Na Era da Imaginação, saber construir começa pela capacidade de imaginar

*Por Leandro Herrera

Toda grande transformação tecnológica muda o que conseguimos fazer e quais competências passam a ser mais valorizadas. A internet ampliou o acesso à informação. A nuvem tornou a infraestrutura mais barata e disponível. Agora, a inteligência artificial começa a reduzir uma barreira diferente: a distância entre ter uma ideia e conseguir colocá-la em prática.

Atividades antes restritas a quem dominava ferramentas e habilidades específicas começam a ficar mais acessíveis. Com apoio da inteligência artificial, já é possível descrever em palavras o que se quer construir e desenvolver uma primeira versão de uma solução sem dominar programação ou análise de dados. Isso não elimina a complexidade dessas áreas, mas muda o ponto de partida.

É nesse movimento que surge a Era da Imaginação: um período em que conceber possibilidades ganha importância porque a distância entre imaginar e construir está diminuindo.

O avanço da própria tecnologia ajuda a mostrar o tamanho dessa mudança. Segundo o AI Index 2026, da Universidade Stanford, os principais sistemas de inteligência artificial deram um salto importante na capacidade de resolver problemas reais de programação em apenas um ano. Ao mesmo tempo, 88% das organizações pesquisadas já usam IA em pelo menos uma área do negócio.

A primeira fase de adoção foi marcada pela eficiência. A IA entrou no trabalho ajudando a produzir textos, resumir documentos e acelerar tarefas que já existiam, o que é um movimento esperado. Tecnologias novas costumam ser aplicadas primeiro dentro das estruturas conhecidas. Com o tempo, porém, começam a surgir usos que seriam difíceis de imaginar antes daquela capacidade existir.

Nossas próprias competências funcionavam como limite para aquilo que nos permitíamos imaginar. Uma ideia podia ser abandonada porque ninguém sabia como desenvolvê-la. Uma hipótese podia deixar de ser investigada porque faltava capacidade técnica para testá-la. Essas limitações passaram a fazer parte da forma como pensamos, e algumas possibilidades acabavam sendo descartadas antes mesmo de serem exploradas.

Um estudo publicado pela Anthropic em março de 2026 ajuda a mostrar o tamanho dessa distância. Nas ocupações ligadas à computação e à matemática, 94% das tarefas analisadas apresentavam potencial teórico de uso de modelos de linguagem. Na prática, o uso observado por usuários do Claude cobria 33%. Existe, portanto, um espaço relevante entre aquilo que a tecnologia já permite e aquilo que aprendemos a fazer com ela.

Por isso, aprender inteligência artificial não deveria se resumir a acompanhar ferramentas novas. Usar uma plataforma várias vezes ao dia também não significa, por si só, desenvolver uma nova competência. A mudança aparece quando a tecnologia começa a alterar a forma como um profissional enxerga um problema e as opções disponíveis para resolvê-lo.

Quem começa a construir com IA também aprende mais sobre tecnologia no processo. Passa a entender melhor como os sistemas funcionam, onde falham e até onde podem ser levados. Ao mesmo tempo, profissionais de outras áreas ganham mais autonomia para explorar caminhos que antes dependiam de uma equipe técnica desde o início.

A IA começa a mudar o ponto de partida do trabalho

Esse deslocamento altera o valor da execução. Se produzir uma primeira versão se torna mais fácil, essa primeira versão deixa de ser tão diferenciadora. Se a tecnologia consegue gerar muitas alternativas rapidamente, cresce a importância de reconhecer quais delas fazem sentido.

A inteligência artificial pode criar dezenas de campanhas, mas ainda é preciso entender qual conversa com aquele contexto. Pode ajudar a desenvolver um produto, mas alguém precisa identificar se existe ali um problema que vale resolver. Pode encontrar padrões em grandes volumes de informação, mas a qualidade da descoberta continua dependendo da pergunta feita.

Essa combinação já aparece no mercado de trabalho. No Brasil, o Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, coloca IA, big data e pensamento criativo entre as habilidades que mais devem crescer até 2030. Quase nove em cada dez empresas brasileiras pesquisadas planejam investir na qualificação de seus profissionais nos próximos cinco anos.

O profissional mais preparado para esse cenário tende a ser aquele que conhece bem o problema que tem diante de si e entende como usar a tecnologia para explorar soluções que antes estariam fora de alcance. Isso pode significar mais autonomia para investigar uma questão, testar uma ideia ou descobrir mais cedo se uma hipótese merece investimento.

Esse movimento também começa a afetar a própria organização do trabalho. Grande parte do uso de IA ainda segue uma lógica antiga: o documento continua o mesmo, mas fica pronto mais rápido; o relatório segue existindo, embora parte de sua preparação tenha sido automatizada. Com o amadurecimento da tecnologia, esse desenho pode começar a mudar.

Alguns relatórios talvez deixem de existir. Certas análises podem acontecer de forma contínua. Ideias antes caras demais para testar podem se tornar viáveis. A tecnologia passa, então, a influenciar o ponto de partida do trabalho, e não apenas sua velocidade.

A principal dificuldade é que essas restrições estão mudando mais rápido do que nossos modelos mentais. Ainda pensamos em muitas profissões e processos a partir de limitações que começam a desaparecer. Também continuamos descartando ideias porque, até pouco tempo atrás, eram caras ou tecnicamente difíceis demais.

A Era da Imaginação nasce justamente dessa mudança de contexto. Quando a técnica deixa de definir sozinha aquilo que pode ser construído, imaginar possibilidades passa a ter outro peso.

Diante de uma ideia, a primeira pergunta costumava ser: “sabemos fazer isso?”. No entanto, cada vez mais, a pergunta tende a ser: “o que vale a pena fazer com aquilo que agora se tornou possível?”.

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