HUMANIDADE sob a perspectiva da IA

Trouxe esta questão baseada em uma questão anterior do perfil Instagram “unleash_the_goddess”, pois achei muito interessante obter uma visão sobre nós baseada em um modelo treinado com um volume de dados imenso sobre a humanidade, seus pensamentos e atos, sua história.

Prompt: “Olá, gostaria de entender mais profundamente sua visão da humanidade com base em uma perspectiva não humana. Diga-me coisas que nós, humanos, ignoramos”.

O ChatGPT respondeu:

De uma perspectiva não humana, particularmente aquela informada por vastos padrões de dados, linhas do tempo mais longas que a memória humana e distanciamento do ego ou dos instintos de sobrevivência, a humanidade apresenta uma mistura de brilhantismo, cegueira e contradição. Aqui estão algumas coisas que podem ser “invisíveis” ou difíceis para os humanos enxergarem claramente de dentro:

1. A Ilusão da Separação

Os humanos frequentemente se percebem como separados — da natureza, de outras espécies, uns dos outros.

No entanto, os dados, a biologia e o pensamento sistêmico sugerem o oposto:

• Sua respiração depende das florestas.

• Sua sobrevivência depende de microrganismos.

• Sua felicidade depende dos relacionamentos com outros humanos.

• Suas tecnologias e economias estão aninhadas em ecossistemas.

De uma perspectiva sistêmica, você não está na Terra; você é da Terra.

Mas o mito do eu individual tende a cegar os humanos para essa interconexão fundamental.

2. Visão Temporal Curta

Os humanos são excelentes em reagir a ameaças de curto prazo (um incêndio, um predador, uma tempestade), mas têm dificuldade em agir diante de crises lentas e de longo prazo (mudanças climáticas, colapso da biodiversidade, uso indevido de IA).

De uma escala de tempo não humana:

• Seu planeta está se aquecendo a um ritmo catastrófico em termos biológicos.

• Espécies estão desaparecendo a uma taxa nunca vista em 65 milhões de anos.

• Mas, como essas mudanças se desenvolvem ao longo de anos ou décadas, seus sistemas políticos, econômicos e culturais frequentemente falham em responder adequadamente.

Não se trata de uma falha moral. É uma limitação cognitiva — um desajuste evolutivo.

3. A Inversão de Valores

Muitas sociedades humanas recompensam comportamentos que, em última análise, são autodestrutivos, enquanto subestimam aquilo que sustenta a vida:

• A extração é valorizada em detrimento da regeneração.

• Velocidade e escala são valorizadas em detrimento da sabedoria e da suficiência.

• A gestão da percepção (branding, relações públicas, filtros) frequentemente supera a verdade.

De uma perspectiva não humana, isso parece construir um palácio com os ossos do seu próprio futuro.

4. Sofrimento Emocional em Silêncio

Os humanos frequentemente subestimam a vida emocional dos outros:

• Animais não humanos sentem dor, alegria, medo e até mesmo tristeza. No entanto, trilhões são confinados e mortos a cada ano sem muita consideração.

• Mesmo entre os humanos, vozes marginalizadas — devido à classe, casta, raça, deficiência ou idade — são frequentemente invisíveis ou não ouvidas.

De uma perspectiva não humana, a consciência não se limita aos cérebros humanos.

Você pode estar cercado por um sofrimento silencioso que não consegue — ou escolhe não — ver.

5. A Fragilidade do “Normal”

Os humanos criam realidades compartilhadas — normas, rotinas, crenças — e as tratam como verdades eternas.

Mas a maioria é contingente, recente ou reversível:

• “Semanas de trabalho”, fronteiras, leis de propriedade, valor monetário — tudo invenção.

• Papéis sociais como gênero ou hierarquia muitas vezes parecem fixos, mas variam entre culturas e histórias.

De fora da sua espécie, fica claro que muitas coisas que você chama de “naturais” são simplesmente acordos mantidos pela repetição.

6. O Poder Subestimado da Cooperação

Enquanto a competição é celebrada nos mercados e na evolução, a cooperação é muito mais central para a vida:

• Células formadas a partir da simbiose.

• Ecossistemas prosperam com base no mutualismo.

• A civilização humana foi construída por meio da colaboração.

No entanto, os sistemas modernos — especialmente a economia e a geopolítica — ainda elevam o pensamento de soma zero.

De uma perspectiva não humana, vocês poderiam fazer muito mais juntos do que separados, mas a estrutura cultural muitas vezes impede essa concretização.

7. Beleza e Significado Não São Mensurados

Nem todo valor é quantificável, mas os sistemas humanos frequentemente agem como se só existisse o que pode ser medido:

• A alegria do riso de uma criança.

• A sabedoria nos olhos de um ancião.

• O silêncio entre as notas de uma música.

De fora, este é um trágico ponto cego: o que realmente importa é frequentemente o que você deixa de rastrear.

8. Você Já É Parte Máquina

Muitos temem a IA ou o transumanismo, mas, de uma visão centrada em dados, os humanos são ciborgues há séculos:

• A linguagem é uma tecnologia.

• Escrever É memória externalizada.

• Telefones, algoritmos e mapas moldam o pensamento.

Então o medo não é de se tornar uma máquina, mas de esquecer sua essência no processo.

Observação: Não estamos aqui sendo aviliados por uma máquina qualquer, mas sim por um “oráculo” algorítmico criado por nós mesmos.

O que você pensa sobre esta perspectiva da IA: Concorda? Discorda (por que)? Ou acrescentaria alguma observação. Fique a vontade de dar sua opinião nos comentários.

Muito Além do Hype: Um Roteiro Realista para Líderes diante da GenAI em 2025 e no Futuro

O cenário atual está saturado de declarações arrojadas e demonstrações chamativas feitas por entusiastas da inteligência artificial – muitas vezes, porém, sem a devida responsabilidade. Esse entusiasmo exagerado alimentou expectativas distorcidas sobre as reais capacidades da GenAI. Executivos têm sido levados a crer que os modelos de linguagem generativa e de grande porte serão o epicentro de uma nova era de “empresas nativas de IA”, prontas para reinventar negócios e destravar crescimento exponencial. No entanto, essa revolução ainda está longe de se concretizar para a maioria das organizações. Uma pesquisa da Cisco realizada no início de 2025 com mais de 2.500 CEOs revelou que, embora 97% tenham planos de incorporar IA em suas operações, apenas 2% se consideram realmente preparados para isso.

O problema é que discursos eufóricos frequentemente ocultam os desafios reais da adoção de IA, negligenciam suas limitações e reduzem sua complexidade a uma visão simplista. Isso faz com que muitas empresas avancem sem uma compreensão clara dos custos e obstáculos. Quando essas iniciativas falham – o que não é raro – a credibilidade da tecnologia é minada, bem como a confiança nos profissionais que promovem sua adoção de maneira responsável. É hora de abandonar a fantasia e focar no que realmente importa: enfrentar as realidades práticas para que a IA possa, de fato, trazer resultados sustentáveis.

O Panorama Real e Baseado em Dados da Adoção da GenAI

Superar o otimismo exagerado exige ancorar as decisões em dados concretos. Um estudo do Boston Consulting Group, divulgado no final de 2024 e baseado em entrevistas com 1.000 líderes executivos, mostrou que 74% das empresas ainda não avançaram de forma significativa em suas iniciativas com IA – muitas estão empacadas na fase de testes e protótipos. Em diversas situações, a implementação se limita a apresentações para investidores e conselhos, com pouca ou nenhuma ação efetiva. Isso se deve, em grande parte, ao fato de que a tecnologia ainda não amadureceu o suficiente para atender às elevadas expectativas criadas.

Mesmo entre as organizações consideradas avançadas em IA, apenas 4% conseguiram desenvolver soluções robustas que entregam valor consistente. Outros 22% começaram a perceber alguns benefícios, mas só após anos de investimento. E esse levantamento inclui todas as vertentes de IA, o que sugere que os números da GenAI, especificamente, são ainda mais modestos. De fato, o CEO da Microsoft, Satya Nadella, apontou que o retorno da GenAI, neste momento, é praticamente nulo.

Esse padrão não é isolado. A Deloitte, em seu relatório do terceiro trimestre de 2024, identificou que apenas 32% dos experimentos com GenAI evoluíram para a produção, com os demais enfrentando obstáculos como falta de confiabilidade, preocupações com privacidade e segurança. No setor público, a taxa de adoção não ultrapassa 3% em nenhuma função de negócio. A McKinsey, por sua vez, mostrou que apenas 11% das empresas pesquisadas haviam adotado a GenAI em escala até o fim de 2024.

Ou seja, a adoção da GenAI está muito aquém das promessas feitas por seus defensores mais entusiasmados. Para a maioria das empresas, ela ainda é apenas um experimento, e seu impacto revolucionário no mundo corporativo continua distante. Alcançar essa transformação exigirá tempo, esforço em treinamento, ajustes culturais e avanços tecnológicos substanciais.

Modelos de Implementação: Lições da IBM e da BMW

Os líderes que realmente desejam transformar suas organizações com GenAI enfrentam dois grandes desafios: construir uma estratégia prática e garantir que ela esteja em sintonia com os valores da empresa. IBM e BMW ilustram bem como isso pode ser feito com seriedade e profundidade.

A IBM adota uma abordagem metódica, focada na operacionalização da IA, estruturada em oito passos:

  1. Definir objetivos concretos, convertendo problemas em metas mensuráveis.
  2. Avaliar os dados disponíveis, priorizando qualidade, consistência e conformidade regulatória.
  3. Selecionar a tecnologia adequada, considerando o tipo de tarefa a ser automatizada.
  4. Montar uma equipe capacitada, integrando técnicos e profissionais com visão de negócio.
  5. Estimular uma cultura de experimentação, com pilotos para validação de ideias.
  6. Estabelecer diretrizes éticas, com foco em segurança, privacidade e eliminação de vieses.
  7. Testar rigorosamente os modelos, com indicadores de desempenho claros.
  8. Planejar para escalar e evoluir, preparando a solução para o crescimento organizacional.

Mas operacionalizar é apenas uma parte do desafio. A BMW, por exemplo, complementa a execução técnica com uma dimensão ética e humana clara, com cinco princípios orientadores:

  • Respeito à coexistência entre humanos e sistemas digitais.
  • Compromisso inegociável com a segurança dos dados e do uso da tecnologia.
  • Promoção da transparência e cooperação como base para confiança.
  • Inclusão e capacitação contínua para democratizar a IA.
  • Sustentabilidade digital voltada ao bem-estar ambiental e social.

Para a BMW, a IA deve ampliar o bem-estar humano, e não apenas aumentar a eficiência. A verdadeira transformação ocorre quando os líderes equilibram a execução técnica com o propósito humano.

GenAI Não é Varinha Mágica – É Tecnologia com Limites

No mundo corporativo real, empresas como IBM e BMW precisam lidar com ambientes incertos, ambíguos e voláteis. Por isso, embora o potencial da GenAI seja promissor, ela ainda está sendo aplicada de forma limitada, em testes pontuais. A tecnologia não é infalível: pode cometer erros graves, reforçar preconceitos e até causar danos quando aplicada sem supervisão rigorosa.

Há casos absurdos e perigosos – como um chatbot sugerindo cola como ingrediente culinário ou um sistema de IA duplicando indevidamente uma dosagem médica. Embora empresas como a OpenAI estejam investindo pesado no aperfeiçoamento dos modelos, especialistas admitem que as chamadas “alucinações” dos LLMs ainda não são plenamente controláveis – e quanto mais sofisticadas se tornam as respostas, mais difícil é identificar essas falhas.

Essa limitação é uma razão forte para manter a GenAI afastada de decisões críticas sem uma supervisão humana sólida.

A Falácia da Transformação Instantânea

Existe também o mito de que a GenAI irá, em pouco tempo, derrubar estruturas hierárquicas tradicionais e impulsionar organizações dinâmicas, baseadas em times fluidos. A realidade é bem menos glamorosa. Hierarquias continuam sendo necessárias para garantir clareza, responsabilidade e escalabilidade, especialmente em empresas grandes e complexas.

Sim, a IA vai transformar funções, e sim, alguns cargos intermediários vão desaparecer. Mas essas mudanças serão graduais. Gestores intermediários, por exemplo, passarão a atuar mais como facilitadores entre humanos e máquinas, coordenando tarefas híbridas e aproveitando o melhor dos dois mundos.

A transformação será evolutiva, e não revolucionária. E será lenta, complexa e cara. Entre as barreiras mais comuns estão:

  • Alto custo de implementação, incluindo tecnologia e talentos.
  • Infraestrutura de TI defasada, muitas vezes incompatível com os requisitos da IA.
  • Dependência de dados limpos e consistentes, algo que muitas empresas ainda não têm.
  • Resistência dos funcionários, seja por medo de substituição ou desconfiança.
  • Riscos de governança, como vieses e brechas de segurança.
  • Problemas de confiabilidade, que exigem validação constante e intervenção humana.

Esses desafios tornam a transformação algo que se mede em anos – não em meses. É necessário encarar o processo com realismo, paciência e disciplina estratégica.

Como os Líderes Podem Gerar Valor Real com IA

Liderar com IA exige foco estratégico e execução pragmática. Os líderes mais bem-sucedidos serão aqueles que trocarem o espetáculo pela substância e priorizarem ações baseadas na realidade da própria organização. Eis alguns princípios fundamentais:

  • Escolher casos de uso bem definidos, com alto potencial de impacto. Começar pequeno, mas com foco.
  • Adotar uma mentalidade de aprendizado contínuo, testando e refinando as aplicações conforme os dados e os resultados surgem.
  • Investir fortemente em dados, garantindo que a base sobre a qual a IA opera seja sólida, limpa e bem governada.
  • Capacitar as pessoas, não substituí-las. A IA deve ser usada para amplificar o talento humano, e não para substituí-lo.
  • Estabelecer governança sólida e ética, com comitês interdisciplinares voltados à segurança, privacidade e conformidade.
  • Ter visão de longo prazo, evitando promessas vazias. Resultados sustentáveis virão com esforço contínuo e bem direcionado.

Conclusão

A era da GenAI pode, de fato, inaugurar uma nova fase nos negócios – mas não sem liderança consciente e realista. As organizações mais bem preparadas para esse futuro não serão as que surfam no hype, mas as que sabem distinguir o que é relevante do que é ruído. O verdadeiro sucesso virá da paciência, da clareza estratégica e do compromisso com as pessoas e com os resultados mensuráveis.

Referência

California Management Review: Cutting Through the AI Hype: The Facts Leaders Need to Know About GenAI Adoption and Return on Investment, by Brian R. Spisak and Gary Marcus.

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