A cada semestre, ao conversar com novos alunos de pós-graduação, reforça-se uma sensação incômoda: estamos vivendo um momento em que a tecnologia avança mais rápido do que a formação intelectual necessária para compreendê-la. As ferramentas de inteligência artificial generativa tornaram-se onipresentes, e muitos estudantes já as utilizam com desenvoltura. Porém, essa familiaridade aparente esconde uma fragilidade crescente: a substituição do raciocínio pelo atalho, da reflexão pela pressa, da construção metodológica pelo improviso.
Um colega me contou que quando solicita a um estudante que apresente a hipótese de sua pesquisa, as respostas costumam oscilar entre a perplexidade e a fuga. De um lado, o “o que é isso?” sinaliza uma lacuna básica na formação; de outro, o “vou coletar os dados, rodar a IA e ver no que dá” revela uma inversão perigosa da lógica científica. A hipótese deixou de ser o eixo que orienta a investigação para se tornar um detalhe facultativo, uma etapa a ser preenchida somente depois que os algoritmos tiverem feito o “trabalho pesado”. É como se a curiosidade, o método e o pensamento estruturado estivessem sendo deslocados por uma confiança ingênua na tecnologia, uma confiança que a ciência, ironicamente, jamais incentivou.
Essa dependência precoce e acrítica dos recursos automatizados ameaça empobrecer justamente aquilo que deveria ser mais valorizado: a formação intelectual. Não se trata somente de usar ou não usar ferramentas de IA, mas de compreender que sua presença exige responsabilidade ampliada. Cada texto gerado automaticamente precisa ser revisado com rigor. Cada argumento sugerido por um algoritmo precisa ser testado, depurado, confrontado com literatura qualificada. Não existe tecnologia que absolva o pesquisador de pensar. O trabalho humano continua sendo o núcleo da pesquisa, e dele não se pode prescindir.
O problema, no entanto, é mais profundo. A formação em Computação e áreas afins vem se deslocando para um utilitarismo crescente, onde a “última tecnologia” assume o papel de conteúdo central, enquanto os fundamentos, pensamento crítico, ética, metodologia científica, história e filosofia da ciência, permanecem relegados a um segundo plano. São justamente essas disciplinas, tão frequentemente tratadas como periféricas, que estruturam a capacidade de compreender, interpretar e questionar. Sem elas, a pós-graduação arrisca se transformar em mera repetição de técnicas, sem densidade teórica, sem maturidade epistemológica e sem originalidade.
Nesse contexto, é urgente resgatar o valor da reflexão profunda. Antes de programar, é preciso aprender a formular perguntas; antes de experimentar algoritmos, é necessário entender o que se busca; antes de confiar em modelos, é indispensável reconhecer suas limitações. A inteligência artificial pode ser uma aliada poderosa, mas jamais substituirá o exercício intelectual que caracteriza a pesquisa. Ela amplia possibilidades, mas também amplifica responsabilidades.
A pós-graduação deveria ser o espaço no qual o estudante se descobre pesquisador, e não somente operador de ferramentas. É o momento de cultivar paciência, profundidade, método, leitura. É quando se aprende que a ciência não nasce da pressa, mas da precisão; não floresce na superficialidade, mas na perseverança; não se sustenta na automação, mas na integridade intelectual. Se perdermos essa dimensão, perderemos também o sentido maior da vida acadêmica.
Os alunos de pós-graduação caminham hoje sobre uma verdadeira corda-bamba intelectual: de um lado, a sedução das ferramentas de inteligência artificial, rápidas e promissoras na ilusão de facilitar o trabalho acadêmico; de outro, a exigência cada vez mais urgente de desenvolver autonomia crítica, rigor metodológico e capacidade de formular perguntas bem estruturadas. Muitos hesitam justamente nesse ponto frágil, não por falta de habilidade, mas porque o ambiente contemporâneo os empurra a conciliar profundidade com velocidade, reflexão com produtividade, compreensão conceitual com domínio técnico imediato.
A facilidade de gerar textos e análises preliminares cria a tentação de aceitar respostas prontas sem questionamento, enfraquecendo a construção da hipótese e da própria coerência do trabalho. Quando solicitados a explicitar seus fundamentos teóricos, a insegurança revela não somente lacunas formativas, mas também o desconforto de quem caminha pressionado por expectativas contraditórias e sem espaço para o pensamento paciente. Nesse cenário, competências estruturantes, pensamento crítico, metodologia sólida, ética científica, torna-se o contrapeso que impede a queda, ao permitirem distinguir o essencial da aparência, o argumento da superfície, o método do improviso. A travessia acadêmica, portanto, exige passos firmes: compreender antes de aplicar, questionar antes de aceitar, construir antes de automatizar. E, embora a IA ofereça apoios úteis, o fio que sustenta essa caminhada continua sendo inteiramente humano, a coragem de pensar com profundidade mesmo em tempos de respostas instantâneas.
