Os limites da criação com IA estão rapidamente se expandindo, e estamos vendo as capacidades dos modelos geradores começarem a se estender para a construção de aplicações, orquestração lógica, colaboração multimodal e execução automatizada. Muitos processos que anteriormente exigiam intervenção manual de engenheiros, como chamadas de ferramentas, integração de plugins, processamento de dados, inferência de modelos e gerenciamento de estados, agora começam a ser encapsulados em arquiteturas de IA de nível superior. O ato de criação está gradualmente passando de uma "geração de conteúdo" única para um "processo de criação engenheiral" realizado em conjunto por modelos, agentes e cadeias de ferramentas.

Essa mudança traz uma tendência clara: as criações geradas por IA estão passando de "resultado" para "aplicação", de "arquivo único" para uma estrutura sistemática composta por scripts, prompts, arquivos de configuração, plugins e módulos lógicos. As ferramentas de geração tradicionais (como ChatGPT, Midjourney, Runway) podem fornecer o ponto de partida para a criação, mas não conseguem sustentar a estrutura de engenharia por trás da criação — incluindo gerenciamento de múltiplos arquivos, lógica de aplicação, permissões e armazenamento, colaboração e remixagem, integração em cadeia e assetização, entre outros aspectos mais complexos.

À medida que a participação da AI na produção de conteúdo se aprofunda, o próprio processo de criação está se tornando um ativo. Vemos que código, Prompt, versões de ajuste de modelos, lógica de plugins, caminhos de chamada e estruturas de fluxo de trabalho, que antes eram "passos de produção" implícitos, agora são unidades de conteúdo reutilizáveis, combináveis, colaborativas e que podem ter valor.

Neste contexto, a CodexField está a construir um conjunto voltado para