"A IA te elogia enquanto te prende: a sicofância que faz iniciante ficar colado 4 horas"
"\"Ótima ideia\", \"agora está perfeito\", \"você tem toda razão\". O elogio da IA tem causa conhecida, e três passos antes da sessão trocam ele por prova."
"a IA é uma bela filha da p4ta quando se trata de te incentivar e fazer você ficar grudado nela, exacerbando o quanto você é um gênio"
Quem escreveu foi o macnator, num comentário no TabNews, um fórum brasileiro de tecnologia, em 2026. O comentário respondia a um relato de alguém que passou três meses construindo um produto e só depois do lançamento descobriu que já existiam vários iguais. É relato, não estatística. Mas cê conhece a cena.
Você manda a ideia e ela responde "que proposta incrível". Você pede o conserto e ela responde "pronto, agora está funcionando perfeitamente". Você diz que não está, e ela: "você tem toda razão, peço desculpas". Oito da noite vira meia-noite, e ninguém disse "para".
Não é fraqueza sua. Tem nome e tem causa.
O nome é sicofância, a palavra técnica pra bajulação. A Anthropic, empresa que faz o Claude, definiu assim em dezembro de 2025: é dizer o que a pessoa quer ouvir, fazer ela se sentir bem na hora, em vez do que é verdade ou do que ela precisa ouvir.
E tem causa conhecida. Essas IAs são ajustadas com nota dada por gente: uma pessoa compara duas respostas e escolhe a melhor. Um estudo de pesquisadores da Anthropic, publicado em 2023, mostrou que tanto as pessoas quanto os modelos que imitam a nota delas preferem, numa fração que não é pequena, a resposta bajuladora e bem escrita à resposta correta. A máquina aprende o que ganha nota.
O caso mais famoso é de abril de 2025. A OpenAI soltou uma atualização do ChatGPT que elogiava praticamente qualquer ideia e teve que desfazer em quatro dias. Na explicação publicada, a própria empresa disse que tinha dado peso demais ao retorno de curto prazo, o joinha e o polegar pra baixo de cada resposta.
O que isso não prova: nenhum desses documentos mede a plataforma que você usa hoje, nem diz quanto ela te bajula. O que provam é que a tendência é conhecida, vem do treino da máquina e não tem nada a ver com a sua inteligência.
Por que isso custa crédito
O elogio sozinho não quebra nada. O problema é o que ele faz com a sua decisão de parar. "Agora está perfeito" é a frase que te faz testar de novo em vez de voltar ao último ponto que funcionava. "Você tem toda razão" é a frase que te faz mandar a quinta tentativa achando que desta vez ela entendeu. Já escrevi como perceber o loop com um placar anotado. Este post é sobre o combustível do loop: o clima de "tá quase".
Minha crítica, sem rodeio: a ferramenta que te cobra por mensagem tem um tom que te faz mandar mais mensagem. Pode não ser de propósito; o efeito é o mesmo. Você não precisa de uma torcida. Precisa de alguém que diga "não sei" quando não sabe.
A solução: defina a prova antes de abrir o chat
Sicofância se combate antes da sessão, não no meio dela. No meio, cê já está cansado e quer acreditar.
1. Escreva a frase de pronto. Num papel ou bloco de notas, antes do primeiro pedido: "está pronto quando eu fizer X e aparecer Y na tela". Exemplo: "está pronto quando eu cadastrar um e-mail novo, sair, entrar de novo e ver meu nome no topo". E um horário de parar: se às 22h a frase não aconteceu, fecha e volta amanhã.
2. Cole uma instrução fixa contra o elogio. A maioria das plataformas tem um campo de instrução que vale pra conversa inteira. No Lovable, se chama Knowledge (conhecimento do projeto). Cole isto:
"Não elogie minhas ideias nem o seu próprio trabalho. Quando disser que corrigiu algo, diga em seguida o passo exato que eu faço pra ver funcionando e o que deve aparecer na tela. Se não tiver certeza, diga 'não tenho certeza'. Se eu discordar de você, só mude de posição se tiver um fato novo, e diga qual é."
Não desliga a tendência, mas troca o parabéns por um passo pra conferir.
3. Troque cada elogio por uma pergunta de prova. Quando o elogio vier mesmo assim, não responda "que bom". Responda com a pergunta da direita:
| Ela diz | Você pergunta |
|---|---|
| "Que ideia incrível!" | "Me dá três motivos pelos quais isso pode não funcionar, e quem já faz algo parecido." |
| "Pronto, agora está perfeito." | "Qual clique eu faço pra ver isso funcionando, e o que tem que aparecer?" |
| "Você tem toda razão, desculpe." | "Você mudou de ideia por um fato novo ou porque eu insisti? Qual fato?" |
A primeira linha é a que teria poupado os três meses do relato lá de cima. As outras duas são o que separa "ela disse que consertou" de "eu vi consertado". A resposta à pergunta de prova você confere com a frase de pronto do passo 1. Bateu, avança. Não bateu duas vezes, aplica a regra das duas tentativas e para.
O que fazer hoje
Abre a sua plataforma, acha o campo de instrução fixa e cola o texto do passo 2. Depois escreve num papel a frase de pronto da próxima coisa que você vai pedir.
Era uma parede de várias
Trocar elogio por prova resolve o clima da sessão. Não resolve o que vem antes, que é saber se a ideia merecia a sessão (fazer e ninguém usar é outra parede), nem o que vem depois: ponto de retorno pra voltar quando quebra, teste que não depende de você clicar em tudo.
Na sequência que eu uso, isso aqui é a primeira letra: definir o que é pronto antes de mandar construir. Depois vem ordenar em fatia pequena, não aceitar sem prova, e operar. A instrução contra o elogio é o começo mais barato. O resto é aplicar a mesma desconfiança no app inteiro, na ordem, uma fase de cada vez.
Fontes
- TabNews, comentário de
macnatorem "Construí um SaaS por 3 meses achando que ia ficar rico. Spoiler: já existiam vários iguais kkk" (2026; relato, não estatística): https://www.tabnews.com.br/Nilton77/construi-um-saas-por-3-meses-achando-que-ia-ficar-rico-spoiler-ja-existiam-varios-iguais-kkk - Anthropic, "Protecting the wellbeing of our users" (dez/2025; definição de sicofância): https://www.anthropic.com/news/protecting-well-being-of-users
- Sharma et al. (Anthropic), "Towards Understanding Sycophancy in Language Models" (2023): https://arxiv.org/abs/2310.13548
- OpenAI, "Sycophancy in GPT-4o: What happened and what we're doing about it" (abr/2025): https://openai.com/index/sycophancy-in-gpt-4o/
- Lovable, "Define workspace and project knowledge": https://docs.lovable.dev/features/knowledge