“Quando falamos em Inteligência Artificial, normalmente pensamos nos modelos. Mas existe uma camada anterior, muito menos visível e igualmente decisiva: a infraestrutura que torna esses modelos possíveis”
O que o MIT está discutindo e por que a Amazônia precisa prestar atenção
A IA já faz parte da nossa vida. Mas ainda aprendemos a conversar com ela.
Para compreender esse momento, o Brasil Amazônia Agora inicia uma série de conversas com Mariana Leite, pesquisadora no Massachusetts Institute of Technology (MIT).
Todo grande avanço tecnológico atravessa um período curioso. Primeiro desperta fascínio. Depois se transforma em ferramenta de trabalho. Só mais tarde passa a reorganizar silenciosamente a maneira como uma sociedade produz conhecimento, toma decisões e cria riqueza.
A Inteligência Artificial parece viver exatamente essa transição.
Milhões de pessoas já recorreram ao ChatGPT, ao Gemini, ao Claude ou a outros sistemas semelhantes. Empresas anunciam estratégias baseadas em IA. Governos discutem regulação. Universidades reformulam currículos. Ao mesmo tempo, cresce a percepção de que ainda compreendemos apenas uma pequena parte do que essa tecnologia poderá representar nos próximos anos. Estudos recentes mostram justamente essa diferença entre alcance e uso efetivo: a IA já chegou a um público enorme, mas a incorporação profunda ao trabalho e à vida cotidiana ainda ocorre de forma desigual.
A proposta não é explicar apenas como funciona a Inteligência Artificial. É entender como ela poderá transformar a Amazônia.
Porque, se no século passado a disputa geopolítica girava em torno da energia, da indústria e das matérias-primas, neste século ela também passa pela capacidade de produzir, interpretar e aplicar conhecimento em larga escala.
BAA
Mariana, existe uma sensação de que a Inteligência Artificial já tomou conta da vida das pessoas. Mas essa percepção corresponde aos fatos?
Mariana Leite
Depende da régua que utilizamos.
Se olharmos apenas para quantas pessoas já tiveram algum contato com ferramentas de IA, o número realmente impressiona. Pesquisas internacionais mostram que a maioria dos usuários de internet já experimentou alguma aplicação baseada em inteligência artificial nos últimos doze meses. O próprio ChatGPT alcançou uma velocidade de adoção inédita, tornando-se um dos aplicativos de maior crescimento da história.
Mas experimentar uma ferramenta não significa incorporá-la à rotina.
Quando observamos quem utiliza IA de maneira recorrente, crítica e integrada ao trabalho ou aos estudos, a parcela diminui bastante. Há uma diferença importante entre conhecer a tecnologia e desenvolver fluência para trabalhar com ela. Essa distinção aparece em praticamente todos os levantamentos.
No ambiente corporativo, muitas organizações afirmam utilizar Inteligência Artificial, mas isso frequentemente significa que apenas um departamento realiza experiências pontuais. Entre as pessoas acontece algo semelhante. Grande parte conhece a IA apenas pela caixa de diálogo. Faz uma pergunta, recebe uma resposta e encerra a interação.
Esse é um começo importante, mas ainda distante do potencial da tecnologia.
A transformação mais profunda acontece quando a IA deixa de ser apenas um mecanismo de consulta e passa a participar da organização do trabalho, da análise de informações, da formulação de hipóteses, da criação de soluções e da tomada de decisões.
Por isso, gosto de pensar menos em quantas pessoas usam IA e mais em qual relação elas estabeleceram com ela. Hoje, a maioria ainda está no estágio inicial dessa relação.
BAA
Há um detalhe que merece atenção. Durante décadas, inclusão digital significava colocar computadores nas escolas ou conectar pessoas à internet. Agora surge uma segunda camada de inclusão. Não basta acessar a Inteligência Artificial. Será preciso aprender a pensar com ela, questioná-la, verificar suas respostas e compreender suas limitações.
Essa talvez seja uma das novas formas de desigualdade do século XXI.
Mariana Leite
Exatamente. Os próprios dados brasileiros mostram isso.
O uso da IA cresce muito mais rapidamente entre pessoas com maior escolaridade e maior renda. Quem já possuía melhores condições de acesso à informação também tende a desenvolver mais rapidamente as competências necessárias para utilizar essas ferramentas.
Esse fenômeno vai além da tecnologia. Ele envolve educação, cultura digital e capacidade crítica. Existe uma diferença importante entre letramento em IA e fluência em IA.
O letramento permite compreender o que essa tecnologia é e quais são seus limites. A fluência permite incorporá-la ao cotidiano de maneira produtiva, responsável e criativa. Ainda estamos longe de alcançar essa segunda etapa em grande parte da população.
BAA
Talvez a Amazônia ajude a tornar essa diferença mais concreta.Um pesquisador utiliza IA para interpretar imagens de satélite.Uma indústria reorganiza sua logística. Uma cooperativa prevê a melhor janela para navegar durante a estiagem.No fundo, estamos falando da mesma tecnologia.O que muda entre esses exemplos?
Mariana Leite
O que muda é a capacidade de transformar tecnologia em inteligência.
A Inteligência Artificial não produz impacto simplesmente porque está disponível. Ela produz impacto quando passa a fazer parte da forma como uma organização aprende, decide e resolve problemas.
Por isso acredito que o verdadeiro diferencial não estará em quem possuir mais ferramentas, mas em quem desenvolver maior fluência para utilizá-las. Essa diferença vale para pessoas, empresas, universidades e governos.
A Amazônia talvez seja um dos melhores exemplos disso. Ela reúne desafios ambientais, logísticos, científicos e sociais de enorme complexidade. Quanto mais complexo é um problema, maior tende a ser o valor de uma tecnologia capaz de ampliar nossa capacidade de compreendê-lo.
É por isso que vejo uma oportunidade importante para a região. A questão não é apenas trazer Inteligência Artificial para a Amazônia.
É permitir que a Amazônia também ajude a construir novos conhecimentos com Inteligência Artificial. Essa talvez seja uma mudança de perspectiva que ainda discutimos pouco. E ela nos leva naturalmente ao próximo tema. Quando falamos em Inteligência Artificial, normalmente pensamos nos modelos.
Mas existe uma camada anterior, muito menos visível e igualmente decisiva: a infraestrutura que torna esses modelos possíveis. Hoje, um dos debates mais interessantes que acompanho no MIT já não é apenas sobre algoritmos. É sobre capacidade computacional, energia, data centers e inferência.
No próximo encontro, gostaria de conversar justamente sobre isso, porque essa discussão pode alterar profundamente a posição estratégica do Brasil e da própria Amazônia na economia da Inteligência Artificial.
