Em 2012, importava-nos que usássemos software. Hoje, importa-nos como o usamos. A diferença é a trajetória. Na última década, adotar software era a prioridade. Passar de soluções locais para a nuvem ou digitalizar um fluxo de trabalho manual prometia ganhos de produtividade. A adoção era a linha de chegada. Hoje, o software é ubíquo. Cada vendedor usa um CRM e cada engenheiro usa um IDE. A vantagem não vem mais de ter a ferramenta, mas do caminho específico e da maneira como essa ferramenta é usada para alcançar um resultado: uma trajetória através do software. Um vendedor cria um lead, enriquece o lead, adiciona informações sobre o prospecto de uma maneira particular. Essa é uma espécie de trajetória. Uma sessão de perguntas e respostas com IA é outra trajetória: como conduzo um projeto de pesquisa com IA sobre criptografia pós-quântica? Quais são os algoritmos líderes? Quais empresas estão implementando-os? Qual é o cronograma para que os computadores quânticos quebrem a criptografia atual? Quem são os especialistas com quem devo falar? Rastrear um usuário trabalhando ao longo do dia como uma bola de fliperama ricocheteando em uma máquina é tremendamente estratégico. Primeiro, a automação requer trajetórias. Para automatizar o trabalho, você deve primeiro entender o caminho desse trabalho. No passado, contratávamos consultores para mapear processos manualmente. Agora, agentes de IA podem observar, gravar e entender essas trajetórias em tempo real. A IA aprende observando. Em segundo lugar, a otimização requer repetição. As trajetórias fornecem o conjunto de dados para melhoria. Ao analisar milhares de passagens por um fluxo de trabalho, a IA identifica padrões de sucesso, falhas e ineficiências. Em terceiro lugar, as trajetórias tornam-se a nova barreira. Quanto maior a resolução dos dados, mais diferenciado se torna o produto de IA, o que aumenta o lock-in de fornecedores. Em quarto lugar, a liderança da empresa se beneficia ao entender as trajetórias dos funcionários. Pensamos que trabalhamos juntos de uma maneira, tipicamente com algumas ideias aspiracionais. É outra coisa entender verdadeiramente os fluxos de trabalho no campo. Em quinto lugar, as trajetórias são a base para otimizar modelos de IA através de aprendizado por reforço ou ajuste fino. Modelos menores e especializados treinados em caminhos de alto valor substituem generalistas massivos. Custos de inferência mais baixos e maior precisão levam a margens aumentadas. A natureza estratégica das trajetórias levanta a questão de saber se as empresas negociarão os direitos sobre seus dados de trajetória ao comprar software de IA, tanto para capturar dados críticos quanto para evitar o lock-in. Como essas dinâmicas de poder se desenrolam determinará o poder de precificação para software de forma ampla. As empresas que dominarem essas trajetórias definirão o futuro do trabalho.