Diferença Entre Deter Conhecimento e Obter Informação – O Risco da Atrofia Cognitiva na Era da IA

Vivemos na era da informação. Dados e conteúdo nos bombardeiam a todo instante, especialmente no setor de tecnologia. Ferramentas de busca e IA Generativa fornecem respostas imediatas para quase tudo.

Entretanto, é importante perguntar: Estamos realmente adquirindo conhecimento ou apenas acessando informações? A distinção entre esses dois conceitos é fundamental. A facilidade de obter informações pode criar a falsa impressão de entendimento, quando na verdade podemos estar apenas acumulando dados sem assimilá-los. 

Este artigo traz uma visão sobre um assunto que começa a se tornar um problema e cujos efeitos já começam a ser observados no dia a dia: O Risco da Atrofia Cognitiva na Era da IA.

Informação vs. Conhecimento: Conceitos Distintos

De forma simplificada, informação refere-se a dados organizados que transmitem alguma mensagem, enquanto conhecimento envolve compreensão profunda e capacidade de usar essas informações de maneira eficaz.

Informação é um conjunto de fatos ou dados brutos organizados. Já o conhecimento exige um processo cognitivo: É a capacidade de entender o significado da informação, relacioná-la a outros assuntos e aplicá-la de forma produtiva. Em outras palavras, a informação é a matéria-prima e o conhecimento é o produto refinado que surge quando interpretamos criticamente os dados e os integramos a experiências ou referências prévias. 

Dados brutos se transformam em informação quando recebem contexto; informação torna-se conhecimento quando interpretada e internalizada; por fim, conhecimento bem aplicado gera sabedoria. Apenas dispor de muitas informações não garante sabedoria: é necessário filtrá-las, conectá-las e assimilar seus insights.

Informação é algo externo, que pode ser transmitido ou armazenado em documentos e bancos de dados, ao passo que conhecimento envolve internalização e insight pessoal. Um profissional pode ler um manual técnico (informação), mas só desenvolverá conhecimento quando realmente compreender o conteúdo e souber utilizá-lo na prática. A simples disponibilidade de informação não gera conhecimento sem um processo de interpretação e análise crítica.

A Inteligência Artificial e a Ilusão do Conhecimento

Com a ascensão da IA, em especial de assistentes virtuais como ChatGPT, tornou-se trivial obter respostas instantâneas para quase qualquer pergunta. Essa comodidade, porém, traz um efeito colateral perigoso: A ilusão de que ter acesso à resposta equivale a compreender o assunto.

Quando um desenvolvedor pede a uma IA para resolver um erro de código, por exemplo, ele recebe informação (uma possível solução). Se o profissional aplicar a solução sem entender a causa do problema, não houve aquisição de conhecimento real, apenas uma transferência de informação.

Especialistas alertam que estamos nos tornando não “profissionais 10x mais produtivos” com IA, mas sim 10x mais dependentes dela. Este estudo da Microsoft demonstra isso: Estudo alerta para atrofia da cognição humana com uso constante de IA.

Cada vez que deixamos a IA resolver um problema em nosso lugar, trocamos a compreensão de longo prazo por um ganho imediato de conveniência. Em outras palavras, abrimos mão de aprender profundamente (conhecimento) em prol de rapidez (informação pronta). Há o risco de criar uma geração de profissionais que sabem perguntar à IA, mas não entendem as respostas em profundidade. Essa ilusão de conhecimento não é exclusiva da programação. Em diversas áreas, a sensação de “tudo está a um clique de distância” pode reduzir nosso esforço em estudar e refletir. E isso é muito perigoso.

Com tanta informação disponível, muitas vezes ficamos confusos sobre o que é verdade ou relevante. Uma pesquisa do Pew Research indicou que 59% dos adultos nos EUA se sentiam confusos diante do volume de informações disponível, sem saber discernir o que era fato ou fake. A IA, ao produzir textos ou respostas com ar de autoridade, pode reforçar essa confusão se não tivermos pensamento crítico. O conteúdo gerado por IA parece confiável, articulado, o que pode nos levar a aceitar informações sem questionar. Assim, podemos achar que “sabemos” algo (porque lemos em uma resposta da IA), quando na realidade não verificamos a veracidade nem assimilamos o conhecimento por trás. E, para piorar, a IA comete erros (chamados de alucinações), problema que ainda não tem uma solução única.

Implicações Para o Setor de Tecnologia

No ambiente tecnológico, ignorar a diferença entre informação e conhecimento pode trazer consequências significativas. Algumas implicações e recomendações importantes são:

Qualificação profissional superficial: Se profissionais se apoiarem excessivamente em respostas prontas de IA sem buscar entendimento profundo, as equipes podem acabar com conhecimento raso. Isso é arriscado em projetos complexos, pois falta autonomia para resolver problemas novos ou críticos. Empresas devem incentivar a aprendizagem contínua e o estudo dos fundamentos.

Risco de erros e viés: Informações fornecidas por IA podem conter erros ou vieses. Sem conhecimento para validar, um engenheiro pode implementar algo incorreto confiando cegamente na saída da máquina. Desenvolver o pensamento crítico é essencial: verificar fontes, testar hipóteses e não assumir que algo é verdade apenas porque foi informado por uma IA. Afinal, conhecimento implica justificativa e evidência, lembrando a definição filosófica de crença verdadeira justificada.

Perda de oportunidade de inovar: A inovação tecnológica muitas vezes surge do entendimento profundo de um problema, permitindo enxergar soluções originais. Se profissionais apenas reciclarem informações prontas (por exemplo, usando sempre bibliotecas ou respostas existentes sem entender a fundo), podem deixar de ver novas possibilidades. Investir em conhecimento (experimentação, pesquisa, troca de experiências) alimenta a criatividade e a capacidade de ir além do óbvio.

Gestão do conhecimento nas empresas: Organizações de TI precisam gerenciar ativamente o conhecimento interno. Isso inclui documentar lições aprendidas (transformar experiência tácita em informação explícita) e promover treinamentos práticos. Ferramentas de IA podem ser aliadas na gestão do conhecimento explícito (por exemplo, buscando informações em bases de dados rapidamente), mas cabe à cultura da empresa garantir que os funcionários convertam informação em conhecimento efetivo por meio de capacitação e experiências. 

Ética e consciência profissional: Em um mundo com IA, ser profissional de tecnologia não significa apenas saber usar ferramentas, mas também entender impactos e responsabilidades. Conhecimento envolve reconhecer contexto e consequências. Por exemplo, saber que um modelo de IA funciona (informação técnica) difere de conhecer as implicações éticas de utilizá-lo em larga escala (conhecimento contextual). Empresas devem valorizar profissionais que busquem esse nível de entendimento e formá-los não apenas como “operadores de informação”, mas como agentes de conhecimento capazes de pensar criticamente.

Em termos práticos, uma boa estratégia para não cair na armadilha da informação sem conhecimento é seguir alguns princípios simples no dia a dia profissional:

• Aprender ativamente: Ao consultar uma resposta ou documentação, não apenas copie a solução – procure explicar para si mesmo por que aquilo faz sentido. Faça anotações, relacione com conceitos que você já domina. 
• Validar e experimentar: Teste as informações obtidas. Se a IA sugere um código, execute e faça pequenos ajustes para ver diferentes resultados. Essa experimentação consolida o aprendizado e revela nuances que a informação bruta não mostra.
• Buscar várias fontes: Não dependa de uma fonte única (seja a saída de uma IA ou um único artigo). Cruzar informações de múltiplas referências aumenta a chance de construir uma compreensão correta e justificada.
• Refletir sobre a experiência: Sempre que terminar um projeto ou resolver um problema, reflita: O que aprendi de novo? Formalize esse conhecimento – escreva um post, discuta com o time. Assim a informação trabalhada se torna conhecimento coletivo.

Conclusão

A informação nos diz o quê; o conhecimento nos mostra o porquê e o como.

Na era da IA, onde a informação é abundante e instantânea, distinguir um do outro torna-se cada vez mais vital. Como profissionais de tecnologia, é tentador confiar nas respostas rápidas da IA e acreditar que “sabemos” algo apenas porque a solução está à mão. Mas é preciso humildade intelectual para reconhecer que acesso não equivale a domínio.

Transformar informação em conhecimento demanda tempo, esforço e reflexão crítica, elementos insubstituíveis, mesmo com as ferramentas mais avançadas. A filosofia do conhecimento nos lembra que saber requer justificação e verdade, e a experiência mostra que só aprendemos de fato quando interiorizamos e aplicamos o saber.

Portanto, encare a IA como uma poderosa aliada para lidar com o excesso de informações, mas não como um substituto para o aprendizado humano. Use-a para ganhar eficiência, mas conserve a atitude curiosa de investigar os fundamentos por trás das respostas. O setor de tecnologia prosperará não apenas com bancos de dados repletos de informações ou com algoritmos velozes, mas principalmente com pessoas que detêm conhecimento, profissionais capazes de pensar, questionar e inovar.

Informação é importante, mas conhecimento é poder duradouro. Cultivemos, então, o conhecimento em meio à avalanche de informações, para que a tecnologia seja guiada por entendimento real e sabedoria, e não por meras aparências de saber.

Não estou sugerindo que abandonemos as ferramentas de IA, pois esse navio já partiu. Mas precisamos de regras de engajamento. Aqui estão algumas ideias:

• Não use IA para problemas que você não tentou entender primeiro.
• Leia e entenda todas as soluções sugeridas pela IA.
• Períodos regulares de codificação sem assistência de IA.
• Foco em padrões de aprendizado, não apenas em consertar problemas imediatos.

Use a IA como sua aliada e não deixe-a substituir sua capacidade cognitiva. Se não quer ser substituído por um robô, não seja um.

David Matos