Leonardo de Assis

CEO da Cadarn Consultoria

Na última semana tive a oportunidade de estudar mais a fundo o relatório Future of Jobs Survey 2024 do Fórum Econômico Mundial, uma pesquisa realizada junto a profissionais e gestores sobre as competências e habilidades essenciais para o futuro do trabalho, dentre outras questões. Nesta avaliação, um aspecto me chamou a atenção: a queda da relevância do Pensamento Analítico como a principal competência de futuro em 2025 para o nono lugar em uma visão de médio prazo, o ano de 2030.

Core Skills em 2030

Além disso, verificou-se a ascensão do tema IA e Big Data, que assume a primeira colocação quando o olhar é 2030. Tal fato vai ao encontro do hype do tema, dos avanços tecnológicos na área e da maior disseminação e facilidade de uso destas ferramentas no dia a dia das pessoas. Contudo, fica a pergunta: “é possível extrair o maior valor de IA e Big Data sem evoluir em Pensamento Analítico e Pensamento Crítico?”

A aplicação eficaz de Inteligência Artificial (IA) e Tecnologias de Big Data exige muito mais do que apenas conhecimento técnico. Um profissional que não evolui em pensamento analítico e pensamento crítico pode encontrar grandes dificuldades para lidar com a complexidade desses campos. A capacidade de interpretar dados, identificar padrões e tomar decisões informadas é essencial para transformar informações em insights valiosos. Sem essas habilidades, há um grande risco de fazer análises superficiais ou incorretas, comprometendo a qualidade dos resultados obtidos.

O pensamento analítico permite que um profissional decomponha problemas complexos em partes menores e compreensíveis. Na área de IA e Big Data, onde conjuntos de dados massivos precisam ser explorados, a falta dessa habilidade pode resultar em dificuldades na modelagem de algoritmos eficientes e na interpretação correta dos resultados. Um profissional que não aprimora seu pensamento analítico pode se perder na imensidão dos dados, sem conseguir extrair informações realmente úteis.

Já o pensamento crítico é fundamental para questionar a veracidade dos dados e a confiabilidade das conclusões obtidas. Muitos modelos de IA podem apresentar vieses ou erros que, se não forem identificados e corrigidos, podem levar a decisões equivocadas. Sem pensamento crítico, o profissional corre o risco de aceitar passivamente os resultados fornecidos por sistemas automatizados, sem avaliar se eles fazem sentido no contexto real de aplicação.

Além disso, a rápida evolução da tecnologia torna obsoletas muitas abordagens tradicionais. Um profissional que não desenvolve pensamento analítico e crítico pode ter dificuldades para acompanhar as mudanças e adaptar-se a novos métodos e ferramentas. O aprendizado contínuo e a capacidade de se questionar são essenciais para se manter relevante em um campo que exige inovação constante.

Outro grande desafio está na comunicação dos resultados. Mesmo com ferramentas avançadas de análise, um profissional precisa explicar suas descobertas para tomadores de decisão que, muitas vezes, não têm conhecimento técnico profundo. Se ele não consegue estruturar um raciocínio lógico e coerente, pode ter dificuldades em demonstrar o valor das soluções propostas, comprometendo sua credibilidade e a aceitação dos insights gerados. Portanto, investir no desenvolvimento do pensamento analítico e crítico é indispensável para um profissional que deseja ter sucesso na aplicação de IA e Big Data. Essas habilidades não apenas ajudam na interpretação e utilização adequada dos dados, mas também garantem uma visão mais estratégica e inovadora. Sem elas, os desafios se tornam obstáculos insuperáveis, limitando o potencial das tecnologias e o impacto positivo que poderiam gerar.