Aliando Inteligência Artificial à Inteligência Humana
Bastam poucas pessoas fazendo isso em cada organização
A febre da Inteligência Artificial parece sintoma de uma espécie de pandemia. O negócio é contagioso. Mentes criativas nas empresas e nos centros de ciência e tecnologia estão se voltando quase que exclusivamente para isso. Até aqui, tudo bem.
Mas de repente surge um novo ídolo: a organização artificial (impregnada de IA) será superior à organização humana. Isso vai acabar chegando a todas as organizações da sociedade civil e dos governos (é só questão de tempo).
Esse é um problema, mas também será uma boa oportunidade para os que conseguirem percorrer as trilhas abertas desde o início do século pela exploração das redes e da democracia como modo-de-vida. Modos de salvaguardar a inteligência tipicamente humana poderão ser “módulos sociais de sobrevivência” num mundo dominado por Estados autocráticos e Big Techs desumanizantes.
As organizações humanas que quiserem sobreviver não podem resistir à onda da Inteligência Artificial e ficar lutando para “colocá-la no seu lugar” por meio de uma retrógrada revolta ludista contra o avanço tecnológico trazido pela IA. Elas estão confrontadas com o desafio de descobrir maneiras criativas de se aliar à inteligência artificial mantendo um foco claro naquilo que nos torna humanos.
Para fazer isso uma parte de qualquer organização deve se dedicar ao netweaving, quer dizer, à articulação e animação de redes humanas.
A organização que conseguir fazer isso se tornará mais humana em aliança com a inteligência artificial em vez de se tornar mais artificial, deixando que a inteligência humana nela embarcada seja capturada pelos modos de “pensar” (ou de processar informações, ou de imitar o pensamento humano) da inteligência artificial (1).
E aqui vem um anúncio surpreendente: bastam poucas pessoas em uma organização fazendo isso para alcançar tal efeito. As organizações podem continuar correndo sofregamente para acompanhar a onda e não ser deixadas para trás, mas pequenos núcleos dentro delas farão esse papel. Serão espécies de zonas azuis (blue zones) dentro da organização.
Esses pequenos núcleos que vão “salvar” (não propriamente guardar, mas experimentar e re-experimentar continua ou intermitentemente - in situ, não in vitro) interações humanas, emoções humanas, conversações, conversações, conversações... podem estar em todo lugar. “Super-egos” (ou melhor, “super-não-egos”), “consciência crítica” (ou melhor, não-consciência - mas relembrança do que foi compelido a se tornar inconsciente), “mosteiros irlandeses” - aqueles que salvaram a civilização ocidental da idade das trevas que se instalou entre a queda do império romano e a ascensão de Carlos Magno - mas tudo em tempo real.
Se entendermos que aprender não é apreender o mundo e sim mudar com o mundo, inteligência é, ao fim e ao cabo, capacidade de aprender. Espero que fique claro que estou falando de educação. De um novo tipo de educação que agora pode ser experimentado em todo lugar. Uma nova educação - não propriamente para apenas melhorar a velha educação que temos, mas para abrir novos processos de aprendizagem que poderiam ser aplicados por empresas (para seus colaboradores e stakeholders), por entidades da sociedade e por governos.
Sim, é como se abríssemos uma startup de educação dentro de cada empresa, organização social ou órgão de governo. Mas o que essas “startups” fariam concretamente?
Bem, em primeiro lugar, entrando em contato com as principais descobertas da nova ciência das redes que surgiu na passagem do século 20 para o século 21, elas aprenderiam o que são redes, o que implica compreender as diferenças entre mídias sociais e redes sociais (como redes humanas) e compreender as topologias e dinâmicas de rede: as diferenças entre descentralização e distribuição e entre participação e interação. Além disso - e aqui esteja talvez o mais importante - elas entrariam em contato com as descobertas mais recentes da fenomenologia da interação: clustering, cloning, swarming, reverberação, múltiplos laços de retroalimentação de reforço, looping de recursão et coetera.
Em segundo lugar, eles aprenderiam a fazer netweaving (articulação e animação de redes), entendendo as diferenças entre networking e netweaving e a aplicar tecnologias de netweaving à desobstrução de fluxos interativos em organizações, à configuração de ambientes capazes de melhorar as condições de convivência social em organizações e localidades e de ensejar a emergência de uma inteligência tipicamente humana; em termos metafóricos, aprenderiam a usar redes humanas como “super-computadores”.
Em terceiro lugar, elas fariam, na prática, netweaving dentro das suas organizações, criando condições para que os seus integrantes aprendessem, na prática, a interagir em rede; ou iniciassem novas organizações ou empreendimentos já estruturados em rede (mais distribuída do que centralizada e mais interativa do que participativa).
Nos últimos 25 anos venho me dedicando à nova ciência das redes e ajudando pessoas, comunidades, empresas e outras organizações a fazer modificações em sua estrutura e em sua dinâmica de funcionamento para desobstruir os fluxos interativos que transitam em seu interior e no seu entorno mais próximo, diminuindo os custos invisíveis, em geral não contabilizados nos balanços corporativos, que drenam os resultados econômicos (como os custos de transação, os custos de atrito de gestão e os custos de déficit de sinergia), evitando o risco sistêmico de perda simultânea de inovatividade e produtividade que levam à perda de sustentabilidade, mesmo quando há crescimento. Também desenvolvi, em parceria com dezenas de outros pesquisadores, tecnologias de netweaving para configurar ambientes alterdidáticos de aprendizagem que ensejem a emergência de uma inteligência tipicamente humana que pode se acoplar à inteligência artificial impulsionando a colaboração e a criatividade. Implementei vários programas para melhorar as condições de convivência social em localidades e organizações, aumentando a qualidade de vida de seus habitantes ou participantes, despertando e dinamizando seu empreendedorismo e sua capacidade endógena de superar seus problemas (2).
Agora, com o auxílio de um Agente de Inteligência Artificial chamado REXOS, estou ministrando um programa de aprendizagem sobre netweaving: como articular e animar redes humanas. Nesse programa, além do conhecimento teórico (em cinco horas de aulas ao vivo, via Zoom, que ficarão disponíveis para ser acessadas a qualquer momento), teremos uma clínica (com conversas pessoais com cada inscrito que quiser trazer um caso concreto para ser analisado). Para saber mais sobre tudo isso clique neste link.
Notas
(1) Como questionou recentemente Pascal Bornet (2024), em Irreplaceable, “estamos ensinando máquinas a pensar como humanos — ou treinando humanos a pensar como máquinas? Parece uma pergunta técnica. Mas, para mim, é uma questão existencial. Ferramentas como rodas e motores ampliaram nossos corpos. A IA amplia nossas mentes. E isso muda tudo. A mudança da qual não falamos. Dizemos que estamos ensinando máquinas a pensar como nós. Mas, na realidade, estamos nos adaptando para pensar como elas. Otimizamos. Corremos atrás de respostas. Tratamos o pensamento como mera produção. Mas a inteligência humana nunca foi feita para a velocidade — foi feita para o significado. O ponto cego no boom da IA. Cada vez que interagimos com a IA, reforçamos sua lógica: Perguntar → obter → seguir em frente. Com o tempo, perdemos algo mais profundo: • A pausa antes de uma resposta • O desconforto de não saber • A intuição que precede as palavras. Esses são os momentos que nenhum modelo consegue replicar. O que estou tentando proteger. Estou aprendendo a preservar as partes do pensamento que ainda parecem humanas — lentas, emocionais e belamente incertas. Talvez o objetivo não seja tornar as máquinas mais humanas… Mas sim lembrar como permanecer humano ao usá-las”.
(2) Sim, esse é um assunto que investigo há mais de 25 anos: redes (e a emergência de uma sociedade em rede). Escrevi vários livros e dezenas de artigos sobre o assunto. No final de 2008, juntamente com alguns parceiros, fundei uma Escola-de-Redes que chegou a ter mais de 13 mil pessoas conectadas. Trabalhei com o tema em organizações da sociedade civil, grandes e pequenas empresas e governos de todos os níveis.
A história começa assim.
Surgiu no final do século passado uma chamada nova ciência das redes. Desse novo campo de investigação participaram vários cientistas, inicialmente físicos, em sua maioria, mas também matemáticos, sociólogos e pesquisadores de outras áreas do conhecimento. Pode-se citar alguns, meramente a título de exemplo: Albert-László Barabási, Steven Strogatz, Duncan Watts, Manuel Castells, Pierre Lèvy. E cada vez mais biólogos, epidemiologistas (e até médicos, como Nicholas Christakis).
As principais descobertas da nova ciência das redes, que surgiram nos primeiros dez anos do século 21, são surpreendentes. Mas as aplicações desse conhecimento às sociedades e organizações logo foram descontinuadas pela reação do mundo hierárquico, sobretudo dos Estados-nações e de outras organizações centralizadas, por medo de deixarem de ser os fulcros dos sistemas de governança públicos e privados.
No Brasil, em particular, houve (e continua havendo) uma confusão entre redes sociais (pessoas interagindo por qualquer meio) e mídias sociais (sites, programas, tecnologias) que dificulta o entendimento das redes e desestimula o interesse pelo assunto.
A nova ciência das redes foi o resultado da confluência de três campos investigativos: a análise de redes sociais (SNA), que está na pré-história dessa nova ciência, tendo como patrono Leonhard Euler (1707-1783); redes como estruturas que se desenvolvem; e redes como sistemas dinâmicos complexos.
Suas descobertas principais indicam:
1) que o comportamento coletivo não pode ser derivado do comportamento dos indivíduos (ou que – como escreveu o físico Marc Buchanan (2009) em O Átomo Social – “diamantes não brilham porque os átomos que os constituem brilham, mas devido ao modo como esses átomos se agrupam em um determinado padrão: o mais importante é frequentemente o padrão e não as partes, e isso também acontece com as pessoas”),
2) que redes são múltiplos caminhos e que o padrão de organização (a topologia da rede) determina ou condiciona fortemente os comportamentos possíveis de qualquer coletivo,
3) que redes sociais são redes humanas e que redes sociais mais distribuídas do que centralizadas estão se espalhando nas sociedades (e que é isso que chamamos de emergência de uma sociedade em rede),
4) que descentralização não é a mesma coisa que distribuição,
5) que centralização é o que chamamos de hierarquia (topologias mais centralizadas do que distribuídas),
6) que a conectividade acompanha a distribuição,
7) que a interatividade acompanha a conectividade,
8) que adesão ou participação não são a mesma coisa que interação,
9) que tudo que interage tende a clusterizar (clustering),
10) que tudo que interage pode enxamear (swarming),
11) que o imitamento (cloning) é uma forma de interação,
12) que tudo que interage se aproxima (crunching) diminuindo o tamanho social dos mundos,
13) que assim como a interatividade cresce com a transição para rede, a inovatividade tende a crescer com a interatividade,
14) que o aumento da interatividade depende da desobstrução de fluxos (e que é isso que chamamos de processos de rede nas organizações),
15) que só redes podem aprender, que – como disse Humberto Maturana – “aprender não é apreender o mundo e sim mudar com o mundo” e que o que chamamos de inteligência é um atributo dessa capacidade de aprender.
Como consequências dessas descobertas – no que tange especificamente à inovação – é possível afirmar:
1) que não adianta querer mudar (a dinâmica de funcionamento) sem mudar (o padrão de organização) e que – como se pode derivar de tudo o que escreveu Marshall McLuhan – é o ambiente que muda as pessoas, não a tecnologia,
2) que uma mudança só é possível do conhecido para o desconhecido, não do conhecido para o conhecido,
3) que inovação é sempre um resultado inesperado e, assim, é inútil tentar controlar processos de inovação verificando se foram alcançados os resultados esperados,
4) que inovação copiada é reprodução, não inovação. A inovação é sempre inédita e, portanto, é inútil tentar reproduzir os processos particulares pelos quais uma organização inovou com sucesso,
5) que nunca se trata de substituição, de colocar uma coisa no lugar de outra e sim de deixar que os novos processos que se acrescentam aos antigos gerem novas configurações emergentes,
6) que uma boa dose de comportamento aleatório é necessária para a inovação e que não é possível ser criativo sem partir em novas direções sem um plano pré-definido,
7) que é estúpido tentar organizar a auto-organização.
É possível aplicar esses novos conhecimentos da nova ciência das redes às organizações atuais, desobstruindo fluxos para mudar o padrão de organização (de mais centralizado do que distribuído para mais distribuído do que centralizado) e a dinâmica de funcionamento (de mais baseada em interação do que em adesão e participação e tendo como referência mais a lógica da abundância do que a da escassez).