Por Danilo Santos (*)

Fala-se muito sobre o suposto confronto entre a ciência de dados e intuição humana. Mas quem vive na fronteira entre ciência e subjetividade humana sabe que não existe oposição e sim complementaridade. E talvez seja exatamente neste ponto que vive a verdadeira força da inovação.

A IA não veio para substituir o humano. Veio para ampliar o nosso alcance, minimizar incertezas, gerar eficiência, revelar padrões ocultos e dar respostas objetivas em contextos cada vez mais complexos. Pela sua própria natureza, a inteligência artificial entrega soluções céleres, mas mantém-se enigmática para quem não domina os seus fundamentos, nasce sempre da urgência de resolver um problema real.  Tal como a matemática, que organiza e traduz o mundo com precisão, a IA é uma evolução dessa lógica: um instrumento exato à procura de clareza que tem sido estudada há muito anos.

Mas o que fazemos com essas respostas, depende de nós.

A intuição não é inimiga da tecnologia. É o que dá direção, ouve, dá contexto, analisa hipóteses do que sabemos sem saber exatamente porquê. É por isso que não basta treinar modelos, precisamos também de treinar a nossa análise e ter uma abordagem que une os pontos, o nosso pensamento crítico, a nossa sensibilidade para interpretar o que os modelos entregam.

A IA responde ao que é perguntado, vemos isso todos os dias. Mas perguntar bem exige saber o que se procura. É aí que entra a intuição:  formula hipóteses, vê o que ainda não foi medido, antecipa o que os dados ainda não captaram. Quando trazemos essa expertise humana para dentro do ciclo de construção da IA, criamos soluções mais completas, mais úteis, mais verdadeiras e significativas.

Confiar na IA não é aceitar as suas respostas cegamente. É entender a lógica, a origem e os seus limites. É reconhecer que, como toda a ferramenta, carrega as intenções de quem a constrói e os dados de quem a alimenta. Por isso, mais do que alimentar modelos, precisamos de os alimentar com propósito.

E isso leva tempo. Não se cria maturidade analítica da noite para o dia. A integração entre IA e intuição é um processo de evolução contínua, de aprendizagem mútua entre máquina e mente. Mas quando conseguimos unir a exatidão algorítmica com a riqueza da experiência humana, o resultado é exponencial: decisões mais assertivas e estratégias mais sólidas. É a ciência dos dados aliada à experiência e à intuição que potencializa o indicador de sucesso.

Os modelos de IA encontram padrões de pontos de informação, entregam previsões precisas e reduzem drasticamente o risco de erros mecânicos que poderiam ser feitos por humanos. É inegável. Quando bem aplicada, minimiza incertezas, acelera processos e revela que, isoladamente, jamais os perceberíamos.

Contudo, é crucial lembrar que algoritmos são máquinas digitais. E máquinas são excelentes no que se propõem a fazer mas não sabem o “porquê” que impulsiona cada tarefa.

E aqui, voltamos à intuição. A forma de inteligência nascida da experiência, da sensibilidade e do contexto, ainda não pode ser codificada. Intuição é a capacidade de formular as perguntas certas antes mesmo de existir um banco de dados estruturado. É o que nos guia a incluir no modelo a variável “invisível” aos olhos dos algoritmos, mas fundamental para gerar valor, seja na construção de uma relação de confiança com um cliente, seja a perceção de uma marca ou a empatia no atendimento.

Na prática, a construção de qualquer solução baseada em IA deve começar pela procura da essência: formular hipóteses de valor, entender a causa raiz do problema, buscar dados para validar o modelo, experimentar, aprender e evoluir em ciclos. Perguntas como “Porque este indicador importa?”, “O que estamos realmente a tentar resolver?” ou “Qual é o efeito humano por trás deste número?”, tais questões são fundamentais para que a tecnologia deixe de ser um fim em si mesma e passe a ser um meio de conquistar resultados mais assertivos e significativos.

(*) CEO da Numen Europa