Uma pergunta feita ao ChatGPT pode produzir, em poucos segundos, uma resposta organizada, argumentos aparentemente consistentes e até referências para aprofundar o assunto. O que antes exigia pesquisar em diferentes fontes, comparar informações e elaborar uma conclusão agora pode ser resolvido em uma única conversa. A praticidade ajuda a explicar a popularização da inteligência artificial generativa no estudo, no trabalho e nas tarefas cotidianas. Ao mesmo tempo, a facilidade de obter respostas levanta uma questão que pesquisadores começam a investigar com mais atenção: o que acontece com o nosso raciocínio quando parte do esforço intelectual é transferida para uma máquina? A resposta não é simplesmente que a tecnologia torna as pessoas menos inteligentes, mas depende do que elas deixam de fazer e do que passam a fazer com a ferramenta.

A discussão ganhou relevância à medida que chatbots passaram a executar atividades que envolvem compreensão, escrita, análise e resolução de problemas. Uma pessoa pode pedir que a IA explique um conceito, resuma um relatório, organize argumentos ou recomende uma decisão sem precisar percorrer todas as etapas envolvidas nessas tarefas. Isso não significa, por si só, que ela esteja aprendendo menos ou perdendo a capacidade de pensar de maneira independente. A questão é saber se a ferramenta funciona como um apoio para desenvolver habilidades ou se substitui justamente as etapas pelas quais essas habilidades são construídas. Pesquisas recentes sobre aprendizagem e trabalho apontam diferenças entre obter bons resultados com a assistência da IA e conseguir reproduzir o desempenho sem ela.

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Para Mariana Achutti, CEO da Newnew, empresa de aprendizagem e desenvolvimento de pessoas, o ponto central está na participação humana durante o processo. “Quando a IA organiza informações, escreve argumentos e recomenda caminhos, ela passa a interferir em etapas pelas quais construímos nosso próprio pensamento”, afirma. A executiva defende que o avanço dessas ferramentas torna ainda mais importante saber avaliar respostas, compreender contextos e assumir responsabilidade pelas escolhas. “Quero que a tecnologia amplie aquilo que somos capazes de fazer e que a gente perceba o que está deixando de praticar ao longo desse caminho”, diz. A ciência ainda não permite concluir que o uso cotidiano da IA provoque uma perda generalizada de capacidade intelectual, mas já existem evidências de que a maneira de utilizar essas ferramentas pode influenciar o aprendizado e o esforço dedicado a pensar.

A resposta está pronta. E o raciocínio?

A diferença entre receber uma explicação e construir conhecimento aparece em tarefas aparentemente simples. Ao pesquisar um assunto, por exemplo, uma pessoa precisa identificar o que deseja descobrir, selecionar informações relevantes e avaliar se as fontes são confiáveis. Um chatbot pode condensar parte desse percurso em uma resposta fluente, reduzindo o tempo necessário para chegar a uma primeira compreensão. O problema surge quando a síntese é tratada como uma conclusão definitiva, sem que o usuário examine os argumentos ou investigue o que ficou de fora. Nesse cenário, a rapidez para acessar informações não garante que elas tenham sido compreendidas ou incorporadas ao repertório de quem as recebeu.

Achutti observa que a escrita é um exemplo particularmente claro desse processo. “Durante a escrita, organizamos ideias, percebemos lacunas e encontramos contradições”, afirma. Quando a IA produz um texto completo, o usuário pode receber um resultado bem estruturado sem necessariamente ter percorrido as etapas que ajudariam a desenvolver o argumento. “Uma pessoa pode entregar um texto impecável e não conseguir defender o argumento diante da primeira pergunta”, diz a executiva. Para ela, a aparência de qualidade do material não deve ser confundida com a compreensão efetiva do assunto.

A pesquisadora também chama atenção para o que denomina workslop, expressão usada para descrever conteúdos produzidos com IA que parecem bem elaborados, mas apresentam pouca consistência ou utilidade quando precisam ser utilizados no trabalho. “A aparente economia de tempo de uma pessoa vira trabalho adicional para outra”, afirma. Isso acontece quando o material precisa ser revisado, ter informações verificadas ou passar por uma reconstrução dos argumentos antes de cumprir sua finalidade. O fenômeno não demonstra que todo conteúdo gerado por IA seja superficial, mas mostra por que a qualidade não pode ser avaliada apenas pela fluidez do texto ou pela rapidez com que foi produzido. A revisão humana continua necessária para identificar falhas, corrigir imprecisões e verificar se o resultado responde ao problema original.

“Eu brinco que esse conteúdo pode funcionar como um ultraprocessado intelectual”, diz Achutti. A comparação se refere a materiais que apresentam informação e acabamento, mas podem não revelar um pensamento próprio ou uma compreensão aprofundada por trás da forma final. A executiva ressalta que o risco aumenta quando a pessoa não participa da construção do conteúdo e passa a depender da ferramenta para organizar ideias e formular argumentos. Isso não significa que utilizar IA para escrever seja necessariamente prejudicial, mas que o processo importa tanto quanto o produto entregue. “Quando usamos IA sem participar da construção, corremos o risco de produzir mais conteúdo e acrescentar pouca reflexão”, afirma.

O que a ciência já descobriu sobre IA e pensamento crítico

Um dos estudos mais citados nessa discussão foi publicado em julho de 2025 na revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), sob o título Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. A pesquisa, conduzida por pesquisadores ligados à Universidade da Pensilvânia e a outras instituições, acompanhou quase mil estudantes do ensino médio durante atividades de matemática. Os participantes tiveram acesso a diferentes versões de tutores baseados em inteligência artificial, incluindo uma ferramenta semelhante a um chatbot convencional e outra projetada para apoiar a aprendizagem sem entregar diretamente as respostas. Durante os exercícios assistidos, os estudantes que utilizaram IA apresentaram resultados melhores do que o grupo de comparação. A diferença ficou evidente, porém, quando precisaram realizar uma avaliação sem acesso à ferramenta.

No teste realizado sem assistência, os estudantes que haviam usado a versão convencional do chatbot tiveram desempenho 17% inferior ao do grupo que não utilizou IA durante a prática. Já os participantes que trabalharam com uma versão configurada para oferecer pistas e preservar parte do esforço de resolução não apresentaram a mesma queda estatisticamente significativa. Os pesquisadores identificaram que os estudantes frequentemente utilizavam a ferramenta convencional para obter e copiar soluções, enquanto o tutor orientado à aprendizagem incentivava interações mais voltadas à resolução dos exercícios. O resultado sugere que uma ferramenta pode melhorar o desempenho imediato sem produzir o mesmo benefício na aquisição de habilidades. É importante, contudo, respeitar o alcance do experimento: ele investigou estudantes do ensino médio em atividades de matemática, e não permite afirmar que todo uso de IA prejudique o pensamento crítico em qualquer contexto.

A relação entre IA e raciocínio também foi examinada por pesquisadores da Microsoft Research e da Carnegie Mellon University em um estudo apresentado na conferência CHI 2025, dedicada à interação entre pessoas e sistemas computacionais. Publicada em abril de 2025, a pesquisa reuniu respostas de 319 profissionais que utilizavam ferramentas generativas no trabalho e analisou 936 exemplos relatados pelos participantes. O levantamento investigou como esses trabalhadores percebiam o próprio pensamento crítico durante tarefas assistidas por IA e quais fatores influenciavam o esforço dedicado à análise. Os resultados associaram maior confiança na capacidade da ferramenta a um menor esforço percebido de pensamento crítico, enquanto a confiança dos profissionais nas próprias habilidades apareceu relacionada a maior envolvimento nessa avaliação. Como os dados se baseiam em experiências relatadas pelos participantes, eles indicam associações e percepções, não uma demonstração experimental de que a IA provoque perda de capacidade cognitiva.

O estudo também identificou que a IA pode mudar a natureza do trabalho intelectual, em vez de simplesmente eliminá-lo. Parte do esforço deixa de se concentrar na busca inicial por informações e passa a envolver a verificação das respostas, a integração do conteúdo produzido e a supervisão da tarefa. Isso significa que utilizar um chatbot não elimina necessariamente a necessidade de pensar, mas pode deslocar as etapas em que o raciocínio é exercitado. A questão passa a ser se o usuário consegue realizar essa avaliação com rigor ou se aceita o material produzido pela ferramenta sem examiná-lo. Em conjunto, as pesquisas apontam para uma conclusão mais específica do que a ideia de que a IA torna as pessoas menos inteligentes: os efeitos dependem da atividade, da forma de interação e das oportunidades que permanecem para a aprendizagem independente.

Créditos: Divulgação

Legenda: Mariana Achutti, CEO da Newnew

Pesquisar, escrever e decidir: o que muda quando delegamos tarefas à IA?

Na pesquisa de informações, a IA pode ampliar o acesso a referências e facilitar a identificação de assuntos que merecem investigação. Achutti relata que configurou seu assistente para receber, diariamente às oito horas da manhã, uma seleção de notícias sobre mercado, habilidades do futuro do trabalho e aprendizagem. “Ele reúne referências de diferentes lugares em uma amplitude que eu dificilmente conseguiria alcançar sozinha”, afirma. Para a executiva, entretanto, o valor da ferramenta não está apenas na seleção de conteúdos, mas no trabalho realizado depois que eles chegam. “A curadoria ganha valor quando se transforma em matéria-prima para uma opinião mais bem fundamentada”, diz. O exemplo mostra como a automação pode ampliar o repertório sem substituir a leitura, a apuração e a elaboração de uma interpretação própria.

A fluidez das respostas, por outro lado, pode dificultar a identificação de erros e simplificações. “Um texto fluente pode esconder divergências, simplificar uma pesquisa ou apresentar uma interpretação como se fosse consenso”, afirma Achutti. Ela também alerta que a presença de um link não garante que a fonte citada sustente a afirmação apresentada pelo chatbot. Por isso, recomenda verificar quem produziu a informação, em que contexto o dado foi obtido e quais são as limitações da pesquisa. Outra prática é procurar uma interpretação que desafie a primeira resposta, em vez de consultar a ferramenta apenas para confirmar uma opinião já formada. Esse cuidado é especialmente importante quando a informação será utilizada para uma decisão relevante ou publicada como fato.

Na escrita, o efeito depende do papel atribuído à ferramenta. Pedir sugestões de estrutura, identificar contradições ou encontrar pontos que precisam de aprofundamento pode ajudar a desenvolver um texto, desde que o autor continue responsável pelas ideias e pelos argumentos. Já solicitar uma resposta completa e simplesmente reproduzi-la reduz as oportunidades de exercitar a formulação independente. Achutti sugere levar anotações, experiências e opiniões próprias à conversa para investigar relações entre elas. “A IA ajuda a dar forma ao pensamento, enquanto continuamos escolhendo o que queremos dizer e por quê”, afirma. Nesse modelo, a tecnologia funciona como apoio à organização das ideias, e não como substituta da compreensão necessária para defendê-las.

Na tomada de decisões, a ferramenta pode ajudar a explorar alternativas que o usuário não havia considerado, mas as sugestões precisam ser confrontadas com as condições reais do problema. Achutti recomenda utilizar a IA para formular hipóteses e pensar em maneiras de verificá-las, em vez de tratar suas recomendações como decisões prontas. Em um problema de trabalho, por exemplo, o chatbot pode sugerir causas para a baixa participação em um treinamento e elaborar perguntas para investigar a situação. A etapa seguinte exige conversar com as pessoas envolvidas e comparar as hipóteses com as evidências disponíveis. “Essa troca exige que eu tenha presença na construção”, afirma a executiva. A participação humana é o que permite avaliar se uma sugestão faz sentido naquele contexto, identificar consequências e assumir a responsabilidade pela escolha final.

A IA também pode ajudar a pensar melhor?

Os riscos associados à delegação de tarefas não anulam os benefícios da tecnologia para o acesso ao conhecimento e a resolução de problemas. A própria pesquisa publicada na PNAS em 2025 mostrou que os estudantes com assistência de IA tiveram desempenho superior durante a prática, embora os resultados posteriores variassem conforme o desenho da ferramenta. A diferença entre os tutores indica que a forma de interação pode influenciar o que o usuário faz durante o processo de aprendizagem. Em vez de fornecer diretamente a solução, um sistema pode apresentar pistas, orientar tentativas e estimular o estudante a resolver parte do problema por conta própria. O estudo não demonstra que esse formato seja superior em todas as situações, mas oferece evidências de que o apoio à aprendizagem pode ser mais produtivo quando preserva o envolvimento do usuário.

Achutti também utiliza a ferramenta para questionar ideias e ampliar perspectivas. “Eu mesma confronto a ferramenta o tempo todo: questiono uma sugestão, acrescento contexto, discordo e peço que examine melhor um argumento”, afirma. A prática transforma a conversa em uma oportunidade de testar hipóteses e identificar fragilidades, desde que o usuário consiga avaliar criticamente as respostas recebidas. Uma sugestão da IA pode servir como ponto de partida para uma investigação, mas não deve ser confundida com uma conclusão comprovada. A qualidade da interação depende, portanto, tanto das possibilidades oferecidas pelo sistema quanto da disposição de quem o utiliza para examinar o resultado. A tecnologia pode ampliar o repertório de alternativas, mas não elimina a necessidade de julgamento.

Outra possibilidade é usar a IA para simular situações que permitam praticar habilidades antes de aplicá-las no cotidiano. Achutti cita o exemplo de quem deseja melhorar a comunicação e pode ensaiar uma conversa difícil com a ferramenta, pedindo que ela represente alguém com uma perspectiva diferente. Depois da simulação, o usuário pode analisar como conduziu o diálogo, quais respostas foram difíceis e que alternativas poderia experimentar. A prática não substitui a experiência real nem garante que a conversa aconteça da mesma maneira, mas oferece uma oportunidade de preparação. A executiva também sugere utilizar a ferramenta para identificar contradições em anotações próprias, organizar argumentos e explorar diferentes causas para um problema. Em todos esses casos, a IA contribui para o processo sem precisar fornecer uma resposta definitiva.

Uma pesquisa publicada em 2026 na revista Computers & Education examinou intervenções voltadas a estimular o pensamento crítico durante atividades realizadas em colaboração com IA generativa. O trabalho investigou como essas intervenções se relacionavam com a adoção direta de conteúdos gerados, a qualidade da resolução de problemas e a criatividade. Segundo os resultados apresentados pelos autores, os grupos que receberam intervenções de pensamento crítico reduziram a incorporação direta de respostas da IA e produziram soluções mais criativas e originais. O achado reforça a importância de considerar não apenas se uma ferramenta está disponível, mas também como as pessoas são orientadas a utilizá-la. Como ocorre com outras pesquisas nessa área, os resultados devem ser interpretados dentro das condições específicas do estudo, sem generalizações automáticas para todas as idades, tarefas ou formas de uso.

Como usar o ChatGPT sem terceirizar o próprio raciocínio

Uma das recomendações de Achutti é elaborar uma resposta própria antes de consultar a IA. “Pode ser um rascunho de cinco linhas: o que entendi, qual caminho considero e onde estão minhas dúvidas”, afirma. O exercício cria um ponto de partida para comparar a interpretação inicial com as sugestões da ferramenta e perceber o que foi acrescentado, corrigido ou deixado de lado. Em vez de pedir imediatamente uma explicação completa, o usuário pode apresentar sua hipótese e solicitar que o sistema identifique lacunas ou argumentos contrários. A estratégia mantém a pessoa envolvida na formulação do problema e facilita a avaliação crítica do resultado. Também permite perceber quando a resposta automática está apenas reformulando uma ideia já conhecida, sem acrescentar informações relevantes.

A segunda recomendação é investigar o que sustenta cada resposta, especialmente quando ela contém informações importantes para uma decisão. “Nas informações importantes, abrir as fontes, conferir contexto e data e procurar um contraponto consistente”, diz Achutti. O procedimento envolve verificar se a fonte existe, se apresenta os dados citados e se as conclusões correspondem ao que a pesquisa efetivamente demonstrou. Também é importante distinguir resultados experimentais, opiniões de especialistas e hipóteses ainda em investigação. A pesquisa da Microsoft Research e da Carnegie Mellon University reforça a relevância da verificação ao mostrar que a avaliação de informações permanece entre as principais atividades críticas em tarefas assistidas por IA. A confiança na ferramenta não deve substituir a análise independente, mesmo quando a resposta parece segura ou está bem escrita.

A terceira orientação é testar o conhecimento sem a ajuda do chatbot. “A terceira é recuperar e aplicar o que aprendi depois da conversa”, afirma a executiva. Isso pode significar fechar a ferramenta e explicar o assunto com as próprias palavras, responder a perguntas sem consultar a conversa ou aplicar o conceito a uma situação diferente daquela discutida inicialmente. Se a pessoa não conseguir reconstruir o argumento ou resolver um problema semelhante, terá um indício de que precisa aprofundar a compreensão. A estratégia ajuda a distinguir a familiaridade produzida pela leitura de uma resposta da capacidade de recuperar e utilizar o conhecimento de forma independente. No estudo publicado na PNAS, a diferença entre o desempenho durante os exercícios assistidos e a avaliação posterior sem IA ilustra a importância de observar o que o estudante consegue fazer sozinho.

Para Achutti, o objetivo não é abandonar a inteligência artificial, mas preservar as condições necessárias para que as habilidades humanas continuem se desenvolvendo. “São três hábitos pequenos que preservam nossa participação no processo: elaborar, verificar e aplicar”, afirma. A executiva também ressalta que a responsabilidade não deve recair apenas sobre os usuários, já que empresas e instituições de ensino precisam criar oportunidades para aprender, experimentar e avaliar decisões. Na prática, isso significa oferecer tempo para desenvolver habilidades, permitir que profissionais iniciantes executem tarefas formativas e avaliar a qualidade das escolhas, não apenas a velocidade das entregas. A tecnologia pode facilitar o trabalho e ampliar o acesso à informação, mas o benefício não é automático. Como resume Achutti, “a mudança de comportamento é a métrica”, e o desafio é perceber se o uso da IA está contribuindo para desenvolver capacidades que a pessoa consegue mobilizar mesmo quando a ferramenta não está disponível.