Conhecimento organizacional na era da inteligência artificial

Vivemos um tempo em que a fronteira entre o real e o ficcional tornou-se cada vez mais difusa. As narrativas — antes instrumentos para dar sentido à experiência humana — agora competem para definir o que é “verdade”. A notícia sobre a Grokipedia, de Elon Musk, enciclopédia criada por inteligência artificial e acusada de distorcer fatos históricos, é apenas o sintoma mais visível de um fenômeno mais profundo: a delegação crescente da construção da realidade a sistemas algorítmicos.

Esse movimento extrapola o campo da informação e invade a forma como indivíduos e organizações pensam, decidem e aprendem. A promessa de eficiência que acompanha a tecnologia costuma vir acompanhada de uma sutil erosão da reflexão: quanto mais rápido o acesso ao “conhecimento”, menor parece a necessidade de questioná-lo. O que está em jogo não é apenas a confiabilidade dos dados, mas a própria capacidade de produzir conhecimento organizacional genuíno — aquele que nasce da interação humana, da vivência compartilhada e da experiência situada.

As empresas estão, sem perceber, reproduzindo o mesmo comportamento social que se espalha nas redes: a busca por um verniz de conhecimento. A inteligência artificial oferece respostas imediatas, bem formuladas, e com aparência de rigor. Isso basta para satisfazer um desejo de certeza, mesmo que superficial. O perigo está quando essa dinâmica transborda para as organizações e se transforma em hábito decisório. Relatórios automatizados, resumos produzidos por IA, dashboards preditivos — tudo parece informar, mas muitas vezes apenas reforça o conforto de acreditar que se sabe.

A questão central não é tecnológica, é epistemológica. O que significa “saber” algo na era da inteligência artificial? A máquina opera sobre dados explícitos — aquilo que pode ser descrito, registrado e codificado. Esse domínio corresponde ao que se chama de conhecimento explícito: o saber formal, articulado, replicável. É o que encontramos em manuais, planilhas, normas e relatórios. No entanto, grande parte do que sustenta o funcionamento real das organizações é tácito: reside na experiência, na intuição, no julgamento prático, no contexto vivido que raramente se traduz em palavras.

O conhecimento tácito é o que permite perceber o timing de uma decisão, interpretar um silêncio em uma reunião, ou compreender o que um cliente não disse — mas quis dizer. É o que molda a cultura, orienta escolhas e sustenta a sabedoria coletiva. Quando a organização passa a valorizar apenas o que é mensurável ou codificável, ela começa a atrofiar essa dimensão invisível. O resultado é uma perda de densidade interpretativa. O conhecimento organizacional torna-se cada vez mais raso, dependente de instruções externas, incapaz de gerar sentido novo.

Essa tendência tem sido observada em estudos sobre gestão do conhecimento. Pesquisas apontam que as empresas brasileiras avançaram em processos de sistematização e armazenamento de informações, mas enfrentam dificuldade em cultivar espaços de troca e aprendizado que alimentem o saber tácito. Em parte, isso ocorre porque a cultura de eficiência substituiu a cultura de reflexão. Reuniões de debate se tornam apresentações de resultados; trocas informais cedem lugar a mensagens instantâneas; o tempo de elaborar é trocado pela urgência de responder.

No limite, o conhecimento passa a circular sem sujeito. A IA consolida esse processo ao criar uma camada intermediária entre a experiência e a decisão. As pessoas já não precisam lembrar, interpretar ou conectar — basta consultar. E quanto mais consultam, menos produzem sentido próprio. O conhecimento organizacional se transforma em consumo de informação.

Há um equívoco comum em imaginar que a inteligência artificial possa “aprender” como os humanos. Ela não aprende: ela identifica padrões. Seu aprendizado é uma analogia estatística, não uma experiência vivida. Quando a organização confunde esses planos, acaba tratando o conhecimento como um estoque a ser administrado, e não como um processo vivo de construção coletiva. O risco é reduzir a complexidade do saber à lógica da automação, substituindo reflexão por predição.

Essa substituição tem implicações profundas. Primeiro, porque o conhecimento tácito não desaparece — ele apenas se retrai. Fica confinado a poucos indivíduos experientes, que continuam interpretando a realidade de forma rica, mas sem canais de expressão. Segundo, porque as decisões baseadas em IA tendem a reforçar os vieses já existentes, criando a ilusão de neutralidade. O algoritmo não “descobre” a verdade; ele replica as verdades que já foram alimentadas a ele. Assim, a organização corre o risco de construir realidades alternativas — coerentes, mas distorcidas.

A era da inteligência artificial traz, portanto, um paradoxo: quanto mais dados disponíveis, maior a possibilidade de erro de interpretação. Não por falta de informação, mas por excesso de confiança na forma como ela é processada. O que se perde é o espaço da dúvida — elemento essencial do conhecimento humano. A dúvida é o motor da reflexão, e a reflexão é o que permite diferenciar fato de narrativa, dado de contexto, aparência de essência.

Nesse ponto, o papel da reflexão coletiva torna-se crucial. Em vez de buscar respostas automáticas, as organizações precisam cultivar perguntas consistentes. O conhecimento não se expande quando é consumido, mas quando é confrontado. Espaços de deliberação, comunidades de prática, mentorias e trocas intergeracionais são exemplos de práticas que ajudam a transformar informação em compreensão. Ao narrar a experiência, o profissional transforma o tácito em explícito — e alimenta o ciclo vital do conhecimento organizacional.

A construção desse ambiente depende menos de tecnologia e mais de cultura. Não se trata de rejeitar a inteligência artificial, mas de recolocar o humano no centro da interpretação. A IA pode auxiliar na organização do explícito, mas só as pessoas podem atribuir sentido ao vivido. Quando o diálogo entre o tácito e o explícito se rompe, a organização perde sua capacidade de inovação — e, paradoxalmente, de aprender com os próprios erros.

Muitas empresas estão descobrindo isso da forma mais difícil. Ao adotar sistemas inteligentes para suportar decisões estratégicas, percebem que a uniformização dos critérios reduz a sensibilidade ao contexto. A previsão se torna tão poderosa que obscurece o imprevisto. E quando o imprevisto chega — uma mudança súbita no mercado, uma crise reputacional, um erro de leitura de cenário — faltam repertório e intuição para responder. O problema não é a IA em si, mas a crença de que ela substitui a sabedoria prática.

Reverter esse quadro exige resgatar o valor da experiência. Não a experiência entendida como antiguidade ou tempo de casa, mas como capacidade de atribuir sentido ao novo. O conhecimento organizacional de uma empresa madura é aquele que combina a precisão dos dados com a percepção sutil de quem vive os fenômenos de dentro. É o que reconhece padrões sem aprisionar-se a eles, e que sabe ler o contexto antes de reagir.

A era da inteligência artificial pode, paradoxalmente, ser uma oportunidade para redescobrir o que torna o conhecimento humano insubstituível. À medida que as máquinas dominam o explícito, cresce a responsabilidade das pessoas em cuidar do tácito — cultivar o diálogo, a escuta, a intuição, a interpretação. É nesse terreno que se produz a originalidade e a autenticidade das decisões.

O futuro do conhecimento organizacional não depende apenas da quantidade de dados processados, mas da qualidade das conversas que uma empresa é capaz de sustentar. Organizações que investem tempo em refletir coletivamente — e não apenas em coletar informações — preservam a capacidade de compreender fenômenos complexos, reconhecer ambivalências e agir com discernimento. Elas compreendem que o conhecimento não é algo que se acumula, mas algo que se constrói continuamente, entre pessoas que pensam juntas.

Em um cenário em que a realidade pode ser fabricada por algoritmos e repetida até soar convincente, a verdadeira vantagem competitiva está em quem conserva o senso de discernimento. O conhecimento organizacional não se mede pela velocidade com que responde, mas pela profundidade com que compreende. A questão que se impõe às lideranças não é “como usar melhor a IA”, mas “como continuar pensando apesar dela”.

Entre a pressa por parecer saber e o esforço de realmente compreender, há um abismo que define o destino de uma organização. No fim, talvez o maior desafio da era da inteligência artificial não seja dominar a tecnologia, mas não se deixar dominar por ela. Porque o que diferencia o humano da máquina não é a capacidade de responder — é a coragem de perguntar.