Todo Mundo Está Escrevendo Igual. E isso é um Problema.
No LinkedIn, milhares de posts parecem escritos pela mesma pessoa. De certo modo, eles foram. Só que essa pessoa é um modelo de linguagem.
Quero te propor um teste. Abra o LinkedIn e role o feed por cinco minutos. O que você encontrará, com certeza, será algo que vai chamar sua atenção, mas não pela qualidade, mas pela uniformidade. Eu aposto que você deve ter encontrado dezenas de posts que começam com uma microhistória dramática em duas linhas, seguida de uma quebra de parágrafo estratégica (sim, você também deve ter visto essa palavra várias vezes), três frases curtas em sequência construindo suspense artificial, um “plot twist” na metade, uma reflexão genérica sobre resiliência ou propósito, e um fechamento inspiracional que poderia ser assinado por qualquer pessoa em qualquer setor em qualquer país do mundo.
Estes textos, é claro, não são ruins no sentido técnico. A gramática está correta. A estrutura é coerente. As palavras estão no lugar certo. Mas são textos sem voz. Sem personalidade. Sem a impressão digital de quem os escreveu. E, por isso mesmo, eu te afirmo que se você trocar os nomes dos autores entre eles, ninguém perceberia a diferença.
Esse fenômeno, qualquer um de nós que usamos redes sociais com frequência reconhece – e desgosta – mas poucas vezes paramos para analisar uma consequência desta padronização que vai muito além do LinkedIn. Um estudo publicado em março na revista Trends in Cognitive Sciences por cientistas da computação e psicólogos argumenta que os chatbots de inteligência artificial estão padronizando a forma como as pessoas escrevem, raciocinam e, em última instância, pensam.
A tese do paper busca demonstrar que quando milhões de pessoas utilizam o mesmo punhado de modelos de linguagem (cerca de 10) para redigir seus textos, polir seus e-mails, estruturar seus argumentos e formular suas ideias, o resultado é uma convergência progressiva de estilos, perspectivas e modos de expressão. Ou seja, as diferenças individuais, aquilo que torna a escrita de uma pessoa reconhecivelmente dela, são filtradas e suavizadas pelo modelo de IA, que tende a produzir uma linguagem média, equilibrada, tecnicamente competente e estilisticamente genérica. Assim, o que sai como produto deste trabalho não é a voz do autor “amplificada”, mas sim a voz do modelo vestida com o nome do autor.
Os pesquisadores documentaram, também, que quando indivíduos usam IA para realizar tarefas criativas, eles tendem a gerar mais ideias do que gerariam sozinhos, concluindo que a produtividade individual per si, medida em volume, aumenta. Mas quando equipes compostas por pessoas que usam IA são comparadas com equipes que combinam suas habilidades coletivas sem o auxílio da tecnologia, o resultado se inverte: os grupos que usam IA são menos criativos no conjunto do que aqueles que trabalham exclusivamente com recursos humanos.
A explicação, acredito eu, é quase que intuitiva, uma vez que sabemos que a criatividade coletiva depende da diversidade de perspectivas e pontos de vistas, e quando todos os membros de um grupo filtram seus pensamentos pelo mesmo modelo de linguagem, essa diversidade é comprimida. As ideias passam a convergir para os mesmos padrões, as mesmas estruturas, os mesmos clichês que o modelo aprendeu a reproduzir. O grupo com IA pode até produzir mais, mas produz mais do mesmo.
Essa homogeneização, além de tudo, carrega um viés que amplifica o problema. Os modelos de linguagem são treinados predominantemente com textos produzidos em contextos que os pesquisadores descrevem pelo acrônimo WEIRD – ocidentais, educados, industrializados, ricos e democráticos. Isso significa que a “voz média” que o modelo reproduz não é uma média global. É uma média enviesada, que reflete os padrões de expressão, os valores e os modos de raciocínio de uma fatia específica da experiência humana, e que, ao ser adotada por milhões de pessoas fora desse contexto, achata justamente as perspectivas que mais enriqueceriam o repertório coletivo.
Um profissional brasileiro que usa o ChatGPT para redigir um texto em português está, em alguma medida, filtrando sua expressão por um modelo que foi treinado majoritariamente em inglês e que carrega consigo os padrões retóricos, as referências culturais e as estruturas argumentativas do mundo anglófono. O texto resultante pode ser gramaticalmente impecável. Mas é menos brasileiro do que seria sem o filtro.
O mais traiçoeiro é que este efeito não se limita a quem usa a tecnologia diretamente. Como um dos pesquisadores do estudo observou, “se muitas pessoas ao meu redor pensam e falam de uma certa maneira e eu faço as coisas de um jeito diferente, acabo me sentindo pressionado a me alinhar a elas”. A padronização gera, portanto, certa pressão social pela conformidade, e essa pressão pode alcançar mesmo quem nunca abriu um chatbot.
Quando os posts do LinkedIn – até os dos grandes CEOs – passam a ter todos a mesma estrutura, quem escreve de forma diferente parece fora do padrão, e o instinto humano de pertencimento nos empurra na direção da adequação, não da originalidade. O resultado é um ciclo que se retroalimenta: quanto mais gente escreve com IA, mais uniforme se torna o ambiente; quanto mais uniforme o ambiente, maior a pressão para que os demais se adequem; quanto mais se adequam, menos diversidade cognitiva resta.
Quando conversamos sobre o fenômeno do workslop, estávamos descrevendo uma manifestação concreta desse mesmo problema: a presença de conteúdos artificialmente polidos, tecnicamente corretos, mas vazios de ideias originais. A diferença é que o workslop era tratado como um problema de produtividade individual, algo que se detecta e se corrige com protocolos de governança. Contudo, o que os pesquisadores de hoje descrevem é algo mais profundo e mais difícil de corrigir: uma fuga sistêmica da diversidade cognitiva que afeta não apenas a qualidade dos textos, mas a capacidade coletiva de inovar, resolver problemas complexos e se adaptar a circunstâncias imprevistas. Porque a diversidade de pensamento é muito mais do que um valor abstrato; ela é, de fato, o mecanismo pelo qual grupos humanos geram soluções que nenhum indivíduo, sozinho, conseguiria produzir. E quando esse mecanismo é comprimido por uma ferramenta que tende à média, o que se ganha é que, cada vez mais, nos tornamos “médios”.
A conexão deste fenômeno com o da atrofia cognitiva do executivo que vê tudo e não enxerga nada é válida. Naquela análise, o risco era que a delegação excessiva de pensamento à IA atrofiasse a capacidade individual de raciocinar. Aqui, o risco opera em outra escala, não a da atrofia de um indivíduo, mas a atrofia de uma cultura inteira de expressão. Quando milhões de profissionais param de exercitar a formulação de ideias próprias e passam a terceirizar essa formulação a um modelo que produz resultados padronizados, o que se atrofia é a riqueza expressiva de uma geração. E o paradoxo mais inquietante é que isso acontece justamente no momento em que a humanidade tem acesso à ferramenta de comunicação mais poderosa já criada. Afinal, a IA foi desenhada para potencializar a expressão. Seu uso indiscriminado, porém, está produzindo o oposto: uma enxurrada de conteúdos “médios”.
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A saída, contudo, não é deixar de usar IA. Claro que não. Seria ingênuo e contraproducente propor isso em um mundo onde a tecnologia já está integrada à operação de praticamente todas as organizações e à rotina de centenas de milhões de profissionais. A saída é entender que a IA funciona como qualquer ferramenta de amplificação: ela amplia o que você coloca nela. Se você coloca uma ideia original, um argumento construído com experiência própria, uma perspectiva que nasce da sua vivência específica, a IA vai organizar, polir e estruturar essa ideia de forma mais eficiente do que você faria sozinho. Se você não coloca nada, se pede ao modelo que pense por você, o que sai é a média de tudo o que o modelo leu, e essa média, por definição, não surpreende ninguém.
A analogia mais precisa talvez seja com um editor de texto, onde o corretor ortográfico não escreve o livro e o editor também não cria a visão do autor. Da mesma forma, a IA pode organizar ideias, revisar trechos, sugerir estruturas e melhorar a clareza, enquanto as perguntas, os argumentos, as analogias e as conclusões permanecem genuinamente humanas. O problema surge quando se inverte essa lógica, e em vez de usar a IA para potencializar uma voz própria, o profissional passa a emprestar sua voz à IA. E o resultado, como qualquer um que usa o LinkedIn já percebeu, é uma paisagem de textos que parecem ter sido escritos pela mesma pessoa. Porque, em certo sentido, foram.
Ao fim, para quem lidera negócios e acompanha essas transformações, a implicação disso é que, em um futuro muito próximo, a diferença competitiva entre os profissionais não estará entre quem usa IA e quem não usa, porque praticamente todos usarão. Estará entre quem a utiliza como ferramenta para fortalecer uma autoria própria e quem permite que ela escreva em seu lugar. Num mundo onde todos os textos soam igual, a voz que se distingue não é a mais polida. É a mais autêntica. E autenticidade, por sua própria natureza, é a única coisa que um modelo de linguagem, por mais avançado que seja, não consegue fabricar.
