Uso de AI no aprendizado de tecnologia

AI é uma ótima ferramenta para aprender tecnologia. Funciona como um acelerador de consulta, um turbo para tirar dúvidas, e se fosse só isso, eu não teria nenhum problema.

O problema é que não é só isso.

Os problemas

1. Corretude

Não dá para confiar cegamente nas respostas. Tudo exige validação, e essa validação ainda não é sistematizada. Na prática, vira um loop constante de pergunta → observa → valida → repete.

Isso cansa. E às vezes frustra.

Sozinha, a AI não resolve isso. Ela precisa estar acoplada a ferramentas concretas: testes automatizados, sistemas de tipos, compilação estrita, análise estática. E mesmo assim, com todo esse processo bem montado, a solução ainda pode não ser a melhor. Sempre existem nuances quase invisíveis, aquelas coisas que um professor humano costuma comentar com base em experiência de realidade, não só em padrões.

2. Autonomia

Falta de mão na massa atrofia. É simples assim.

Depender constantemente desse atalho para chegar a soluções ensina o cérebro, aos poucos, a ser mais preguiçoso. E isso acontece mesmo quando você já sabe fazer a tarefa. Você delega para o agente por pura conveniência, não por necessidade.

Na maioria das vezes isso nem é consciente, simplesmente acontece. E não existe nada validando ou freando esse processo. Manter autonomia exige disciplina ativa.

Sem um framework de aprendizado bem definido, a tendência é que mesmo com a ferramenta disponível, o estudante deveria ser incentivado a resolver o problema sozinho primeiro, garantindo que consiga executar a tarefa mesmo quando a AI não estiver ali. Hoje, isso depende quase exclusivamente da força de vontade individual.

3. Banalização

Algumas partes do aprendizado parecem banais, mas são fundamentais para construir o modelo mental que permite evoluir depois.

Exemplos simples, exercícios quase infantis, capítulos inteiros dedicados a uma única ideia óbvia. Tudo isso é estrutural. O problema é que a pressa passa a ser priorizada, e essas etapas começam a ser desvalorizadas.

O risco é aumentar ainda mais o número de profissionais que acham que sabem sobre um assunto, quando, na prática, dominam apenas a camada mais alta da abstração.

Isso já acontece hoje com frameworks full-stack, ORMs, SDKs. Há muita gente em desenvolvimento web que nunca escreveu um request from scratch. No modelo mental dessas pessoas, um request é apenas uma instância da classe Request. O entendimento não vai além daquela camada.

Isso já é perigoso por si só, porque o mercado acaba aceitando que só a abstração basta. Com AI, essa tendência se intensifica de forma bem mais agressiva.

Proposta

Precisamos de um framework de aprendizado assistido.

Não sei exatamente como isso se materializaria na prática, mas imagino que um agente customizado já seria um começo. Algo que não permita pular etapas arbitrariamente, que não deixe o estudante burlar a sequência lógica do aprendizado.

Um sistema que force o pensamento próprio, que valorize o desafio mais do que a velocidade, e que trate a AI como apoio e não como substituta do processo cognitivo.

Aprender mais rápido pode ser bom, mas prender direito é essencial.