Há alguns anos, participei de uma palestra no CBTD em que o palestrante fazia uma análise sobre como as novas gerações são muito diferentes da nossa quando o assunto é buscar e consumir conhecimento. Vale um detalhe: essa edição do CBTD aconteceu antes mesmo do boom da IA.
A principal reflexão era que a nossa geração, formada principalmente por quem nasceu nas décadas de 1970 e 1980, foi estimulada a aprender e reter conhecimento. Já as novas gerações cresceram em um contexto em que saber encontrar, pesquisar e validar informações passou a ser tão importante quanto memorizá-las.
Ele dava alguns exemplos simples, daqueles que parecem óbvios, mas que raramente paramos para analisar. Na nossa época, decorávamos os números de telefone das pessoas mais próximas. Hoje, os contatos ficam armazenados no celular e basta pesquisar o nome para fazer uma ligação.
Outro exemplo é a navegação. Antes, aprendíamos os caminhos para chegar aos lugares. Quando não conhecíamos a rota, recorríamos a mapas impressos e, depois de algumas viagens, acabávamos decorando o percurso. Hoje, basta abrir o Google Maps ou o Waze.
Mais recentemente, surgiu outro exemplo interessante. Antigamente era comum aprender comandos, funções ou procedimentos de sistemas. Hoje, muitas pessoas recorrem diretamente à IA para descobrir como executar determinada tarefa no momento em que precisam dela.
Ou seja, boa parte do que nossa geração armazenava, as novas gerações acessam sob demanda.
Tenho um filho de 15 anos e percebo outra diferença curiosa. Ele transita entre diferentes atividades com uma velocidade que me impressiona. Enquanto assiste a um filme, conversa com os amigos no celular e ainda interage com quem está ao lado. Eu, por outro lado, continuo sendo bastante linear: foco em uma atividade, concluo e só depois passo para a próxima.
Essa característica tem vantagens e desafios. Por um lado, existe uma enorme capacidade de adaptação e resposta rápida. Por outro, muitas vezes a profundidade da análise pode ficar comprometida quando a atenção está dividida entre várias demandas.
Quando trago essa reflexão para o mercado de e-learning, percebo um movimento semelhante.
Empresas mais jovens e orientadas à velocidade vêm utilizando IA para acelerar etapas de produção que antes exigiam um esforço muito maior. Com isso, os conteúdos são produzidos de forma mais rápida e econômica.
Por outro lado, projetos que contam com a atuação integrada de especialistas — designers instrucionais, designers, programadores, animadores, revisores e outros profissionais — tendem a gerar soluções mais personalizadas, considerando aspectos como público-alvo, orçamento, cronograma, contexto de aplicação e objetivos específicos de aprendizagem.
Obviamente, não estou generalizando. A IA trouxe ganhos enormes de produtividade e vem transformando positivamente a forma como trabalhamos. Da mesma forma, muitas empresas tradicionais também precisam rever processos, reduzir burocracias e incorporar novas formas de produzir.
Talvez a melhor resposta esteja justamente no equilíbrio.
Por que não aproveitar o melhor dos dois universos? Utilizar a velocidade e a eficiência das novas ferramentas sem abrir mão da experiência, do senso crítico e dos aprendizados acumulados pelo mercado ao longo dos anos.
Fica a reflexão.
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