Aqui está a única coisa que você nunca deve terceirizar para um modelo de IA.

Em um mundo onde a eficiência é prioridade e a disrupção cria mercados bilionários da noite para o dia, é inevitável que as empresas estejam de olho na IA generativa como uma poderosa aliada. Desde o ChatGPT da OpenAI gerando texto semelhante ao humano, até o DALL-E produzindo arte quando solicitado, vimos vislumbres de um futuro onde as máquinas criam ao nosso lado — ou até mesmo lideram a carga. Por que não estender isso para pesquisa e desenvolvimento (P&D)? Afinal, a IA poderia acelerar a geração de ideias, iterar mais rápido do que os pesquisadores humanos e potencialmente descobrir a “próxima grande coisa” com impressionante facilidade, certo?

Espere um momento. Tudo isso soa ótimo em teoria, mas vamos ser realistas: confiar na IA generativa para assumir seu P&D provavelmente acabará em consequências significativas, talvez até catastróficas. Seja você uma startup em estágio inicial buscando crescimento ou um player estabelecido defendendo seu território, terceirizar tarefas generativas no seu pipeline de inovação é um jogo perigoso. Na pressa de abraçar novas tecnologias, existe um risco iminente de perder a essência do que faz inovações realmente revolucionárias — e, pior ainda, enviar toda a sua indústria para uma espiral de morte de produtos homogenizados e sem inspiração.

Deixe-me explicar por que a dependência excessiva da IA generativa em P&D poderia ser o calcanhar de Aquiles da inovação.

1. O gênio não original da IA: Predição ≠ imaginação

A IA generativa é essencialmente uma máquina de previsão supercarregada. Ela cria ao prever quais palavras, imagens, designs ou trechos de código se encaixam melhor com base em uma vasta história de precedentes. Por mais elegante e sofisticado que isso possa parecer, vamos deixar claro: a IA é tão boa quanto seu conjunto de dados. Ela não é genuinamente criativa no sentido humano da palavra; não “pensa” de formas radicais e disruptivas. Ela olha para trás — sempre dependendo do que já foi criado.

No P&D, isso se torna uma falha fundamental, e não uma característica. Para realmente abrir novos caminhos, você precisa de mais do que apenas melhorias incrementais extrapoladas de dados históricos. Grandes inovações muitas vezes surgem de saltos, pivôs e reimaginações, não de uma leve variação em um tema existente. Considere como empresas como a Apple com o iPhone ou a Tesla no setor de veículos elétricos não apenas melhoraram produtos existentes — elas inverteram paradigmas de cabeça para baixo.

A IA generativa pode iterar esboços de design do próximo smartphone, mas não nos libertará conceitualmente do próprio smartphone. Os momentos ousados e transformadores — aqueles que redefinem mercados, comportamentos, até indústrias — vêm da imaginação humana, não de probabilidades calculadas por um algoritmo. Quando a IA está dirigindo seu P&D, você acaba com melhores iterações de ideias existentes, e não com a próxima grande inovação que define categorias.

2. A IA generativa é uma força homogenizadora por natureza

Um dos maiores perigos em deixar a IA assumir o controle do seu processo de ideação de produtos é que a IA processa conteúdo — seja designs, soluções ou configurações técnicas — de maneiras que levam à convergência em vez de divergência. Dado os conjuntos de dados de treinamento sobrepostos, o P&D impulsionado por IA resultará em produtos homogenizados no mercado. Sim, diferentes variações do mesmo conceito, mas ainda o mesmo conceito.

Imagine isto: Quatro de seus concorrentes implementam sistemas de IA generativa para projetar as interfaces de usuário (UIs) de seus telefones. Cada sistema está treinado em mais ou menos o mesmo conjunto de informações — dados extraídos da web sobre preferências do consumidor, designs existentes, produtos mais vendidos e assim por diante. O que todos esses sistemas de IA produzem? Variações de um resultado semelhante.

O que você verá se desenvolver ao longo do tempo é uma coesão visual e conceitual perturbadora onde os produtos rivais começam a se espelhar. Claro, os ícones podem ser ligeiramente diferentes, ou os recursos do produto diferirão em margens, mas substância, identidade e singularidade? Em breve, eles evaporam.

Já vimos os primeiros sinais desse fenômeno na arte gerada por IA. Em plataformas como ArtStation, muitos artistas levantaram preocupações em relação ao influxo de conteúdo produzido por IA que, em vez de mostrar criatividade humana única, parece uma estética reciclada remixando referências culturais populares, grandes tropos visuais e estilos. Esta não é a inovação de ponta que você deseja impulsionando seu motor de P&D.

Se cada empresa utiliza IA generativa como sua estratégia de inovação de fato, então sua indústria não terá cinco ou dez novos produtos disruptivos a cada ano — terá cinco ou dez clones enfeitados.

3. A magia da travessura humana: Como acidentes e ambiguidade impulsionam a inovação

Todos nós lemos os livros de história: A penicilina foi descoberta por acaso depois que Alexander Fleming deixou algumas culturas de bactérias descobertas. O forno micro-ondas nasceu quando o engenheiro Percy Spencer acidentalmente derreteu uma barra de chocolate por ficar muito perto de um radar. Ah, e o Post-it? Outro acidente feliz — uma tentativa malsucedida de criar um adesivo superforte.

De fato, falhas e descobertas acidentais são componentes intrínsecos do P&D. Pesquisadores humanos, sintonizados de forma única com o valor oculto na falha, são frequentemente capazes de ver o inesperado como uma oportunidade. Serendipidade, intuição, palpite — estes são tão fundamentais para uma inovação bem-sucedida quanto qualquer roteiro cuidadosamente elaborado.

Mas aqui está o cerne do problema com a IA generativa: Ela não tem conceito de ambiguidade, muito menos a flexibilidade para interpretar a falha como um ativo. A programação da IA a ensina a evitar erros, otimizar para a precisão e resolver ambigüidades dos dados. Isso é ótimo se você está otimizando logística ou aumentando a produção de uma fábrica, mas é terrível para a exploração inovadora.

Ao eliminar a possibilidade de ambiguidade produtiva — interpretando acidentes, desafiando designs falhos — a IA achata potenciais caminhos para a inovação. Humanos abraçam a complexidade e sabem deixar as coisas respirarem quando um resultado inesperado se apresenta. A IA, por sua vez, se concentrará na certeza, normalizando ideias medianas e sidelining qualquer coisa que pareça irregular ou não testada.

4. A IA falta empatia e visão — duas intangíveis que tornam produtos revolucionários

A questão é: A inovação não é apenas um produto da lógica; é um produto de empatia, intuição, desejo e visão. Os humanos inovam porque se preocupam, não apenas com eficiência lógica ou resultados financeiros, mas com a resposta a necessidades e emoções humanas sutis. Sonhamos em fazer as coisas mais rápidas, seguras, mais agradáveis, porque, em um nível fundamental, entendemos a experiência humana.

Pense sobre o gênio por trás do primeiro iPod ou o design minimalista da interface de busca do Google. Não foi apenas o mérito técnico que fez dessas inovações bem-sucedidas — foi a empatia para entender a frustração do usuário com players de MP3 complexos ou com motores de busca abarrotados. A IA generativa não pode replicar isso. Ela não sabe como é lutar com um aplicativo bugado, maravilhar-se com um design elegante ou sentir frustração por uma necessidade não atendida. Quando a IA “inova”, ela o faz sem contexto emocional. Essa falta de visão reduz sua capacidade de criar pontos de vista que ressoem com seres humanos reais. Pior ainda, sem empatia, a IA pode gerar produtos que são tecnicamente impressionantes, mas que se sentem frios, estéreis e transacionais — desprovidos de humanidade. Em P&D, isso é um assassino de inovações.

5. Demasiada dependência da IA arrisca desqualificar o talento humano

Aqui vai uma consideração final, arrepiante para os fanáticos do nosso futuro reluzente com IA. O que acontece quando você deixa a IA fazer demais? Em qualquer área onde a automação erode o engajamento humano, as habilidades se degradam ao longo do tempo. Basta olhar para as indústrias onde a automação inicial foi introduzida: os funcionários perdem o contato com o “porquê” das coisas porque não estão exercitando seus músculos de resolução de problemas regularmente.

Em um ambiente focado em P&D, isso cria uma ameaça genuína ao capital humano que molda a cultura de inovação a longo prazo. Se as equipes de pesquisa se tornarem meros supervisores do trabalho gerado pela IA, podem perder a capacidade de desafiar, pensar além ou transcender a produção da IA. Quanto menos você praticar a inovação, menos capaz você se tornará de inovar por conta própria. Quando você perceber que ultrapassou o equilíbrio, pode ser tarde demais.

Essa erosão das habilidades humanas é perigosa quando os mercados mudam dramaticamente, e nenhuma quantidade de IA pode guiá-lo através do nevoeiro da incerteza. Tempos disruptivos exigem que os humanos rompam as molduras convencionais — algo que a IA nunca fará bem.

O caminho a seguir: IA como um suplemento, não um substituto

Para deixar claro, não estou dizendo que a IA generativa não tem lugar em P&D — ela absolutamente tem. Como uma ferramenta complementar, a IA pode capacitar pesquisadores e designers a testar hipóteses rapidamente, iterar através de ideias criativas e refinar detalhes mais rápido do que nunca. Usada corretamente, pode aumentar a produtividade sem sufocar a criatividade.

A questão é a seguinte: Precisamos garantir que a IA atue como um suplemento, e não um substituto, à criatividade humana. Pesquisadores humanos precisam permanecer no centro do processo de inovação, usando ferramentas de IA para enriquecer seus esforços — mas nunca abdicar do controle da criatividade, visão ou direção estratégica para um algoritmo.

A IA generativa chegou, mas também chegou a necessidade contínua daquela rara e poderosa centelha de curiosidade e audácia humana — a que nunca pode ser reduzida a um modelo de aprendizado de máquina. Não vamos perder de vista isso.

Ashish Pawar é engenheiro de software.