Algures entre a última atualização do modelo e a próxima, a IA generativa deixou de ser uma novidade e tornou-se parte da mobília. O inquérito global mais recente da McKinsey revelou que 88% das organizações utilizam agora a IA em, pelo menos, uma função empresarial.

A nível interno, os números são ainda mais interessantes: num outro artigo, a mesma consultora revela que os executivos estimam que cerca de 4% dos colaboradores recorrem à IA generativa para uma parte significativa do seu trabalho diário, enquanto o valor real se aproxima dos 13%. E ainda que quase todos os profissionais do conhecimento, 94% para a generalidade dos colaboradores e 99% para níveis de gestão, afirmam estar pelo menos "familiarizados" com as ferramentas.

Mas basta olhar para dois exemplos recentes para perceber que essa familiaridade não é assim tão simples. Penso muitas vezes no grande especialista do tema, chamemos-lhe o "Encantador de IA". Ele voa de conferência em conferência a dizer a salas cheias de executivos para adotarem as ferramentas, para deixarem de ter medo, para deixarem que a máquina assuma o trabalho pesado, para que os humanos possam dedicar-se ao pensamento. Mas, recentemente, dispensou um colaborador, um colaborador inteligente e motivado, porque tinha usado o Claude para formatar um documento. Não para o pensar. Não para o escrever. Para o formatar. O instinto foi quase involuntário: se a máquina lhe tocou, algo de valor estava perdido.

A alguns campus de distância, uma cena semelhante desenrola-se ao contrário. Estudantes de mestrado, os mesmos que pedem ao ChatGPT para aperfeiçoar os capítulos das suas teses e ao Claude para organizar as suas apresentações e trabalhos de grupo, descrevem um professor que usa a mesma ferramenta para estruturar uma apresentação em aula como pouco profissional. Não importa a ideia, o conteúdo ou o resultado. Pouco profissional, como se houvesse uma hierarquia de pessoas autorizadas a recorrer a alguma forma de ajuda e a pessoa à frente da sala estivesse abaixo dessa linha.

Reparem no paradoxo: a mesma ferramenta que se usa sem pestanejar em privado torna-se, de repente, motivo de suspeita quando é outra pessoa a usá-la. Neste mundo em que todos estão discretamente a subcontratar um parágrafo, um slide ou um primeiro rascunho a uma máquina, ainda não parámos para perguntar o que estamos, de facto, a comprar e a vender uns aos outros. Talvez não seja o trabalho em si nem o impacto resultante. Talvez seja apenas a história de quem se esforçou para o criar.

Eis a parte que nos deve deixar a todos um pouco embaraçados: nada disto tem a ver com qualidade. Investigadores da Columbia Business School concluíram que as pessoas valorizavam, numa estimativa de valor monetário, a arte rotulada como gerada por IA em cerca de 62% menos do que arte idêntica rotulada como feita por humanos. Isto apesar de um pré-teste ter confirmado que os observadores normalmente não conseguiam distinguir as duas, por mais confiantes que se sentissem. Num estudo relacionado, a mesma obra de arte suscitou menos admiração e menos empatia nos espectadores assim que estes acreditaram que tinha sido criada por uma máquina, mais uma vez sem que nada no objeto em si tivesse mudado. Investigadores da Universidade de Duke descobriram algo quase cómico na sua simetria: um estudo que incluiu 4400 participantes revelou que as pessoas que admitiram utilizar IA no trabalho foram consideradas mais preguiçosas, menos competentes e menos diligentes do que aquelas que receberam ajuda de qualquer outra fonte, e que essa penalização só se atenuou quando a pessoa que as avaliava também utilizava IA para o fazer.

Mas então, parece que não estamos na realidade a avaliar um produto final. Estamos sim a avaliar o trabalho imaginado por trás dele. E o fácil acesso aos numerosos modelos de IA generativa veio cortar silenciosamente o fio que ligava o esforço ao resultado: uma apresentação de slides costumava ser prova de horas de trabalho; um parágrafo bem elaborado costumava ser prova de cuidado. Agora, pode ser prova de 40 segundos e de um bom prompt, e ninguém consegue perceber, do lado de fora, qual deles está a ver. Por isso, fazem-se suposições e essas suposições quase sempre vão contra a máquina.

O que torna isto fascinante, em vez de apenas deprimente, é a forma seletiva como a suspeita é aplicada. O conferencista que dispensou o seu colaborador vai para casa usar a IA na criação do seu próximo artigo ou da sua próxima apresentação. E os estudantes que julgam o seu professor vão pedir a uma IA para aperfeiçoar as suas cartas de apresentação até de manhã. Ninguém se considera aquele que está a escolher o atalho. O atalho é sempre aquele que a outra pessoa tomou.

Talvez a reflexão a fazer não seja sobre se a IA tem um lugar na sala. É evidente que já o tem: está sentada silenciosamente por trás de cada secretária. A questão mais interessante é sobre aquilo pelo qual estamos realmente a pagar quando elogiamos o trabalho de alguém como autêntico: o resultado, ou o sofrimento que presumimos que o tenha produzido.

Será que já não conseguimos avaliar o trabalho, apenas o esforço? Porque, se for a segunda opção, podemos ser uma sociedade que está a inflacionar o preço do esforço, por oposição ao resultado, precisamente quando as ferramentas tornaram esse esforço opcional, e a chamar hipócritas às pessoas que se apercebem disso. Isto, claro, até ao momento em que fazemos exatamente o mesmo, uma hora depois, sozinhos e com a porta fechada.