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 texto de Sun Chuanqí, e a reflexão que ele gerou, aponta para uma armadilha comum em sistemas que visam otimizar e acelerar processos. A ideia central é que, embora sistemas sejam criados para agilizar o trabalho e reduzir a necessidade de decisões constantes, eles podem paradoxalmente se tornar um obstáculo para o novo pensamento e a inovação.
O autor argumenta que um bom sistema deve aliviar o fardo da tomada de decisão constante, permitindo que as equipes se concentrem em problemas de ordem superior. No entanto, se um sistema é “eficiente demais” ou “otimizado demais”, ele pode suprimir o discernimento humano, levando as pessoas a conformarem-se com caminhos padrão em vez de questionar e considerar novas abordagens.
Quando o Sistema Vira um Substitutivo, Não um Suporte
O ponto “Sistema = Velocidade – Pensamento” é brilhante. Ele ilustra como a automação e a padronização, embora úteis para a velocidade, podem reduzir a necessidade de pensar. O perigo surge quando o julgamento humano é descartado em favor de “caminhos padrão”. Isso pode ser visto em sistemas de design, ferramentas de IA e até mesmo em processos de contratação. O sistema, nesse ponto, deixa de ser um suporte e se torna um substituto para o pensamento crítico.
A parte mais impactante para mim é: “O pensamento sistêmico não é sobre construir algo que funciona sobre trilhos. É sobre construir algo que deixa espaço para a reflexão, mesmo quando parece inconveniente.” Isso ressoa profundamente, pois a inovação raramente acontece em trilhos pré-definidos.
A Fragilidade das Inovações Iniciais e a Falta de Flexibilidade
O autor destaca que “Inovações precoces são frágeis.” Um sistema que não consegue apoiar essa fragilidade não consegue apoiar o futuro. A busca pela “repetibilidade” em sistemas é elogiada, mas o trabalho mais importante, o que muda a direção, não é repetível; é experimental, emocional, às vezes até irracional.
As conversas informais que o autor tinha na RISD são um exemplo perfeito disso. Elas não eram escaláveis nem parte de um processo oficial, mas revelavam mais sobre a saúde da instituição do que qualquer painel de controle. Isso mostra a importância de “sinais precoces, muitas vezes frágeis e fáceis de ignorar”, que os sistemas rígidos tendem a não capturar.
A Relação Entre Processo, Pessoa e Resultado
A equação “Sistema Saudável = Velocidade + Julgamento + Flexibilidade” resume a solução. Um sistema saudável ensina através do que recompensa, permite e torna invisível.
O modelo “relacionar, traduzir, surpreender” é uma estrutura excelente. Os sistemas nos ajudam a nos relacionar com padrões conhecidos e até a traduzi-los para novos domínios. No entanto, o “passo final da surpresa” é onde os sistemas frequentemente falham, pois não foram projetados para o inesperado. É exatamente na surpresa que residem os insights mais valiosos.
A Velocidade da IA e a Necessidade de Direção Crítica
A observação sobre as ferramentas de IA é muito pertinente para o nosso tempo. Elas oferecem ganhos incríveis em velocidade e eficiência, mas “a velocidade só importa se você sabe para onde está indo.” Mover-se mais rápido na direção errada é inútil, ou até prejudicial.
Conclusão: Sistemas Conscienciosos e Flexíveis
A ironia do pensamento sistêmico é que ele promete clareza, mas pode gerar conformidade; visa a velocidade, mas pode nos prender em ciclos. 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, segundo o texto, não são apenas otimizados, mas “conscientes”. Eles se “flexionam”, deixam espaço para o julgamento, espaço para a fragilidade e permissão para a surpresa.
O ponto mais importante que reforço é “a velocidade só importa se você sabe para onde está indo”. Vejo muitas publicações sobre como a Inteligência Artificial pode apoiar os serviços de bibliotecas, mas quando você para analisar os tipos de técnicas que estão utilizando a IA para apoiar, a pergunta é: estas técnicas realmente fazem sentido?