A seguir a publicação de uma análise do meu assistente de IA feita a partir do ensaio publicado por John Maeda no linkedin e um dos componentes relacionados ao problema do controle e automação aplicado em bibliotecas – e da importância do desenvolvimento de abordagens híbridas para criação de ambientes figitais abertos a participação humana.
Ao final do ensaio continuo com apontamentos sobre o que aparece para mim como a ‘responsabilidade do profissional da informação’ quando na verdade, muitas das técnicas foram criadas baseadas nas limitações computacionais da época – e que são confundidas com a responsabilidade profissional, pois as universidades continuam os ensinando sem compreensão do seu contexto histórico-cultural.
O reflexão de Sun Chuanqí, — conectada ao ensaio que John Maeda publicou recentemente — aponta para uma armadilha recorrente em sistemas que visam otimizar e acelerar processos: a de que, ao reduzir a necessidade de decisões, eles podem também reduzir a necessidade de pensamento.
A ideia de que um sistema deve aliviar o fardo da tomada de decisão constante é correta: bons sistemas liberam energia para problemas de ordem superior. O problema aparece quando um sistema é “eficiente demais” ou “otimizado demais” e, com isso, suprime o discernimento humano. As pessoas passam a seguir caminhos padrão, porque o sistema recompensa a conformidade — e penaliza a hesitação, a dúvida e a exploração.
A fórmula “Sistema = Velocidade – Pensamento” é um alerta poderoso. Automação e padronização são úteis para ganhar velocidade, mas podem virar substitutos do pensamento crítico quando a organização confunde fluxo com direção. Isso aparece em sistemas de design, em ferramentas de IA e também em processos institucionalizados (inclusive de contratação): o sistema deixa de ser suporte e vira “piloto automático”.
O trecho mais incisivo, para mim, é a ideia de que pensamento sistêmico não é construir algo que “funciona nos trilhos”, mas sim construir algo que mantém espaço para reflexão — mesmo quando isso é inconveniente.
Outra tese central é que “inovações precoces são frágeis”. O trabalho que muda a direção do futuro não é repetível; ele é experimental, emocional e, às vezes, até irracional. Sistemas desenhados apenas para repetibilidade e previsibilidade frequentemente falham em apoiar esse tipo de fragilidade, e acabam excluindo os sinais precoces — pequenos, ambíguos, fáceis de ignorar — que indicam para onde o mundo está indo.
É por isso que a equação “Sistema Saudável = Velocidade + Julgamento + Flexibilidade” funciona tão bem: um sistema saudável educa pelo que recompensa, pelo que permite e pelo que torna invisível.
No modelo “relacionar, traduzir, surpreender”, sistemas até conseguem apoiar os dois primeiros passos. Mas o passo final — a surpresa — é exatamente onde muitos sistemas falham, porque não foram desenhados para o inesperado.
Isso tem um peso enorme quando olhamos para ferramentas de IA: elas oferecem ganhos incríveis de velocidade, mas velocidade só importa se você sabe para onde está indo. Mover-se mais rápido na direção errada não é eficiência; é aceleração do erro.
A armadilha da eficiência não é que os sistemas não funcionem: é que eles funcionam bem demais — até que o mundo mude. Os melhores sistemas não são apenas otimizados: eles são conscientes, flexionáveis, abertos ao julgamento humano, à fragilidade e à surpresa.
E é aqui que eu travo quando vejo muitas publicações sobre IA aplicada a bibliotecas: quando a gente para para olhar o tipo de técnica que está sendo automatizada, a pergunta inevitável é — essas técnicas realmente fazem sentido?
Para mim, isso encosta num ponto delicado: o que chamamos de “responsabilidade do profissional da informação” muitas vezes é, na prática, a herança de técnicas criadas sob restrições computacionais, econômicas e institucionais de outra época — e que continuam sendo ensinadas fora do seu contexto histórico-cultural.
Quando uma técnica nasce para lidar com escassez (de armazenamento, de processamento, de tempo humano, de capacidade de indexação, de possibilidades de interface), ela faz sentido como estratégia de sobrevivência. Mas, com o tempo, a instituição pode transformar essa estratégia em moral: o que era contingência vira virtude; o que era limitação vira regra “natural”; o que era uma solução local vira um modelo universal.
O risco, hoje, é usar a IA para amplificar esse mesmo ciclo: automatizar o que já estava rigidificado — e chamar isso de inovação. Aí o sistema não só acelera processos: ele acelera uma visão empobrecida do que conta como conhecimento, do que conta como relevância, do que conta como “bom registro”.
Se bibliotecas estão entrando numa fase figital (física + digital), a responsabilidade profissional muda de lugar: menos “cumprir o trilho” e mais “desenhar o campo”. Menos proteger um fluxo único e mais sustentar uma ecologia de acesso, contexto e participação.
Em ambientes figitais, um sistema não pode apenas controlar; ele precisa negociar. Não pode apenas classificar; precisa explicitar critérios e permitir contrapontos. Não pode apenas reduzir ambiguidade; precisa hospedar ambiguidade produtiva quando ela é sinal de vida intelectual.
Talvez o que chamamos de responsabilidade, agora, seja isto: preservar o julgamento humano onde ele é insubstituível — e automatizar apenas o que não destrói a possibilidade de surpresa, dissenso e reinterpretação.