“Entre o pragmatismo chinês e a Mentofatura amazônica, um debate sobre trabalho, conhecimento e futuro revela que a inteligência artificial não desloca apenas profissões, mas tensiona os próprios fundamentos de como pensamos, aprendemos e criamos valor”
Por Estevão Monteiro de Paula e Alfredo Lopes – Co-fundadores do BrasilAmazoniaAgora
O sinal que vem de fora – Se a China reorganiza seus cursos para responder à inteligência artificial, o que estamos preservando no Brasil: conhecimento ou inércia?
A recente decisão de universidades chinesas de descontinuar cursos de artes visuais, design e comunicação visual não é apenas uma medida administrativa. Trata-se de um sinal claro de reorganização estrutural do trabalho diante do avanço da inteligência artificial. Ao reconhecer que determinadas funções já podem ser executadas por sistemas automatizados, a China enfrenta, de forma direta, o descompasso entre formação acadêmica e realidade produtiva.
O impasse da formação – Formar para ocupar vagas que estão desaparecendo é um erro de cálculo ou um modelo que se recusa a reconhecer o tempo em que vive?
Esse movimento impõe uma questão incontornável ao Brasil, e de maneira ainda mais aguda ao Amazonas. Não se trata apenas de preservar ou substituir cursos, mas de revisar o próprio sentido da formação universitária. Persistir na lógica de formação de empregados, em um cenário de automação crescente, é preparar gerações para um mercado em retração
A virada amazônica – Na Amazônia, onde o mercado não chega, a escolha é mais direta: ou se cria valor, ou se migra.
A resposta, no contexto amazônico, exige um salto conceitual. É aqui que emerge a ideia de mentofatura. Mais do que formar operadores de sistemas ou especialistas isolados, a universidade deve formar integradores sistêmicos. Indivíduos capazes de articular conhecimento técnico, visão estratégica e compreensão territorial para criar valor a partir das potencialidades locais.
O que já existia antes – A chamada abordagem sistêmica não nasce na academia. Ela já era praticada onde nunca houve separação entre natureza, economia e vida.
O risco de obsolescência acadêmica não está apenas na defasagem de conteúdos, mas na permanência de um modelo fragmentado de ensino. A formação baseada em disciplinas estanques já não responde à complexidade dos problemas contemporâneos, especialmente em regiões como a Amazônia, onde natureza, economia, cultura e política se entrelaçam de forma inseparável.
Dois modos de conhecer – De um lado, a ciência que separa para entender. De outro, o conhecimento que conecta para existir.
A alternativa não está na eliminação de áreas, como sugerido pelo caso chinês, mas em sua reconfiguração. A hibridização curricular torna-se imperativa. As artes, o design, o direito e a educação não perdem relevância; ao contrário, tornam-se ainda mais estratégicos quando integrados ao uso crítico e criativo da inteligência artificial.
O ponto de tensão – A inteligência artificial processa dados com precisão crescente, mas opera em um mundo que ela própria não compreende por inteiro.
No entanto, a verdadeira inflexão está no modo de abordar os problemas. A chamada abordagem sistêmica, frequentemente apresentada como inovação pedagógica, já existe há milênios na Amazônia. As populações indígenas desenvolveram um modo de conhecimento baseado na integração, na conexão e na imanência. Não há separação entre sujeito e objeto, nem hierarquia entre formas de vida. O conhecimento emerge da relação.
Epistemologia relacional – Osaber emerge da convivência, da escuta e da integração entre múltiplas formas de existência.
Nas cosmologias indígenas da Amazônia, o conhecimento não se constrói pela separação entre sujeito e objeto, nem pela hierarquização entre humano e natureza. Trata-se de uma epistemologia relacional, em que o saber emerge da convivência, da escuta e da integração entre múltiplas formas de existência. Esse ponto é decisivo porque introduz uma diferença fundamental em relação ao paradigma científico moderno que sustenta, em grande medida, o desenvolvimento da própria inteligência artificial: enquanto a ciência clássica tende à análise, decomposição e abstração, o conhecimento ancestral opera pela síntese, pela conexão e pela imanência.
Regimes distintos mas não incompatíveis – São regimes distintos, mas não necessariamente incompatíveis.
Esse ponto altera profundamente a leitura do fenômeno da inteligência artificial. Enquanto a ciência moderna que a produz se fundamenta na análise, na decomposição e na abstração, o conhecimento ancestral opera pela síntese e pela interdependência. São regimes distintos, mas não necessariamente incompatíveis.
A inteligência ancestral demonstra sua originalidade: na leitura de contextos, na percepção de limites e na integração de múltiplas dimensões da realidade.
A inteligência artificial amplia a capacidade de processamento e análise em escala inédita. Contudo, seus efeitos são sistêmicos, difusos e muitas vezes imprevisíveis. É justamente nesse campo que a inteligência ancestral demonstra sua originalidade: na leitura de contextos, na percepção de limites e na integração de múltiplas dimensões da realidade
A redefinição da mentofatura – Criar valor, na Amazônia, não pode significar apenas produzir riqueza. Exige sustentar relações.
A mentofatura amazônica, quando atravessada por essa epistemologia, ganha outra profundidade. Deixa de ser apenas a capacidade de transformar conhecimento em valor econômico e passa a incorporar a responsabilidade de manter o equilíbrio entre sistemas. Formar integradores, nesse contexto, é formar mediadores entre diferentes formas de inteligência.
O limite do modelo – Se a tecnologia avança mais rápido que a capacidade de interpretá-la, o problema não está na ferramenta, mas no referencial.
No interior do Amazonas, onde o mercado formal é rarefeito, essa abordagem não é uma escolha, mas uma necessidade. Formar empregados é perpetuar a dependência. Formar criadores de valor — capazes de articular tecnologia, biodiversidade e conhecimento local — é abrir caminho para uma economia enraizada e sustentável. A inteligência artificial, portanto, não se apresenta apenas como ameaça à empregabilidade. Ela tensiona algo mais profundo: os próprios fundamentos do conhecimento que orientam a formação acadêmica e a organização da sociedade.
O enigma permanece A inteligência artificial é uma ruptura ou um espelho das limitações da própria ciência que a criou?
Se inserida em um paradigma exclusivamente analítico e produtivista, tende a reproduzir lógicas de concentração e exclusão. Mas, quando colocada em diálogo com uma epistemologia baseada na relação e na integração, pode assumir um papel distinto: o de ferramenta ampliadora de uma inteligência mais abrangente. Diante disso, o enigma se impõe com maior precisão. A inteligência artificial é, de fato, uma ameaça — mas apenas dentro de um modelo que fragmenta, substitui e desconecta.
Sob outra perspectiva, ela se apresenta como desafio.
A inteligência artificial desafia apenas o trabalho e a universidade, ou desafia os próprios pressupostos da ciência moderna?
Não à capacidade da inteligência ancestral de compreendê-la, mas à capacidade do próprio sistema científico de reconhecer e incorporar formas de conhecimento que não se baseiam na separação, e sim na relação. A questão, portanto, se desloca. A inteligência artificial desafia apenas o trabalho e a universidade, ou desafia os próprios pressupostos da ciência moderna?
E, diante disso, qual inteligência está mais preparada para o futuro: a que analisa o mundo em partes, ou a que o compreende como um todo?
Estevão Monteiro de Paula possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Amazonas (1979), mestrado em Engenharia de Estruturas na Escola de Engenharia de São Carlos pela Universidade de São Paulo (1981) e Ph.D. – University of Tennessee (1989) dos EUA. Membro da comissão de revisão da ABNT NBR 7190:1997 – Exerceu atividades de Presidente do Instituto de Proteção Ambiental do Estado do Amazonas Gerente do Centro Técnico Operacional de Manaus do Sistema de Proteção da Amazônia – SIPAM, Diretor Substituto do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia – INPA e Coordenador Geral de Pesquisas do INPA.
