramentas que antes estavam trancados atrás de revistas, paywalls ou círculos profissionais podem ser resumidos, explicados e operacionalizados pela IA. (Embora conjuntos de dados com paywall ou grandes ainda existam em cofres, espero que isso também se torne aberto). As pessoas podem aprender mais rápido, prototipar mais rápido e comparar alternativas sem pedir permissão. Nada disso torna a expertise do mundo real opcional. O conhecimento tácito ainda importa: como conduzir um experimento sem contaminação, como recrutar os pacientes certos, como identificar um padrão de falha precocemente, como projetar um protocolo que sobreviva à revisão e operações. A IA pode elaborar seu plano e detectar erros óbvios, mas não pode pipetar, examinar um paciente ou assumir responsabilidade ética, pelo menos ainda não. Na medicina, engenharia, ciência, o contato causal com a realidade e a responsabilidade pelas consequências permanecem o núcleo da prática especializada. A consequência prática é uma nova maneira de sinalizar competência. Alegações claras e testáveis superam a brilhantismo abstrato. Fluxos de trabalho reproduzíveis superam explicações ornamentadas. A validade preditiva supera o prestígio.