Quando desenvolvemos essa habilidade de aprender a “apreender”, e isso não se aprende em Harvard, atingimos um novo patamar de consciência e capacidade porque ganhamos confiança, clareza e a sensação de que somos capazes de enfrentar qualquer desafio. É como ativar uma superforça interior, fruto de um estado mental e emocional receptivo, atento e intencional, um modo adequado para absorver, interpretar e transformar informações em sabedoria prática. Aprendizados pode chegar de diversos lugares como livros, artigos como esse, audios, uma conversa inesperada com um Senhorzinho na padaria da esquina, ou um prompt de IA. O que importa é a nossa intenção, disposição em interpretar, internalizar e transformar esse conteudo em algo concreto, aplicável e duradouro.
Nas empresas, a mesma coisa acontece. Quando aprendemos a “apreender” com os dados de nossos produtos, clientes, fornecedores, processos e parceiros, ganhamos um poder estrategico real. As empresas que sabem interpretar seus dados, conectando informações e extraindo sentido, tornam-se mais fortes, competitivas e preparadas para agir com inteligência. Para que isso aconteça, é preciso mais do que acesso a dados, de novo, é preciso estar no estado certo, que envolve cultura, ferramentas, mentalidade analítica e certamente inteligência emocional, isso porque assim como em qualquer processo de aprimoramento, a forma como reagimos aos dados é o que determina o valor que tiramos deles.
Sobre o dilema que existe hoje, que questiona se a inteligência artificial está nos emburrecendo ou nos ampliando? Acredito que se usada como substituta do pensamento critico, o risco está aí e é real. Automatizar decisões sem entender os fundamentos, copiar respostas ou depender de modelos sem refletir, nos torna mentalmente indispostos. Quando adotamos uma postura ativa e questionadora, a IA ou qualquer sistema de suporte se transforma em ferramenta de amplificação. Podemos simular hipóteses, testar ideias, acelerar descobertas e refinar nossos pensamentos e perguntas. Então o ponto chave talvez esteja na intenção e nos questionarmos se estamos usando IA para evitar pensar ou para pensar bem melhor.
Dentro das empresas, essa distinção é crítica pois as equipes que usam IA como apoio ao raciocínio para explorar variáveis, validar decisões e enxergar padrões se tornam mais criativas, velozes e preparadas. Quem usa como atalho, sem compreensão, perde agilidade intelectual e se torna dependente de respostas que não entende e de certo nem sabe explicar.
Aprender a “apreender” com dados requer uma base sólida que é formada pela história viva da organização, com dados de clientes, produtos, processos, pessoas, contexto externo econômico, climático, social, regulatório e as fontes públicas e pré treinadas, inclusive modelos de linguagem (LMs, Small ou Large), que somam experiencias generalistas ao conhecimento específico da empresa. Para que essa base gere aprendizado verdadeiro, vai precisar se basear em alguns pilares fundamentais que é são os metadados, a qualidade dos dados e engenharia de atributos.
Metadados são tão importantes quanto os próprios dados porque descrevem o que se espera desses dados, a origem, o propósito, a frequência de atualização e o contexto. Sem metadados não sabemos o que estamos vendo, nem mesmo pensar em começar a avaliar sua qualidade. Metadados bem estruturados guiam a navegação analítica, previnem interpretações equivocadas e nos ajudam a selecionar o que observar para “apreender” melhor. Sem qualidade, não há confiança. Os dados incompletos, duplicados ou desatualizados confundem mais do que esclarecem e comprometem análises, distorcem realidades e automatizam erros. A base do “apreender” com dados está em garantir que o conteúdo seja confiável, coerente e relevante. A engenharia de atributos soma nesse contexto como mecanismos de verificar o que importa, a engenharia de atributos (ou feature engineering) não é exclusiva para processos de machine learning, representa a capacidade de decidir o que observar, como transformar dados brutos em variáveis significativas e é então um exercicio criativo e técnico de identificar padrões, conexões e comportamentos. Assim, deixamos de ser coletores de dados e passamos a ser curadores do que importa para apreender coisas úteis. ssa engenharia é o ponto onde o aprendizado encontra o propósito: selecionar, combinar, transformar e gerar significado. Para humanos ou para máquinas, essa etapa define se o conhecimento será apenas decorativo ou realmente transformador.
“O Aprendizado então é um Espelho, pois, ao final, o processo de aprender com os dados espelha a nossa própria maturidade analítica. O dado reage à forma como o tratamos. Cada decisão de como limpar, modelar, interpretar ou aplicar um dado, nos devolve uma reação. Se buscamos profundidade, encontraremos insights, se buscamos atalhos, encontraremos ruídos, se cultivamos intenção, qualidade e curiosidade, os dados responderão com clareza.”
Marcio Guerra, Diretor de Inovação da MD2 – www.md2consultoria.com.br
