Tenho um carinho especial por Carl Sagan e por quem se dedica a explicar ciência. Ainda guardo a vontade de fazer um pouco disso: pegar uma ideia que me provoca, tentar entendê-la e encontrar um jeito de dividi-la com alguém.
Foi assim que uma reflexão sobre bibliotecas acabou se misturando, na minha cabeça, com inteligência artificial e com uma dificuldade que eu encontrava na consultoria.
Sagan observa que, mesmo lendo um livro por semana durante a vida adulta, conseguiríamos percorrer apenas alguns milhares de livros. Uma pequena parte do que está disponível. E então vem a frase: “O truque é saber que livros devemos ler.” A passagem é reproduzida pela University of North Texas; tradução livre.
O que me pegou foi imaginar aquele conhecimento todo existindo, ao alcance de uma caminhada entre estantes, e uma vida inteira sendo insuficiente para atravessá-lo.
Fiquei pensando nisso enquanto organizava algo bem menos grandioso: as pastas da minha operação no Google Drive.
Eu estava reunindo documentos, referências, metodologias e aprendizados para que uma inteligência artificial pudesse trabalhar com mais contexto. Chamava aquilo de cérebro da operação. Mas comecei a sentir que precisava fortalecer os elos entre as coisas que tinha guardado.
O agente podia encontrar uma instrução sobre como executar uma tarefa. Eu queria que ele também soubesse quando consultar o conhecimento que ajudava a avaliar aquela tarefa. Antes de sugerir uma ação, encontrar a referência capaz de mudar a maneira de enxergar o problema.
Era como montar uma biblioteca e perceber que ainda faltava um caminho entre a pergunta e a estante.
A associação com Sagan veio daí.
Um modelo de linguagem trabalha com uma quantidade limitada de informação disponível a cada geração, a chamada janela de contexto. Para imaginar isso, penso numa mesa de leitura: é o espaço onde ficam os materiais que ele pode consultar naquele momento. O acervo pode ser muito maior que a mesa.
A comparação tem limites. Uma pessoa aprende ao longo da vida, se envolve com o que lê, esquece, interpreta. A janela de contexto é uma propriedade técnica de um modelo. Ainda assim, a imagem me ajudou a formular uma pergunta prática: o que vale a pena colocar sobre essa mesa?
Também existe diferença entre uma informação caber ali e ser bem aproveitada. No estudo Lost in the Middle, pesquisadores observaram que os modelos avaliados frequentemente tinham mais dificuldade para usar uma informação relevante quando ela estava no meio de um contexto longo. O resultado dependia da tarefa, do modelo e da posição do conteúdo. Liu e colaboradores, publicado em 2024.
Isso ajuda a entender por que aumentar o espaço disponível não encerra o trabalho de organizar a consulta.
Uma das abordagens usadas nesse problema é o RAG, sigla em inglês para geração aumentada por recuperação. O sistema busca material numa base externa e o oferece como apoio à resposta. É uma forma de responder com documentos abertos. O trabalho de Lewis e colaboradores, de 2020, apresentou uma arquitetura que combinava recuperação de passagens com geração de linguagem. Artigo original.
Buscar a passagem pertinente, porém, ainda exige escolhas. Qual base consultar? Que versão do documento vale? O trecho responde à pergunta ou só contém palavras parecidas? Há alguma informação que contradiga a primeira resposta encontrada?
Nas minhas pastas, eu estava tentando tornar parte desse percurso explícita. Um documento inicial mostrava o mapa; outros indicavam onde procurar cada tipo de conhecimento. Essa organização não equivale, por si só, a implementar RAG ou um roteador semântico. Era meu jeito de orientar a consulta.
E orientação tem limites. Um arquivo dizendo “consulte esta fonte” pode ajudar o agente a se conduzir, mas não garante que a fonte será usada corretamente. A própria documentação do Claude Code distingue instruções de contexto de controles que efetivamente bloqueiam uma ação. Documentação sobre arquivos de contexto.
A biblioteca precisava de bons caminhos e de alguma maneira de verificar a leitura.
Foi aí que lembrei de uma cliente.
Tenho apreço por ela, e essa lembrança pede cuidado. A dificuldade de delegar que eu percebia naquela relação me fazia pensar no quanto uma operação pode depender do contexto que uma única pessoa carrega.
Eu chamava isso de caixa-preta.
Usava a expressão para descrever uma situação: quem está do lado de fora acompanha o pedido e recebe a decisão, mas nem sempre consegue reconstruir os critérios que ligaram uma coisa à outra.
Saber que uma proposta foi aprovada ajuda a seguir com aquela proposta. Entender por que ela foi aprovada pode ajudar a avaliar a próxima.
Quando essa explicação não circula, até uma pessoa competente pode precisar voltar à liderança diante de situações parecidas. Ela recebeu a tarefa, mas talvez não tenha recebido o contexto ou a autoridade para decidir.
É fácil olhar para essa dinâmica e concluir que alguém precisa simplesmente aprender a soltar o controle. Eu acho que vale investigar melhor.
Pode haver critérios que nunca foram explicados. Pode faltar experiência à equipe. Pode existir uma responsabilidade que continua concentrada na liderança, mesmo quando a execução foi distribuída. As causas precisam ser entendidas naquela relação; seria injusto deduzir a vida interior de alguém a partir de uma dificuldade operacional.
A pergunta que me interessa é o que precisaria ficar disponível para que outra pessoa pudesse agir com discernimento.
Parte disso passa pelo conhecimento tácito: aquilo que alguém sabe fazer ou reconhecer, mas tem dificuldade de colocar em palavras. Na teoria de criação do conhecimento organizacional de Ikujiro Nonaka, o aprendizado envolve a interação entre esse saber e o conhecimento que conseguimos expressar e compartilhar. A externalização é um dos movimentos desse processo. Nonaka, 1994.
Penso que isso pode começar numa conversa bastante concreta. Ao revisar uma decisão, perguntar o que chamou a atenção, que risco pesou e que mudança na situação levaria a uma resposta diferente.
O registro deixa de guardar apenas o resultado. Passa a guardar parte do critério.
Não imagino que toda a experiência de alguém possa ser extraída e colocada numa pasta. Há coisas que aprendemos acompanhando, tentando, recebendo uma correção e tentando de novo. O documento pode apoiar esse percurso. Não o conclui.
É aqui que a associação com a IA fica mais interessante para mim. Nos dois casos, preciso pensar em como tornar o conhecimento pertinente acessível no momento de uma decisão. Numa equipe, preciso ainda combinar quem tem autoridade para agir e construir as condições humanas dessa autonomia.
Imagine uma situação hipotética: uma pessoa do comercial recebe um pedido para antecipar uma entrega.
Se a orientação for apenas “resolva com o cliente”, ela terá de adivinhar quanto pode prometer. Se toda mudança precisar subir à direção, a decisão continuará dependendo da disponibilidade de uma pessoa.
Um acordo mais útil poderia dizer que prazos já confirmados pela operação podem ser negociados pelo comercial; mudanças que alterem o escopo precisam de uma avaliação conjunta; compromissos fora dessas condições devem voltar para uma conversa antes de serem assumidos.
Para funcionar, esse acordo precisa ser acompanhado de acesso à capacidade de entrega e de autoridade real para negociar dentro do combinado.
Nesse exemplo, a autonomia tem uma base que pode ser consultada. Também tem uma fronteira reconhecível. A dúvida sobre uma exceção passa a chegar com contexto, em vez de chegar como um pedido de socorro.
Outra referência da inteligência artificial ajuda a pensar nessa passagem. No planejamento por redes de tarefas hierárquicas, conhecido como HTN, tarefas compostas são refinadas por métodos até chegar a ações executáveis, respeitando as condições e dependências previstas no modelo. Bercher, Alford e Höller, 2019.
Trazida como analogia para o trabalho, essa ideia convida a esclarecer o caminho entre uma intenção ampla e uma entrega possível.
“Melhorar o atendimento” pode ser uma intenção válida, mas ainda deixa muita coisa por decidir. Investigar onde as solicitações ficam paradas, escolher uma mudança, definir quem pode conduzi-la e observar o que acontece já oferece pontos concretos de trabalho.
O especialista precisa participar da construção desse caminho. Se a liderança prescrever cada movimento, pode acabar recriando a microgestão dentro de um documento mais organizado.
Há ainda uma diferença que nenhuma semelhança de estrutura apaga: empresas são feitas de pessoas, e o mundo não se comporta exatamente como o modelo de um planejador. As condições mudam. Uma decisão afeta relações. Nem todo erro pode ser desfeito.
Por isso, transformar a delegação numa promessa de previsibilidade matemática me parece perder justamente a parte mais importante dessa conversa.
A pessoa que percebe uma falha precisa conseguir dizer que ela existe. Quem recebeu autonomia precisa poder explicar uma escolha sem ter de fingir certeza. E a liderança precisa ter abertura para descobrir que uma regra sua estava errada.
A pesquisa de Amy Edmondson sobre segurança psicológica encontrou uma associação entre a segurança para assumir riscos interpessoais e os comportamentos de aprendizagem nas equipes estudadas. É uma lembrança de que aprender junto também depende do que acontece entre as pessoas. Edmondson, 1999.
Esse ponto muda o que espero da biblioteca que estou construindo.
Se eu organizar tudo para que um agente apenas reproduza o meu jeito de pensar, posso acabar tornando meus próprios erros mais consistentes. E, se fizer isso numa equipe, posso distribuir tarefas enquanto continuo exigindo que todas as decisões sejam cópias das minhas.
Preciso deixar espaço para a informação que contraria o que eu esperava encontrar. Uma metodologia deve poder ser confrontada com o que aconteceu. Um critério precisa admitir revisão. Um especialista deve conseguir trazer algo que eu ainda não sei.
Talvez fortalecer os elos tenha tanto a ver com isso quanto com encontrar mais rápido o arquivo certo.
Volto a Sagan com essa pergunta um pouco diferente. A biblioteca contém mais do que uma pessoa consegue ler. Parte da sua riqueza está justamente no trabalho de outras pessoas, preservado de uma forma que permite a alguém continuar aprendendo.
Na escala pequena da minha operação, gostaria de conseguir fazer algo parecido: tornar o que aprendo compreensível o bastante para ser usado, discutido e melhorado por outra pessoa.
É também o que me dá vontade de escrever.
Continuo tendo carinho pela ciência e por quem encontra maneiras de explicá-la. Quando uma reflexão sobre livros me ajuda a enxergar de outro jeito uma pasta no Drive ou uma relação de trabalho, sinto vontade de acompanhar essa ligação com cuidado e contar até onde consegui chegar.
Ainda penso nisso como um hobby: aprender alguma coisa e tentar explicá-la bem.
Talvez este artigo seja uma pequena tentativa.