Como a avaliação crítica da inteligência artificial influencia o desempenho no trabalho e nos estudos

Confiança na IA e o papel do pensamento crítico

Uma pesquisa conjunta da Microsoft Research e da Carnegie Mellon University ouviu 319 profissionais que usam IA generativa pelo menos uma vez por semana e analisou 936 casos reais de aplicação. Os resultados indicam que maior confiança na tecnologia está associada a um uso menos crítico, enquanto uma postura mais autoconfiante favorece a análise aprofundada.

Os participantes admitiram que deixam de questionar as respostas da IA quando não se sentem capacitados para inspecionar, melhorar ou orientar os resultados fornecidos. O estudo não mediu a evolução do pensamento crítico ao longo do tempo, limitando-se a capturar o cenário atual.

Quando a ferramenta se transforma em muleta

Um experimento com quase mil estudantes do ensino médio na Turquia, publicado na revista PNAS, comparou grupos de matemática. Durante as aulas práticas, alunos que usaram uma interface semelhante à do ChatGPT tiveram um desempenho 48% superior ao do grupo de controle, mas na avaliação sem IA ficaram 17% abaixo.

A maioria desses estudantes solicitava apenas a resposta pronta e acreditava ter aprendido tanto quanto os colegas. Um outro grupo utilizou uma versão que incentivava o raciocínio e obteve resultados na prova comparáveis aos do grupo de controle. Os autores defendem que as ferramentas sejam projetadas com mecanismos de proteção para evitar o uso passivo.

Aplicação prática do pensamento crítico no dia a dia

Segundo o estudo da Microsoft, o pensamento crítico se concentra em três atividades principais: verificação, integração e supervisão da tarefa.

  • Verificação: checar números, nomes e fontes. Exemplo: confirmar em um relatório original um dado de vendas citado por um resumo gerado pela IA.
  • Integração: adaptar o conteúdo ao contexto. Exemplo: reescrever um e-mail sugerido para que ele se encaixe no tom e no histórico de um cliente específico.
  • Supervisão da tarefa: definir objetivos e critérios, e assumir a responsabilidade pelo resultado final. Exemplo: informar à IA o público-alvo e o formato desejado de um relatório e revisar a resposta fornecida.

O que ainda não está esclarecido

Os achados apontam para uma correlação, não para uma relação de causa e efeito comprovada no ambiente profissional. A pesquisa da Microsoft baseou-se em autorrelatos, e o experimento da PNAS envolveu adolescentes em aulas de matemática.

Os pesquisadores sugerem que os resultados podem ajudar a criar ferramentas que estimulem a prática do pensamento crítico. Em resumo, a verificação ativa das respostas está ligada a um uso mais crítico da tecnologia, enquanto a confiança excessiva, sem checagem, está associada à dependência da ferramenta.