Imagine a situação: você é criança e alguém grita da cozinha: “A janta está pronta!”.
É maravilhoso, não é?
Alguém fez o esforço por você e isso é confortável. É exatamente essa a sensação que as inteligências artificiais estão criando em nós. O ser humano busca conforto e tende a não se esforçar para poupar energia por natureza, biologicamente e psicologicamente. Isso já sabemos! É por isso que ter as coisas prontas se torna automaticamente algo que nos agrada.
E “ter as coisas prontas”, ou a um prompt de distância, é o que está acontecendo em todos os âmbitos, seja em atividades pessoais, da casa ou no trabalho. O problema é que estamos nos acostumando mal a isso.
E esse conforto já virou expectativa no mercado. O que era para ser diferencial no currículo, como já foi um dia a proficiência em inglês, uma primeira faculdade ou a especialização de uso em algum software específico, já é hoje quase uma obrigatoriedade.
A descrição de “usar IA no processo do trabalho no dia a dia” já inundou as requisições de vagas, e não é só aí: quem já está empregado também sente a pressão.
As empresas estão aderindo à utilização de ferramentas de IA em diversos processos, desde criação de dashboards, análises ou até atividades mais simples, além de tentarem apostar em projetos de inovação. Ou seja, não é só na busca de um emprego novo, mas essa questão também afeta quem quer manter o emprego atual, vendo uma nova onda de atividades acontecendo rápido.
Não seria estranho ver as plataformas de emprego implementarem um campo de seleção “nível em IA”, logo após o “nível de inglês”.
E por que isso é um problema? Na verdade, o que está acontecendo é que estamos aprendendo apenas o “o que” e não o “como” também.
Mas como inverter essa lógica?
Como você pode inverter essa lógica e usar IA como uma ferramenta de aprendizado, e não apenas de conforto?
O primeiro passo você provavelmente acabou de fazer lendo este texto agora, que é reconhecer que essa movimentação existe.
Agora a ideia é usar essa mesma ferramenta/tecnologia a favor. Por que não?
Por exemplo, se você pediu a correção de um texto seu, peça para apontar e explicar as correções, assim você também aprende e pode sempre replicar nas próximas produções de texto. Outra solicitação interessante é também pedir para não ser feita só uma correção de texto, mas de contexto e se é possível melhorar o aspecto de algum parágrafo específico.
No desenvolvimento de qualquer código, como é usado muito por aqui para HTML, CSS ou JavaScript. Tente compreender a organização dos elementos, aprender sobre código semântico, verifique o código que foi gerado e não só o artefato. Se preferir, pergunte a função específica de uma das linhas.
E o passo final. O mais difícil! É lutar contra essa tendência do ser humano de buscar o conforto e a economia de energia. Usar um esforço extra para solucionar problemas e entender o que está fazendo, compreender mais do caminho e não só do destino, com certeza vai enriquecer seu repertório de conhecimento.
Quando você aprende algo, você volta a ler o manual de instruções? É menos comum, depois de aprendermos algo, começar do zero toda vez. A questão é que não estamos mais nem lendo os manuais. E é aí que mora o perigo!
Como explorou Nicholas Carr em “The Shallows“, a dependência tecnológica pode atrofiar nossas habilidades cognitivas.
Sem aprender o meio, ficamos reféns do fim. Pensamos primeiro em “pedir pra IA” do que em verificar se conseguimos resolver sozinhos.
A pergunta que fica
Pergunte-se agora: O que você aprendeu com essa era da Inteligência Artificial? Se elas não existissem mais amanhã, o que você conseguiria fazer sem elas?
Aprendeu a fazer prompts ou aprendeu alguma tarefa específica da sua profissão? Uma hora você tem a refeição pronta, preparada por alguém. Na outra, pode não ter mais quem prepare para você e aí vai ter que cozinhar sozinho. A pergunta que fica é: Você já aprendeu a cozinhar ou vai passar fome?
(E se quiser realmente aprender enquanto testa: faça isso preferencialmente quando acabarem os tokens. Hahaha!)