Pensar antes de automatizar: por que a ordem de uso da IA importa

Há uma pergunta sobre inteligência artificial que começa a ficar mais importante do que saber qual modelo é mais poderoso ou quantas tarefas conseguimos executar em menos tempo:

Em que momento do nosso processo de pensar a IA está entrando?

Um estudo recente do MIT, ainda não revisado por pares, trouxe novos elementos para essa discussão. Os pesquisadores acompanharam participantes em tarefas de escrita realizadas de três formas diferentes: com ChatGPT, com pesquisa no Google e sem apoio digital.

Além de avaliar os textos, monitoraram atividade cerebral, capacidade de recordar o próprio conteúdo e percepção de autoria.

O resultado que mais chamou atenção foi a menor conectividade neural observada entre os participantes que utilizaram ChatGPT desde o início, acompanhada por maior dificuldade de lembrar trechos do que haviam produzido e menor sensação de autoria.

O estudo é pequeno, trata de uma tarefa específica e não permite concluir que o uso de IA provoque qualquer dano cognitivo permanente. Mas há um achado especialmente interessante: a ordem de utilização parece importar.

Participantes que primeiro realizaram o esforço intelectual sem IA e só depois passaram a utilizá-la apresentaram maior ativação em regiões associadas à atenção e às funções executivas. Já aqueles que começaram com IA e depois precisaram trabalhar sem ela mantiveram conectividade reduzida.

A pesquisa não prova uma regra geral, mas sugere uma distinção importante: usar IA depois que começamos a construir nosso próprio pensamento não parece equivalente a utilizá-la para evitar que esse pensamento precise começar.

O problema não é usar IA

Transformar esse estudo em argumento contra inteligência artificial seria perder seu aspecto mais interessante.

A IA é extraordinariamente útil para ampliar repertório, organizar informações, comparar alternativas, questionar hipóteses e explorar possibilidades.

O risco aparece quando ela deixa de ampliar o pensamento e passa silenciosamente a substituir a elaboração que deveria continuar sendo nossa.

Pense numa decisão importante.

Um executivo pode entregar documentos, relatórios e dados para uma IA e perguntar imediatamente:

“Qual é o problema aqui e o que devo fazer?”

A resposta provavelmente será rápida, bem estruturada e convincente.

Mas algo importante pode ter sido pulado: o momento em que o próprio executivo começaria a formular o problema, reconhecer incertezas, perceber tensões e construir uma hipótese inicial.

É justamente aí que o conceito de dívida cognitiva, proposto pelos pesquisadores, merece atenção.

A questão não é se a IA consegue pensar conosco.

É se continuamos pensando quando ela entra no processo.

Pensar antes de perguntar

Essa reflexão está muito próxima de uma das ideias centrais que venho desenvolvendo no livro Jornadas de Pensamento Crítico Aplicado com IA.

“Pensar antes de automatizar” não significa resolver tudo sozinho para só depois consultar uma ferramenta.

Significa entrar na interação com algum grau de contexto, intenção e autoria.

Pode ser uma hipótese incompleta, uma dúvida, uma tensão, uma decisão difícil ou simplesmente uma percepção de que algo merece ser investigado.

A partir daí, a IA pode fazer aquilo em que é particularmente poderosa: questionar, ampliar, relacionar, confrontar e ajudar a aprofundar.

Há uma diferença importante entre perguntar:

“Diga-me o que pensar sobre isso.”

e dizer:

“É assim que estou compreendendo o problema. O que talvez eu ainda não esteja enxergando?”

No segundo caso, a IA não ocupa o lugar do pensamento humano. Ela entra num pensamento que já começou e ajuda a levá-lo mais longe.

Contexto antes da resposta

É por isso que a pré-contextualização ganhou tanta importância na arquitetura das Jornadas P3HD.

Antes de entrar numa sessão estruturada, o participante procura explicitar o que está vivendo: que situação merece atenção, por que ela importa, quais tensões percebe, quem é afetado e que decisão ou transformação está tentando produzir.

Não se trata apenas de preparar um bom prompt.

O valor está em obrigar a pessoa a começar a construir seu próprio mapa antes de receber uma resposta sofisticada da máquina.

Depois, ao longo da Jornada, a IA ajuda a explorar diferentes perspectivas, testar pressupostos e aprofundar determinadas dimensões. A análise vai ganhando foco conforme o próprio participante decide onde avançar.

O percurso continua sendo dele.

Autoria não significa fazer tudo sozinho

Outro resultado interessante do estudo foi a menor percepção de autoria entre os participantes que utilizaram ChatGPT.

Isso também merece uma leitura cuidadosa.

Autoria não significa escrever cada palavra ou executar cada etapa sem ajuda.

Um executivo continua autor de uma decisão mesmo recebendo análises de sua equipe. Um arquiteto continua autor de um projeto produzido com diversos especialistas.

O ponto está em conseguir reconhecer por que determinado resultado foi produzido e que escolhas sustentam aquilo que estamos assumindo como nosso.

Nas Jornadas P3HD, os OCPs — Objetos Cognitivos Portáteis — procuram preservar justamente esse contexto.

Eles registram elementos importantes do percurso, como critérios, evidências, inferências, tensões, decisões e próximos passos.

Assim, a interação com IA não termina apenas numa resposta.

Ela deixa um mapa que pode ser revisitado, questionado e utilizado em outras decisões.

Da cognição individual à inteligência coletiva

A questão se torna ainda mais interessante quando saímos do indivíduo.

Grande parte das decisões profissionais acontece em ambientes onde diferentes pessoas enxergam partes distintas do mesmo problema.

A IA pode sintetizar rapidamente essas perspectivas, mas uma síntese automática não significa necessariamente compreensão coletiva.

Por isso, as Jornadas combinam o percurso individual com inteligência entre pares e mentoria transversal.

Os participantes continuam trabalhando sobre seus próprios contextos, mas passam a enxergar padrões e tensões que aparecem no grupo.

Mapas Transversais e Casos-Âncora permitem ampliar perspectivas sem transformar todos os participantes numa mesma trajetória.

A tecnologia ajuda a organizar o campo.

As pessoas continuam responsáveis por interpretá-lo.

Talvez estejamos entrando numa segunda fase da adoção da IA

A primeira fase da IA generativa foi marcada pela descoberta de tudo aquilo que poderíamos delegar.

Agora talvez esteja surgindo uma pergunta mais madura:

o que não deveríamos deixar de exercer enquanto delegamos?

O estudo do MIT não oferece uma resposta definitiva, mas reforça uma discussão que já não pode ser tratada apenas como questão de produtividade.

A inteligência artificial está entrando diretamente em processos de atenção, elaboração, julgamento e autoria.

A forma como estruturamos essa entrada importa.

É justamente nesse território que nasce Jornadas de Pensamento Crítico Aplicado com IA.

O livro procura explorar como podemos usar IA para ampliar nossa capacidade sem confundir ampliação com substituição, e como transformar pensamento crítico em um percurso aplicado a decisões, projetos e desafios reais.

A Plataforma P3HD e as Jornadas que começam a ser realizadas são a dimensão prática dessa mesma proposta.

Talvez ainda seja cedo para saber como décadas de convivência cotidiana com IA transformarão nossa cognição.

Mas não precisamos esperar décadas para tomar uma decisão importante agora:

usar mais inteligência artificial não precisa significar exercer menos inteligência humana.