Por Diogo Garcia, sócio-diretor da KPMG e líder da premiação Tech Innovator no Brasil

Em minha atuação com inovação e startups, falar sobre o uso da inteligência artificial pode parecer repetitivo, mas sinto que vivo em um constante estado de FOMO, o medo de ficar de fora, a inquietação causada pela sensação de estar perdendo algo importante.

A cada dia, novas startups com base em inteligência artificial recebem aportes milionários, grandes corporações anunciam soluções baseadas em modelos de IA e profissionais de todas as áreas correm para incorporar a tecnologia antes que ela os ultrapasse.

Mais do que uma corrida tecnológica, é uma corrida cognitiva, não apenas para acompanhar tendências, mas para compreender, filtrar e aplicar a IA de forma intencional.

Neste novo contexto em que a inteligência artificial se espalha por tantas dimensões da vida, das decisões de investimento à criação artística, do diagnóstico médico à análise climática, talvez a pergunta essencial não seja o que a IA pode fazer, mas como nós estamos aprendendo a acioná-la.

O verdadeiro desafio da IA

A inteligência artificial não é um produto nem uma entidade autônoma: é um conjunto de sistemas que traduz pensamento humano em cálculo e cálculo em decisão.

Ao observar suas aplicações, de modelos preditivos a sistemas de visão, de robôs industriais a modelos generativos, percebemos que ela deixou de ser uma ferramenta e passou a integrar o próprio tecido da racionalidade contemporânea.

O verdadeiro desafio não está em expandir o poder da IA, mas em desenvolver o método humano que a orienta. Acionar uma inteligência artificial de forma inteligente é compreender o problema antes de instruí-la.

É construir a pergunta certa, aquela que, ao ser feita, já contém parte da resposta. Essa é, em essência, a lógica do método socrático: o conhecimento nasce da pergunta bem formulada.

No contexto tecnológico atual, perguntar tornou-se não apenas um ato filosófico, mas também técnico.

O erro comum é reduzir a inteligência artificial a modelos de linguagem, quando estes representam apenas uma de suas faces.

Por trás deles, há campos inteiros entrelaçados: o aprendizado de máquina, que cria padrões a partir de dados; a visão computacional, que ensina máquinas a interpretar imagens; os sistemas autônomos, que aprendem a agir no mundo físico; as redes neurais profundas, que imitam circuitos cerebrais; e a IA simbólica, que estrutura o raciocínio em regras e lógica formal.

Cada domínio traduz um aspecto da inteligência, como percepção, memória, linguagem e decisão, e, quando interligados, formam uma verdadeira ecologia cognitiva, um novo ecossistema de pensamento distribuído entre humanos e máquinas.

A próxima fronteira

Tenho lido algumas pesquisas sobre o tema, especialmente os trabalhos do cientista cognitivo e filósofo Joscha Bach, pesquisador alemão reconhecido por seus estudos sobre os fundamentos computacionais da mente.

Ex-diretor de sistemas cognitivos da Intel Labs e pesquisador do MIT Media Lab, Bach defende que os sistemas atuais de IA são, em essência, máquinas de reconhecimento de padrões, poderosas, mas destituídas de reflexão.

Para ele, a próxima fronteira da inteligência artificial não será aumentar o número de parâmetros, e sim desenvolver modelos capazes de compreender o próprio ato de pensar.

Em suas palavras, a verdadeira inteligência não está apenas em resolver problemas, mas em entender por que eles importam.

Essa visão dialoga com a da pesquisadora americana Julia Mossbridge, conhecida por seus estudos sobre neurociência e consciência.

Ela propõe o conceito de parceiro de aprendizagem humano IA, em que a tecnologia deixa de ser ferramenta e se torna presença cognitiva complementar.

Nesse modelo, o aprendizado surge da relação, e não do comando, uma parceria em que a máquina estimula a curiosidade humana e o humano oferece direção ética e propósito.

IA como espelho ativo

A IA torna-se um espelho ativo, um interlocutor que responde à qualidade da intenção de quem a aciona.

Acionar a inteligência artificial de forma inteligente é, portanto, reencontrar o método socrático dentro da tecnologia.

É entender que toda pergunta contém uma hipótese e toda hipótese carrega uma ética. Usar a IA para resolver problemas complexos, sejam eles climáticos, médicos, econômicos ou sociais, requer mais do que dados: requer juízo, intenção e consciência de impacto.

No fim, a inteligência artificial não é uma substituta da inteligência humana, mas sua continuação em outra linguagem, matemática, estatística e simbólica. E, como toda linguagem, ela precisa de quem saiba falar com clareza.

A IA continuará a evoluir, mas o verdadeiro avanço talvez esteja em como aprendemos a pensar com ela e não apenas a usá-la.

Talvez a inteligência artificial não nos ensine a pensar melhor, mas a pensar de outro modo, revelando caminhos de consciência que só existem quando humanos e máquinas aprendem juntos.