A ilusão de pensar – e o poder de quem sabe pensar com IA
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Se você trabalha com educação, tecnologia, criação de soluções, estratégias de automação ou simplesmente tenta entender para onde estamos indo com tudo isso… o que esse estudo revela é fundamental. E, para mim, mais do que provocar, ele valida um caminho que venho trilhando: integrar a IA com consciência, método e autoria.
Este artigo é um convite para pensar junto. Porque sim, pensar ainda é coisa de gente.
📄 O que o artigo da Apple nos mostra
O estudo se chama “The Illusion of Thinking” (ou, em tradução livre, “A Ilusão de Pensar”) e parte de uma pergunta direta: quando dizemos que a IA está “raciocinando”, estamos descrevendo um fenômeno real — ou apenas projetando nossas expectativas humanas sobre uma máquina que replica padrões?
Para tentar responder, os pesquisadores da Apple submeteram modelos de linguagem (como os que usamos no ChatGPT, Gemini, Claude etc.) a uma série de desafios clássicos de raciocínio lógico e sequencial. Entre eles:
- Torre de Hanói;
- Problemas de travessia de rio;
- Mundo dos blocos (Blocks World).
Esses desafios são conhecidos por exigirem não só lógica, mas planejamento, memória contextual e adaptação — três elementos que, em seres humanos, são sinais de raciocínio real.
🧪 O experimento
Os pesquisadores dividiram os testes em três níveis de complexidade:
- Tarefas simples: que exigem um número pequeno de passos previsíveis.
- Tarefas intermediárias: com múltiplas etapas, mas ainda dentro de padrões aprendíveis.
- Tarefas complexas: que envolvem abstrações, múltiplas variáveis e lógica encadeada.
Além de verificar se os modelos acertavam ou erravam as respostas, o estudo analisou como eles “pensavam” durante o processo — ou seja, quantos tokens (unidades de texto) usavam, se seguiam uma cadeia lógica, se mudavam de estratégia etc.
📉 Os resultados
As descobertas foram, no mínimo, reveladoras:
- Em tarefas simples, os modelos sem qualquer técnica especial de raciocínio (como chain-of-thought) se saíram bem.
- Em tarefas intermediárias, os modelos com chain-of-thought prompting (aquelas instruções que pedem para “pensar passo a passo”) tiveram melhor desempenho.
- Mas em tarefas complexas… todos colapsaram.
E o mais curioso: quanto mais difícil a tarefa, menos tokens os modelos usavam para “pensar”. Ou seja, quanto mais precisavam raciocinar, mais rapidamente desistiam.
🧠 O que está em jogo: simular não é compreender
A conclusão do artigo é clara e incômoda: o que parece raciocínio nos modelos de IA pode ser apenas uma ilusão bem encenada.
Não se trata de dizer que a IA não é útil. Ela é — e muito. Mas a Apple nos lembra que:
“O desempenho de um modelo pode nos enganar. Podemos ver lógica onde há apenas estatística.” (The Illusion of Thinking, Apple Research)
Isso nos obriga a reavaliar uma série de discursos comuns:
- “A IA pensa como a gente.”
- “Ela entende o que está fazendo.”
- “Ela está pronta para tomar decisões.”
Não, não está. E o perigo está justamente em parecer que está.
🚦 O que isso muda para quem integra IA em seus processos?
Se você trabalha com IA — como educador, estrategista, gestor ou criador de soluções — esse estudo não apenas informa: ele exige uma mudança de postura. Vou explicar por quê.
1. Redesenhar expectativas
Esperar que a IA “pense por nós” é abrir mão da curadoria, da análise, do contexto. E quando fazemos isso, corremos risco real — seja de erros factuais, seja de impactos éticos, pedagógicos ou estratégicos.
2. Reclassificar tarefas
Nem toda tarefa pode (ou deve) ser automatizada. Saber o que delegar, o que supervisionar e o que preservar sob gestão humana passa a ser uma competência essencial. A IA não sabe quando está errando. Nós precisamos saber.
3. Revalorizar o papel do prompt
O estudo mostrou que, em tarefas médias, o uso de chain-of-thought prompting melhorou o desempenho. Ou seja, a forma como conversamos com a IA faz diferença real.
Mas também mostrou que isso tem limite. Por melhor que seja o prompt, ele não transfere compreensão. Ele apenas conduz a IA por caminhos que parecem lógicos — mas que podem desmoronar diante da complexidade.
💡 O que esse estudo confirma sobre o caminho que venho construindo com a IA
Ao ler esse estudo, senti que ele expressa com precisão muitos dos cuidados que venho tentando aplicar, dia após dia, na forma como uso e ensino o uso da IA. Não como uma receita pronta, mas como um caminho em construção — que busca equilíbrio entre potencial tecnológico e responsabilidade humana. Por isso, compartilho aqui os quatro pilares que tenho usado como referência prática, e que esse estudo ajuda a iluminar com ainda mais clareza:
🔹 1. Fundamentos da IA
Compreender antes de aplicar.
O estudo da Apple reforça o que está na base do primeiro pilar: a IA não é mágica. Entender como os modelos funcionam (e onde falham) é o ponto de partida para qualquer integração responsável.
Isso significa:
- Saber que IA não raciocina — simula;
- Reconhecer que modelos são treinados com base em padrões, não em compreensão;
- Ter clareza de que, em tarefas críticas, a supervisão humana é inegociável.
🔹 2. Engenharia de Prompt
Conduzir o raciocínio com clareza e intenção.
O estudo mostrou que o uso de prompts do tipo chain-of-thought melhora o desempenho em tarefas intermediárias. Isso confirma que a forma como pedimos importa.
Mas também reforça que:
- O prompt não cria compreensão — ele simula lógica.
- A qualidade do output depende da qualidade do input — e da estrutura do raciocínio guiado.
- Prompt é design estratégico de pensamento simulado — não é só “pedir bem”.
Aqui entra a metodologia própria — a Escala Vimon — que estrutura os prompts com base em:
- Estratégia;
- Contexto;
- Ação.
E está em uso no GPT Ativa Prompt, lançado no 30º CIAED (Congresso Internacional de Educação a Distância), realizado pela ABED (Associação Brasileira de Educação a distância), o qual sou membro. Enfim, esse modo de orientar a IA aumenta a coerência e a utilidade dos resultados, respeitando os limites da ferramenta.
🔹 3. Ética e Legislação
Simulações confiantes podem gerar decisões perigosas.
Um dos riscos centrais do uso da IA está na falsa sensação de segurança. A IA escreve com autoridade, mesmo quando erra. Isso é grave.
O estudo da Apple mostra que, justamente quando os problemas são mais difíceis, a IA colapsa sem avisar. Isso implica:
- Risco de tomar decisões baseadas em lógica aparente, mas incorreta;
- Potenciais falhas em sistemas de recomendação, avaliação, diagnóstico;
- Uso indevido de IA em contextos que exigem sensibilidade, empatia ou julgamento humano.
Daí a importância de abordar o uso da IA com responsabilidade ética — e de entender as implicações legais do uso indiscriminado.
🔹 4. Soluções Aplicadas
IA integrada com intencionalidade, não com euforia.
IA integrada com intencionalidade, não com euforia.
Esse pilar trata de conhecer e reconhecer o potencial das soluções de IA — e também seus limites: como aplicar a IA com foco em segurança, propósito e coerência com os objetivos humanos.
O que proponho aqui — e venho desenvolvendo com base em experiências práticas e estudos como este da Apple — é uma abordagem que valoriza o que a IA pode oferecer, sem projetar nela aquilo que ela ainda não entrega: compreensão real, julgamento ético ou criatividade plena.
O estudo The Illusion of Thinking reforça exatamente essa distinção. A partir de seus achados, conseguimos redesenhar com mais clareza os critérios para integrar IA aos fluxos de trabalho, considerando o tipo de tarefa e o risco envolvido:
- Tarefas simples → delegáveis à IA;
- Tarefas intermediárias → co-criação com supervisão humana;
- Tarefas complexas e críticas → exclusivamente humanas.
Esse raciocínio está na base de uma matriz estratégica, em testes, que cruza dois eixos fundamentais:
- A complexidade da tarefa (nível de raciocínio e abstração envolvido);
- E o risco da decisão (impacto de possíveis falhas).
Essa matriz nos permite posicionar a IA como amplificadora quando for seguro — e manter o protagonismo humano quando for necessário.
Assim, conseguimos mapear onde a IA entra como amplificadora e onde a inteligência humana é insubstituível.
✨ Conclusão: a IA não ameaça nossa inteligência — ela exige mais dela
A inteligência artificial está transformando o mundo — mas ainda não sabe o que faz. Somos nós que precisamos saber.
Integrar IA com consciência não é recusar a inovação. É fazer dela um recurso potente a serviço da aprendizagem, da criação e da decisão estratégica. E isso começa com um princípio simples:
Simular não é compreender. E só quem compreende pode guiar.
Se você está construindo caminhos com IA no seu negócio, na sua prática educacional ou na sua forma de pensar o futuro, deixo uma provocação:
🔍 Você está usando IA para pensar melhor — ou está achando que ela pensa por você?
💬 Quer continuar essa conversa?
Nos comentários, quero saber:
- O que você achou desse estudo?
- Você já sentiu essa “ilusão de raciocínio” nos modelos que usa?
- Como tem organizado sua integração da IA nos seus fluxos?
Se quiser aprofundar mais sobre como estruturar essa integração, sigo escrevendo aqui e no Curiosa.Mente — um espaço criado exatamente para quem educa, aprende e se inquieta.
Vamos seguir descobrindo. Porque pensar com IA exige mais de nós — não menos.
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