Habilidade oculta determina se a inteligência artificial tornará você um profissional melhor ou pior

Uma supervisora pede a dois funcionários que realizem, individualmente, uma tarefa que requer criatividade, pesquisa e estratégia. Ela disponibiliza a ambos uma ferramenta de inteligência artificial que a empresa acabou de assinar: um modelo de LLM (Large Language Model) que pode agilizar o trabalho.

No dia seguinte, os dois profissionais apresentam os resultados dentro do prazo, auxiliados pela velocidade de busca e processamento de informações da IA. No entanto, enquanto um deles produziu um relatório detalhado, assertivo e com dados corretos, o outro entregou um documento muito mais longo, repleto de pontos irrelevantes à questão e até algumas falsidades que podem comprometer a empresa.

Por que duas pessoas obtêm soluções tão distintas para o mesmo problema, mesmo com o auxílio da mesma ferramenta? Especialistas em psicologia do trabalho atribuem essa diferença a uma habilidade pouco conhecida que será cada vez mais decisiva para o sucesso de carreiras modernas.

A capacidade humana que a IA não possui (ainda)

“Os sistemas de inteligência artificial generativa de hoje são muito capazes, mas profundamente ignorantes”. A afirmação é de Ricky J. Sethi, professor titular de ciência da computação na Fitchburg State University. “Eles geram respostas sem saber de fato quão certeiras ou confusas elas são, se contêm informações conflitantes ou se uma questão exige atenção especial.”

Esta falha no funcionamento das ferramentas é exatamente o que Sethi e outros pesquisadores estão tentando solucionar. Seus estudos são financiados por grandes empresas de tecnologia, como Google e Amazon, e podem ser resumidos em uma missão específica: desenvolver metacognição artificial.

O termo “metacognição” existe desde os anos 1970 para descrever a capacidade de analisar, questionar e “mudar a rota” do próprio pensamento. É esta habilidade, construída desde a infância, que nos permite pensar duas vezes antes de formar opiniões, considerar novas informações sobre um problema existente e questionar informações recebidas.

Para Sethi, uma IA generativa capaz de metacognição deve levar em conta, a cada resposta, cinco pontos:

Perceber quando um conteúdo carrega carga emocional, positiva ou negativa;
Avaliar a certeza de uma informação, medindo quanto é possível confiar no que foi dito;
Comparar os dados a situações vistas anteriormente;
Detectar conflitos e contradições;
Medir a importância e urgência do problema proposto, determinando quão rápida ou minuciosa deve ser a análise.

Todas estas habilidades já existem no pensamento humano e são essenciais não apenas para o trabalho, os relacionamentos interpessoais e a construção de identidade.

“A metacognição diz muito sobre o autoconhecimento”, diz Matheus Viana, professor de Psicologia do Trabalho e das Organizações da UEMG (Universidade do Estado de Minas Gerais), “e a capacidade que temos de avaliar e regular nossa própria relação com o mundo. Como percebemos nossos sentimentos, emoções, identificamos dúvidas e avaliamos como chegar numa resposta boa, ou não.”

Esta capacidade é comum ao ser humano, mas nem todos a desenvolvem no mesmo nível ou a aplicam com a mesma frequência nas tarefas de rotina. Com a popularização dos chatbots de inteligência artificial, outro fenômeno da psicologia cognitiva toma espaço: a “descarga” ou “terceirização” cognitiva.

Homem utiliza tablet e notebook para trabalhar

Especialistas alertam sobre delegar trabalho totalmente para a inteligência artificial • Pexels

Quando a IA passa a pensar por nós

Todos os dias, utilizamos diferentes instrumentos e até outras pessoas para “terceirizar” a tarefa de pensar. Quando fazemos uma divisão na calculadora, pesquisamos uma informação no Google ou perguntamos a um colega qual será o próximo feriado. Plataformas como ChatGPT, Gemini e Claude são apenas mais uma ferramenta neste kit.

“O problema não é usar a IA. É recorrer à IA antes mesmo de formular um problema por conta própria, aceitar uma primeira resposta sem contrastá-la com outras fontes”, diz o psicólogo. “É uma diminuição óbvia no esforço cognitivo que produz uma dependência.”

Enquanto modelos de inteligência artificial não desenvolvem metacognição, o trabalho de analisar, questionar e checar respostas deve ser feito por humanos. Mas, na prática, isso nem sempre acontece.

“Quando nossa demanda de produtividade é cada vez maior e os quadros de pessoal, cada vez mais enxutos, nosso tempo e capacidade intelectual para exercitar esse raciocínio crítico ficam bastante limitados”, afirma Viana. No fim, o trabalhador delega todo o processo para a ferramenta, perdendo o controle de qualidade e o exercício cognitivo.

Como estimular a metacognição no uso de inteligência artificial?

Em dezembro de 2025, um estudo publicado na Information Systems Research comparou como a metacognição era aplicada no uso de sistemas de IA explicável (XAI), cujo funcionamento é conhecido e compreendido pelos usuários, e em sistemas tradicionais de “caixa preta”, que não detalham seus processos publicamente.

Os resultados sugerem que pessoas que entendem como as ferramentas funcionam confiam menos nos resultados produzidos pela IA, mas também acionam mais seus próprios processos cognitivos para complementar o trabalho.

Mas mesmo que você utilize modelos caixa preta, como os principais chatbots disponíveis ao público, entender conceitos básicos de LLMs já ajuda a ativar sua capacidade crítica.

“A capacidade de formulação de problemas talvez seja uma das características mais valorizadas no mercado de trabalho daqui em diante”, sugere Matheus Viana. “Ter uma capacidade de julgamento se torna muito mais importante do que a simples execução de uma tarefa.”

FONTE/CRÉDITOS: robertosouza