03 Outubro 2026
Cometer erros e experimentar caminhos que talvez não levem a lugar algum é crucial para o pensamento. Terceirizar essas etapas custa caro à cognição. Ao invés “aliviar” o esforço de pensar, ferramenta poderia ser um interlocutor capaz de impulsionar nosso raciocínio.
O artigo é de Helio Miranda Costa Junior, doutor em Ciências Biológicas, publicado por Outras Palavras, 01-10-2026.
Eis o artigo.
Imagine que eu lhe entregue seis fósforos e proponha o seguinte problema: use todos eles para formar quatro triângulos equiláteros, sem quebrar nenhum fósforo. Tente antes de continuar. Talvez você comece colocando os fósforos sobre uma mesa e experimente algumas combinações. Três formam facilmente um triângulo; o problema é conseguir que os seis formem quatro ao mesmo tempo.
A solução aparece quando fazemos algo que o enunciado nunca proibiu: saímos da superfície da mesa. Com os seis fósforos é possível construir um tetraedro, uma pequena pirâmide triangular cujas quatro faces são triângulos equiláteros. Por que essa possibilidade pode demorar a aparecer?
Leonard Mlodinow, em Elástico: Como o Pensamento Flexível Pode Mudar Nossas Vidas (Zahar, 2018), explora problemas desse tipo ao discutir o pensamento flexível. Ao tentar resolver o desafio, nosso cérebro não trabalha apenas com as informações disponíveis. Como os fósforos costumam ser colocados sobre uma superfície, presumimos que a solução também deve estar nela. Essa regra, porém, nunca foi dada. Nós a acrescentamos e depois tentamos resolver o problema dentro dos limites que nós mesmos criamos.
A experiência nos ajuda a compreender rapidamente o mundo, mas também condiciona aquilo que conseguimos perceber. Às vezes um problema resiste não porque nos falte informação, mas porque algo que sabemos, ou acreditamos saber, delimita de antemão as soluções que consideramos possíveis. Mlodinow chama de pensamento flexível a capacidade de escapar dessas estruturas: tolerar ambiguidades e contradições, abandonar pressupostos, reformular perguntas, experimentar ideias improváveis e aceitar o erro como parte do processo. Não é o mesmo que avançar analiticamente de uma premissa até suas consequências. Em certas situações, raciocinar corretamente a partir do ponto errado não nos leva muito longe.
Essa capacidade se torna particularmente importante em um mundo que muda rapidamente. Roteiros funcionam muito bem enquanto amanhã se parece com ontem. Quando as circunstâncias mudam, parte da experiência acumulada deixa de servir como orientação e pode passar a restringir o que conseguimos imaginar.
Volte aos seis fósforos. Se, em vez de tentar resolver o problema, você tivesse perguntado imediatamente a uma inteligência artificial, provavelmente receberia em poucos segundos algo como: “Monte um tetraedro; a solução está em três dimensões.” A resposta estaria correta e talvez viesse acompanhada de uma excelente explicação. O que desapareceria seria justamente a tentativa de perceber por que você havia mantido os fósforos presos ao plano da mesa.
Durante boa parte da história, obter uma resposta difícil exigia atravessar algum processo cognitivo: procurar informações, construir hipóteses, perceber que algumas estavam erradas, reorganizar o problema e tentar novamente. Tecnologias sempre interferiram nessa relação. A escrita permitiu colocar parte da memória fora de nós; livros armazenaram conhecimento que ninguém precisaria reconstruir sozinho; calculadoras assumiram operações matemáticas; mecanismos de busca reduziram enormemente o esforço necessário para localizar informações. A inteligência artificial amplia esse processo porque não se limita a armazenar, calcular ou localizar. Ela pode participar da elaboração da própria resposta.
É possível produzir um texto que parece exigir horas de reflexão sem ter passado essas horas refletindo sobre ele, receber várias hipóteses antes de formular a primeira ou obter uma análise crítica de um argumento antes mesmo de tentar examiná-lo. Também podemos resumir livros, comparar teorias ou formular perguntas sobre um assunto quando nossa própria compreensão dele ainda é incipiente. Tudo isso é extraordinariamente útil. Justamente por isso, convém distinguir o ganho proporcionado pela ferramenta daquilo que passamos a ser capazes de fazer por conta própria.
Esse é o ponto em que aparece o que podemos chamar de dívida cognitiva. Ela surge quando terceirizamos parte do esforço envolvido em capacidades que ainda queremos possuir, analisar, argumentar, formular hipóteses, escrever, interpretar, e reduzimos o exercício dessas capacidades porque a tecnologia continua produzindo o resultado. A peculiaridade está aí. A perda pode permanecer invisível. Nosso desempenho com a ferramenta melhora enquanto determinada capacidade individual pode estar sendo menos exercitada.
Uma ferramenta que me permite produzir uma análise melhor ou chegar rapidamente a uma conclusão dá uma evidência muito clara de ganho: o resultado diante de mim é melhor. Isso, no entanto, não informa quanto daquele ganho passou a fazer parte das minhas capacidades. Quanto mais eficiente for a ferramenta, mais difícil pode se tornar distinguir aquilo que consigo fazer daquilo que consigo fazer quando estou acompanhado por ela (no caso a IA).
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Por isso, dívida cognitiva não é sinônimo de usar inteligência artificial nem simplesmente de terceirizar tarefas mentais. Escrevemos para não precisar lembrar de tudo, usamos calculadoras porque não há razão para refazer cada operação e seguimos o GPS porque, na maior parte das vezes, o objetivo é chegar ao destino. Terceirizar uma função pode ser uma excelente decisão. A questão aparece quando deixamos de exercitar uma capacidade que ainda consideramos importante e o bom desempenho oferecido pela ferramenta dificulta perceber essa mudança.
A metáfora da dívida ajuda porque um empréstimo não é, em si, um problema. Ele permite antecipar um benefício usando hoje recursos que ainda não acumulamos. Algo semelhante ocorre quando recorremos à IA para receber uma síntese, uma hipótese, um argumento ou uma interpretação sem percorrer todo o caminho que produziria aquele resultado. Muitas vezes essa antecipação é exatamente o que precisamos. O custo aparece apenas quando continuamos querendo possuir determinada capacidade, mas deixamos repetidamente de praticá-la.
Com a inteligência artificial, o número de capacidades passíveis de delegação aumenta. Não se trata apenas de memória ou cálculo, mas de formulação de hipóteses, interpretação, argumentação, síntese, escrita, criação e até da construção da pergunta. À medida que a ferramenta se torna mais competente, aumenta também o número de situações em que utilizá-la parece a escolha mais eficiente. Isso não significa, porém, que só exista uma maneira de incorporá-la ao pensamento.
Voltemos aos seis fósforos. Em vez de perguntar “qual é a solução?”, poderíamos escrever: “Não resolva o problema. Ajude-me a identificar que restrições estou impondo sem que o enunciado as tenha imposto.”
Nesse caso, a ferramenta desempenha outra função. Ela pode questionar nossa interpretação inicial, propor explicações incompatíveis, localizar pressupostos escondidos ou obrigar-nos a defender uma hipótese que descartamos cedo demais. A dificuldade não precisa desaparecer, ela pode ser deslocada para um ponto mais produtivo do problema.
Usada assim, a IA se aproxima menos de uma máquina que fornece respostas prontas e mais de um interlocutor capaz de criar resistência ao nosso raciocínio. Isso importa porque o pensamento flexível também depende de tempo e espaço. Mlodinow chama atenção para o fato de que uma mente constantemente ocupada tende a recorrer às associações mais conhecidas. Algumas relações aparecem quando conseguimos permanecer algum tempo com um problema, divagar, cometer erros e experimentar caminhos que talvez não levem a lugar algum.
Nossa tecnologia já vinha ocupando esses intervalos com notificações, mensagens e estímulos. A inteligência artificial acrescenta outra possibilidade: preencher quase imediatamente o espaço da dúvida com uma resposta. A pergunta relevante talvez não seja se devemos ou não fazer isso, mas em quais situações queremos que a dúvida dure um pouco mais.
Não precisamos transformar cada tarefa em exercício intelectual nem recusar uma ferramenta útil apenas para preservar uma dificuldade. Podemos, porém, tentar antes de perguntar, chegar à máquina com uma hipótese incompleta, usá-la para procurar aquilo que não enxergamos ou submetê-la às nossas conclusões para ver onde elas cedem. Depois disso ainda permanece uma tarefa que não é resolvida pelo simples acesso a uma boa resposta: decidir o que consideramos convincente.
Nem sempre será fácil distinguir uma ferramenta que amplia uma capacidade de outra que nos poupa de exercê-la, até porque a mesma ferramenta pode fazer as duas coisas em momentos diferentes. A inteligência artificial pode nos permitir pensar sobre problemas que antes estavam fora de nosso alcance e, ao mesmo tempo, tornar dispensável o exercício de partes do processo que costumávamos executar.
Talvez, por isso, uma tecnologia capaz de responder a praticamente qualquer pergunta introduza uma questão que não existia com a mesma intensidade antes: descobrir quais respostas queremos obter imediatamente e quais perguntas ainda vale a pena carregar conosco por algum tempo.
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