Por Samir Iásbeck, fundador da Cerebelo.Ai.

Tenho visto cada vez mais essa percepção, especialmente entre profissionais de tecnologia, mas ela vale muito além da programação: a IA parece ter potencializado o efeito Dunning-Kruger. A afirmação pode soar exagerada à primeira vista, mas toca em um ponto importante.

O efeito Dunning-Kruger, em termos simples, descreve uma situação em que alguém sabe pouco sobre um tema, mas justamente por saber pouco ainda não consegue medir a própria limitação. Falta repertório não só para executar bem, mas para avaliar a própria execução.

A IA generativa entra nisso como um amplificador.

Ela reduziu drasticamente o custo de produzir algo que parece competente. Hoje é possível gerar código, texto, análise, apresentação, plano de ação e explicação técnica com uma fluidez que antes exigia mais domínio real. Isso tem um valor enorme. Mas também cria um risco cognitivo novo: confundir capacidade de gerar output com capacidade de sustentar entendimento. Esse descolamento importa.

Porque uma coisa é conseguir chegar em uma resposta. Outra é entender por que aquela resposta faz sentido, em que contexto ela falha, quais tradeoffs ela embute e o que acontece quando a realidade escapa do caso padrão. É aí que a ilusão aparece.

A IA não precisa que alguém domine um assunto para ajudá-lo a produzir algo plausível sobre esse assunto.

E como plausibilidade, fluência e velocidade impressionam, elas podem antecipar uma sensação de competência que nem sempre foi acompanhada por formação de julgamento. Em outras palavras: ficou mais fácil parecer capaz antes de se tornar capaz.

Isso aparece o tempo todo. Gente que implementa sem entender. Gente que repete conceitos sem conseguir testá-los. Gente que acerta o caso simples e conclui cedo demais que domina o problema.

Até o momento em que surge uma exceção, uma ambiguidade, um bug feio, uma decisão arquitetural, um problema de contexto, ou qualquer situação em que não basta produzir: é preciso discernir. Nas empresas, esse risco fica ainda mais relevante.

A adoção de IA não acontece em ambiente neutro. Ela entra em organizações com metas, pressão por eficiência, sistemas legados, silos de informação, responsabilidades difusas e decisões que geram consequência real.

Nesse contexto, o problema não é apenas alguém produzir uma resposta superficial. O problema é transformar essa resposta em processo, decisão, automação ou orientação estratégica sem validação suficiente.

É assim que surgem decisões ruins com aparência sofisticada. Times mais rápidos, mas menos criteriosos. Automações que funcionam bem na demonstração, mas quebram diante da complexidade operacional. Líderes confundindo produtividade aparente com maturidade real.

Mas seria preguiçoso parar a análise aí.

A IA também é uma ferramenta brutal de aceleração cognitiva e operacional. Em uso disciplinado, ela encurta ciclos de aprendizado, amplia acesso, permite testar hipóteses mais rápido e ajuda muita gente a sair da inércia.

O mesmo instrumento que pode inflar falsa confiança também pode aprofundar competência real. A diferença está no critério.

O ponto, portanto, não é “IA piora as pessoas”. O ponto é mais incômodo: a IA reduziu o custo de emitir respostas, mas não reduziu na mesma proporção o custo de formar julgamento. E o julgamento continua sendo a parte mais valiosa.

Na prática, especialmente no ambiente corporativo, o valor da IA não está apenas em gerar respostas melhores. Está em criar sistemas capazes de operar com contexto, validar decisões, reconhecer exceções, sustentar tradeoffs e transformar inteligência em execução responsável.

Porque competência de verdade não está só em produzir algo que funciona na superfície. Está em validar, adaptar, decidir sob incerteza, reconhecer limites e distinguir fluência de compreensão. A IA elevou muito o teto da produtividade. Mas também elevou o risco de sofisticar a ilusão de domínio.

Por isso, talvez a pergunta central da era da IA não seja “o que você consegue gerar?”, mas sim: o que você realmente entende, consegue julgar e saberia defender sem terceirizar o pensamento?

No fim, a vantagem competitiva não estará em quem gera mais respostas. Estará em quem constrói melhores sistemas de julgamento, validação e execução.