Na era das respostas instantâneas, impulsionadas por ferramentas de inteligência artificial, está cada vez mais claro que o diferencial entre respostas rasas e genéricas está diretamente ligado à forma como as perguntas são formuladas.
Em nenhum outro momento da história tivemos à nossa disposição tanta informação, disponível tanto fisicamente quanto online, por meio de artigos, cursos, vídeos, podcasts etc. Embora sejamos inundados por uma quantidade imensa de dados e respostas, o verdadeiro diferencial não está apenas em ter acesso a essas respostas, mas em saber fazer as perguntas certas.
Isso faz com que ter um bom repertório de conhecimento permita ao ser humano extrair o melhor dessas ferramentas, elaborando perguntas que conduzem a insights mais profundos e a resultados mais relevantes e aplicáveis.
A título de exemplo, vou usar uma pequena questão hipotética da área de banco de dados, relacionada à popularidade dos SGBDs (Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados). Imagine que um estudante deseje saber qual é o banco de dados mais popular, para usá-lo como base de dados em uma aplicação que pretende desenvolver. Suponha ainda que esse estudante não queira investir em licenças de software e deseje distribuir sua aplicação de maneira simples, via web.
Uma pergunta genérica como “qual é o SGBD mais utilizado?” tende a gerar uma resposta superficial, que pode levá-lo a tomar uma decisão inadequada para o tipo de projeto que deseja construir. Já uma pergunta mais específica, cercada de contexto, tende a ser mais assertiva e pode indicar um SGBD mais alinhado às suas necessidades.
Para sustentar esse raciocínio, submeti duas perguntas ao ChatGPT 4-o e observei as respostas:
- Quais são os 5 SGBDs mais utilizados? (pergunta simples e genérica)
A resposta apontou Oracle Database, MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL e MongoDB, nessa ordem, como os mais utilizados. Vale destacar que a resposta mistura ferramentas proprietárias e livres, além de SGBDs relacionais e não relacionais.
Agora, vejamos uma abordagem mais elaborada, com contexto específico, que deixa claro não apenas o que se quer saber, mas também para que a informação será usada:
- Estou iniciando o desenvolvimento de uma aplicação web e preciso escolher um SGBD adequado para armazenar os dados do sistema. Busco uma solução que seja gratuita (sem necessidade de licenciamento), amplamente adotada pela comunidade de desenvolvedores e com bom suporte para armazenamento em nuvem. Me dê 5 opções.
A resposta apresentou PostgreSQL, MySQL (Community Edition), MariaDB, SQLite e Firebird, nessa ordem. Além disso, trouxe diversas informações adicionais sobre cada SGBD, como questões técnicas relacionadas à nuvem e escalabilidade, que não serão detalhadas neste artigo.
Observe como a contextualização fez total diferença nos resultados obtidos. Nesse caso, além de apresentar claramente o problema, consideramos que o estudante do exemplo possui um repertório prévio de conhecimentos que o habilita a formular a pergunta certa para sua situação. E é justamente esse tipo de repertório que nos oferece uma vantagem competitiva.
Também vale a pena citar o risco da automação acrítica, que é confiar cegamente em respostas sem entender o contexto ou validar as respostas obtidas em sua pesquisa, o que pode levar a decisões ruins com consequências desastrosas.
As ferramentas de IA estão cada vez mais integradas ao nosso cotidiano e têm potencial para ampliar significativamente a produtividade em qualquer área profissional. No entanto, é fundamental compreender que o valor da resposta está diretamente relacionado à qualidade da pergunta. Repertório, contexto e conhecimento técnico não são acessórios, são pré-requisitos para usar a inteligência artificial com consciência, precisão e responsabilidade. Afinal, na era da automação, pensar continua sendo uma tarefa humana.
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