Ao escalar dados sem estruturar significado, estamos tornando as decisões mais rápidas — mas não necessariamente mais inteligentes
A missão Artemis II foi apresentada como mais um avanço técnico dentro de uma trajetória que a humanidade vem construindo há décadas, uma evolução quase previsível depois das missões Apollo, mais dados, mais precisão, mais controle, como se estivéssemos apenas refinando algo que já conhecemos profundamente, o que nos levou, ao longo do tempo, a construir um narrativa confortável de que a Lua havia deixado de ser um mistério para se tornar um objeto completamente mapeado, descrito e compreendido, reduzido a imagens, medições e modelos que cabem perfeitamente dentro de sistemas organizados e previsíveis, onde tudo parece já ter sido visto antes mesmo de olharmos novamente.
Essa narrativa não é falsa, mas é perigosamente incompleta, e é exatamente nessa incompletude que começa o desconforto que evitamos enfrentar.
Quando a tripulação voltou a observar a superfície lunar diretamente, o que emergiu não foi uma descoberta revolucionária no sentido tradicional, nenhuma quebra de paradigma científico que invalidasse o que já havia sido construído com rigor ao longo de décadas, mas algo muito mais incômodo, porque expõe um limite que preferimos ignorar, o limite da forma como interpretamos a realidade, uma vez que os astronautas passaram a descrever padrões que nunca haviam sido destacados com relevância, nuances de cor que não fazem parte da imagem mental que carregamos há gerações e contrastes de luz e sombra que criam uma sensação quase desconcertante de profundidade, como se a Lua, de repente, tivesse deixado de ser um objeto conhecido para voltar a ser um território estranho, não por falta de informação, mas por falta de entendimento.
Nada disso era novo, e é justamente esse o ponto que deveria nos incomodar mais profundamente, porque os dados já existiam, as imagens já estavam armazenadas e os modelos já haviam sido construídos com um nível de precisão que, em qualquer outro contexto, consideraríamos mais do que suficiente, e ainda assim fomos incapazes de enxergar aquilo que estava diante de nós, o que revela uma falha que não é tecnológica, mas cognitiva, uma falha que se repete de forma quase idêntica na maneira como estamos lidando com a inteligência artificial no presente.
Criamos uma narrativa sedutora de que, ao escalar nossa capacidade de processamento, estamos automaticamente elevando nossa capacidade de entendimento, como se ver mais fosse o mesmo que enxergar melhor, como se acumular dados fosse equivalente a construir significado, e é justamente essa confusão que a missão Artemis II desmonta de forma silenciosa, porém profundamente desconfortável para quem se acostumou a acreditar que a tecnologia, por si só, resolveria o problema da decisão.
A inteligência artificial é extraordinária, mas não da forma como preferimos acreditar, porque ela não entende o mundo, ela o comprime em padrões, ela não constrói significado, ela reorganiza correlações, ela não decide o que importa, ela apenas otimiza dentro daquilo que alguém já definiu como relevante, o que significa que sua potência está diretamente limitada pela estrutura que a antecede, uma estrutura que, na maioria dos casos, não foi explicitamente construída, mas herdada, fragmentada e aplicada sem questionamento.
Durante anos, olhamos para a Lua através de sensores, algoritmos e modelos computacionais e acreditamos que aquilo era suficiente, porque os dados estavam corretos, a resolução era alta e a capacidade de análise era inquestionável, mas o que faltava não era precisão, era interpretação, não era informação, era uma estrutura que desse sentido àquilo que já estava disponível, não era tecnologia, era entendimento, e esse tipo de lacuna não se resolve adicionando mais processamento, mas sim repensando a forma como organizamos a realidade.
O ser humano, por outro lado, não é mais rápido, não é mais preciso e certamente não é mais eficiente quando comparado a uma máquina, mas opera em uma dimensão que não pode ser reduzida a cálculo, porque ele não apenas observa o mundo, ele tenta entendê-lo, ele conecta o que vê com o que viveu, ele estranha aquilo que não faz sentido e questiona aquilo que não encaixa, e é justamente nesse desconforto que surgem as perguntas que movem o conhecimento adiante, o que explica por que alguém precisou voltar até a Lua para perceber algo que, tecnicamente, já estava disponível há anos.
Essa mesma lógica se repete dentro das empresas, onde organizações cercadas de dashboards, modelos preditivos e sistemas avançados de inteligência artificial continuam tomando decisões medianas, não por falta de capacidade analítica, mas porque confundiram capacidade de processamento com capacidade de entendimento, passando a acreditar que a resposta virá automaticamente do volume de informação disponível, quando, na prática, o problema nunca foi o dado, mas a forma como ele é interpretado.
É nesse ponto que a conversa se torna inevitavelmente mais desconfortável, especialmente para quem construiu narrativas baseadas na ideia de que a inteligência artificial seria suficiente para resolver problemas complexos de decisão, porque sem uma estrutura que organize a realidade, a IA não resolve o problema, ela apenas o escala, tornando mais rápida a execução de escolhas que continuam sendo mal fundamentadas, o que significa que eficiência sem entendimento apenas acelera erros.
O nome dessa estrutura é ontologia, e não por acaso foi justamente a partir dessa inquietação que comecei a desenvolver o conceito que sustenta o meu livro Ontologia da Decisão Empresarial, não como uma proposta teórica, mas como uma resposta prática a um problema recorrente que observo em diferentes organizações, onde existe abundância de informação e escassez de entendimento, onde há investimento massivo em tecnologia e fragilidade na tomada de decisão, onde sistemas evoluem mais rápido do que a capacidade de interpretar aquilo que eles produzem.
A ontologia não é um detalhe técnico que pode ser ignorado nem um conceito acadêmico distante da prática; ela é a base que define o que existe dentro de um sistema, como os elementos se relacionam e quais são as implicações dessas relações, e sem essa base qualquer tentativa de aplicar inteligência artificial em escala se torna uma forma sofisticada de automatizar padrões já existentes, sem alterar a qualidade do resultado.
Quando essa estrutura passa a existir de forma consistente, algo muda de verdade, porque a máquina deixa de operar apenas sobre dados e passa a operar sobre significado, enquanto o ser humano deixa de depender exclusivamente da própria intuição e passa a tomar decisões apoiado em uma representação mais clara da realidade, criando uma convergência que não elimina nenhuma das partes, mas potencializa ambas em uma dinâmica onde contexto e escala deixam de competir e passam a se complementar.
A missão Artemis II ilustra isso de forma quase simbólica, porque mostrou que não faltavam dados sobre a Lua, faltava uma forma diferente de olhar para eles, e esse é exatamente o ponto onde estamos hoje em relação à inteligência artificial, cercados de capacidade tecnológica e ainda distantes de uma compreensão mais profunda do que realmente importa, o que nos coloca diante de um risco que raramente é discutido com a seriedade necessária, que é o risco de avançarmos em velocidade sem avançar em entendimento.
Talvez o maior problema do momento atual não seja a limitação da inteligência artificial, mas a nossa disposição de acreditar que ela já resolveu um problema que, na verdade, ainda nem foi corretamente formulado, porque enquanto continuarmos confundindo dados com significado e processamento com inteligência, continuaremos construindo sistemas cada vez mais eficientes para executar decisões que ainda não entendemos completamente.
A Lua não mudou, ela sempre foi assim, complexa, irregular, cheia de detalhes que estavam ali o tempo todo, e o que mudou foi a forma como fomos capazes de interpretá-la quando alguém voltou a olhar sem a mediação de um sistema, o que nos leva a uma conclusão inevitável de que o verdadeiro avanço não está apenas na tecnologia que desenvolvemos, mas na capacidade de organizar significado de uma forma que permita que diferentes formas de inteligência operem juntas sobre a mesma realidade.
No fim, não se trata de escolher entre homem ou máquina, mas de reconhecer que, sem uma base comum de significado, nenhum dos dois é suficiente, e que o verdadeiro avanço não está na substituição, mas na construção dessa base, que é onde, de fato, diferentes formas de inteligência passam a operar de forma integrada, consistente e efetiva.
E essa base, independentemente de qualquer narrativa ou tendência tecnológica, não é opcional, porque sem ela não existe entendimento, apenas processamento, e ela tem nome, um nome que ainda é subestimado, mas que tende a se tornar central nos próximos anos, à medida que essa discussão amadurece.
Chama-se ontologia.
Leandro Monteiro é vice-presidente da ADVB, executivo internacional, formado em Administração de empresas pela Universidade Mackenzie, MBA em Varejo (FIA) e especialização em Marketing Engineer and Digital pela Université Grenoble Alpes. Atua como Diretor Executivo da AAXIS na América Latina e teve passagens por multinacionais como Heineken, Capri-Sun e MBRF.
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