TL;DR
Percebi que, junto com os problemas que entregava à IA, também iam oportunidades de aprender. Voltar a ler, investigar e escrever com as minhas palavras tem me ajudado a participar desse processo de novo. Ainda estou descobrindo o lugar da IA nele. Ela pode tirar uma dúvida ou conduzir uma sessão inteira de estudo, mas quero entender e conseguir aplicar o que aprendo.
Como era antigamente
Lembra da sensação de resolver uma questão de matemática na escola? Você lia o enunciado, tentava entender o que ele pedia e procurava por onde começar. Às vezes dava errado. Você voltava, tentava de outro jeito, até chegar à resposta.
E depois de algum tempo, de algumas tentativas, você pensava: eu consegui.
Muita coisa tinha acontecido antes daquele momento.
As aulas, as anotações, os exercícios que você errou e precisou refazer. Na hora da prova, tudo aquilo encontrava um uso. Você conseguia perceber o que tinha aprendido.
Nos últimos meses, comecei a sentir falta disso. Percebi que, diante de um problema, eu já abria uma conversa com uma IA. Mal tinha parado para pensar e estava descrevendo a situação, perguntando como resolver.
Depois, era só esperar.
O problema podia ser resolvido com pouquíssima participação minha. E era justamente dessa participação que eu sentia falta. Das tentativas, das conexões que eu fazia, de finalmente entender por que alguma coisa funcionava. De quebrar a cabeça.
Comecei a prestar mais atenção no que eu entregava junto com cada tarefa. Às vezes, ia junto uma oportunidade de aprender.
Algo que eu tinha aprendido anos antes
Um caso que me fez perceber isso foi um bug que resolvi recentemente no trabalho. O sistema recebia um arquivo, mas parte do texto aparecia na aplicação com os caracteres acentuados errados.
Aquilo me lembrou de um problema antigo.
Em outro emprego, construí scripts em PowerShell para facilitar a vida dos demais desenvolvedores ao configurar módulos do projeto. Aí percebi, que ao rodar o script, apareciam um monte de caracteres esquisitos que sequer existiam no meu teclado.
Precisei não só descobrir mas também aprender o que era codificação de caracteres.
Naquela ocasião, mudar a forma de salvar o script resolveu o problema.
Anos depois, diante daquele bug, pensei: será que é a mesma coisa?
Cheguei a perguntar a uma IA mas a resposta não apontou nessa direção. Eu também tinha deixado uma informação importante de fora: o texto vinha de um arquivo que o servidor precisava abrir e ler.
Esse ponto é importante porque da mesma forma que precisamos interpretar bem um problema antes de pensar na solução dele, uma IA também precisa que você descreva bem esse problema para ela.
Como ela não me ajudou muito, fui pesquisar e fuçar no código da aplicação. Encontrei o trecho que abria o arquivo e percebi que ele usava uma única codificação para dois tipos de arquivo que precisavam de tratamentos diferentes. Havia informação no próprio arquivo para orientar essa escolha, mas o código não a usava para isso.
A correção foi pequena: selecionar a codificação de acordo com o tipo de arquivo recebido.
O que ficou comigo foi perceber de onde tinha vindo aquela suspeita. Eu tinha parado para aprender sobre esse assunto anos antes. Agora, esse conhecimento me dava um ponto de partida para investigar e conferir se a minha hipótese fazia sentido.
Aquele esforço ainda me servia. Quando a resposta da ferramenta não resolveu o problema, eu tinha por onde continuar.
E quando você não sabe por onde começar?
Mas e quem nunca passou por um problema parecido? Quem olha para aquilo e não faz ideia de onde começar?
Era exatamente onde eu estava quando escrevi aqueles primeiros scripts em PowerShell. Eu ainda não sabia o que era codificação de caracteres, até que vi um monte de letras completamente anormais na tela. Só conseguia perceber que o resultado não era o que eu esperava.
Esse já pode ser um começo. O que deveria ter acontecido? O que aconteceu de fato? Você pode investigar essa diferença mesmo sem saber o nome do problema.
Com uma IA, também dá para começar assim. Talvez você ainda não tenha conhecimento para dizer que a resposta da IA está errada ou fugindo da direção que você precisa. Mas pode perceber que não entendeu uma parte dela e perguntar: Por que isso causaria o comportamento que estou vendo? O que você está presumindo sobre o meu caso? Como eu posso conferir essa explicação?
A partir daí, você tem algo para procurar. Um termo desconhecido vira assunto de pesquisa. Uma possível causa vira algo que você pode testar. Dá para consultar a documentação, experimentar um exemplo pequeno ou tentar explicar a ideia com as próprias palavras e perceber onde ainda falta entendimento.
Perguntar de novo à ferramenta é só uma parte do processo. Uma explicação pode parecer muito clara e ainda estar errada. É preciso procurar algo que você consiga verificar fora da conversa.
Você não precisa começar sabendo contestar a resposta. Pode começar dizendo: eu ainda não entendi isso.
Já existe um próximo passo aí. E o que você aprender ao dar esse passo pode ser justamente a experiência que vai ajudar você no próximo problema.
Então volte a fazer essas coisas. Leia um artigo. Faça anotações. Converse com alguém sobre o problema ou tente explicar em voz alta para um patinho de borracha.
Dê a si mesmo tempo para perceber o que entendeu e o que ainda precisa aprender.
Encontrou uma explicação? Pare um pouco nela. Tente escrever com as suas palavras. Monte um exemplo pequeno. Pergunte por que aquilo funciona.
Tenho tentado trazer essas práticas de volta para o meu dia. Quando recorro a uma IA, procuro deixar espaço para investigar também. Às vezes, vou ler uma fonte que ela mencionou. Em outras, acompanho o código ou anoto o que acho que está acontecendo antes de fazer outra pergunta.
Você pode começar com uma dessas ações no problema que está tentando resolver agora. Quando surgir outra dúvida, faça de novo. Aos poucos, você vai criando esse hábito na sua rotina.
Talvez você tenha esquecido, mas os livros continuam aí. Os artigos, a documentação, as pessoas com quem você pode conversar também. Volte a procurar essas coisas. Pergunte, experimente, participe do que você está aprendendo.
Encontre um lugar para a IA no seu jeito de aprender
Quando comecei a trazer esses hábitos de volta, também comecei a pensar em como a IA poderia fazer parte deles.
Ainda estou descobrindo. Depois de tanto tempo entregando problemas para uma ferramenta resolver, eu me sentia perdido quando tentava entender como eu aprendia. Precisei prestar atenção no que já tinha funcionado para mim e no que eu queria recuperar.
Eu realmente tinha esquecido, ou desconfigurado, o meu próprio sistema de aprender.
Eu leio e assisto a muita coisa. Enquanto leio, tento imaginar o que está sendo explicado. Só que, para organizar aquilo, geralmente preciso escrever. Muitas vezes, na mesma hora, enquanto ainda estou lendo, ouvindo ou assistindo.
Faço anotações tanto a mão quanto no teclado. Os dois funcionam para mim, mas digitar é mais confortável quando tenho muita coisa para escrever. Uso, e recomendo o Obsidian para isso.
O que mais importa nesse processo é conseguir escrever com as minhas palavras. Às vezes, mantenho a explicação da fonte porque ainda não consigo formular a minha. Mas, na maior parte do tempo, tento registrar o que eu entendi. Se estou assistindo a uma aula gravada, volto no mesmo trecho duas ou três vezes, até encontrar uma forma de explicar aquilo.
A IA tem me ajudado nesses momentos. Posso perguntar sobre um conceito que não conheço ou explorar uma dúvida que surgiu enquanto eu fazia uma anotação. Às vezes, quero ajuda naquele ponto específico para conseguir continuar estudando.
E particularmente, eu escrevi instruções para a ferramenta com base em como gosto de receber explicações e vou ajustando conforme uso. Aliás, eu tenho usado o ChatGPT e os modelos (LLM) da família do GPT, mas isso é gosto pessoal.
Escolha a ferramenta e a IA que você quiser, e se quiser.
O que procuro é uma explicação com a qual eu consiga trabalhar. Consigo explicar de volta? Consigo escrever uma nota sem copiar a resposta? Em que parte ainda me perco?
Também estou testando um processo em que a IA participa muito mais. Nele, ela assume o papel de professora principal e organiza a sessão de estudo. Eu digo o que estou aprendendo, aonde quero chegar e quanto quero me aprofundar. Estou desenvolvendo uma skill para orientar essas sessões, inclusive quando acompanho uma aula por fora.
Ainda é uma experiência em andamento. Leio sobre os métodos de outras pessoas e testo o que parece fazer sentido para mim. Não tenho um sistema pronto para apresentar, e nem preciso porque o intuito aqui não é “mostrar o meu”. Tenho algo que estou construindo e observando enquanto uso.
O seu pode ser bem diferente. Talvez você queira uma IA para tirar dúvidas de vez em quando. Talvez queira que ela conduza uma sessão inteira. Talvez você descubra nesse processo que prefere nem usar ela. Sua experiência, suas necessidades e o tempo que você tem também fazem parte dessa escolha.
Comece descrevendo o que você faz quando estuda e o que ajuda você a entender. Se quiser incluir uma IA, pode pedir ajuda para desenvolver esse processo. O lugar dela pode mudar conforme você descobre o que funciona.
Mesmo quando a ferramenta organiza a aula, ainda cabe a você entender as ideias, experimentar e descobrir se consegue aplicá-las. É essa participação que eu quero manter, seja qual for o formato que o meu sistema venha a ter.
Eu consegui
Volto àquela questão de matemática na escola. À satisfação de chegar à resposta e perceber que eu tinha conseguido usar o que vinha aprendendo.
É essa sensação que quero continuar encontrando enquanto aprendo com IA. Quero entender como cheguei a uma resposta.
Ainda estou descobrindo como fazer isso. Posso começar pela próxima dúvida, pela próxima anotação, por mais uma tentativa de explicar com as minhas palavras.
Você também pode. Busque a ajuda de que precisar e dê a si mesmo espaço para participar. Para chegar ao fim e lembrar daquela mesma sensação de: eu consegui.
Talvez esse aprendizado volte a me ajudar anos depois, diante de um problema que hoje eu nem imagino.
“Você não consegue conectar os pontos olhando para a frente. Só consegue conectá-los olhando para trás.”
— Steve Jobs, discurso de formatura em Stanford, 2005. Tradução do original em inglês.