O método
como uso IA sem abrir mão da autoria
Ano passado assumi uma turma de História da Arquitetura numa universidade privada de uma semana para a outra, substituindo um querido amigo que passou em concurso para uma pública. Sou formada em arquitetura e há alguns anos montei uma disciplina EAD sobre história do Design que cobria tópicos de história da arquitetura. Mesmo assim, montar uma aula em tão pouco tempo era complicado. Faltava tempo para ler, selecionar, descartar, burilar, até a aula ficar com a minha cara. Foi dessa urgência que nasceu o que hoje chamo de curadoria gerativa — um método de trabalho com IA que aprendi fazendo, e que vou tentar explicar aqui.
Decidi experimentar com o Gemini para ver no que aquilo dava. A primeira aula foi sobre a chamada arquitetura primitiva, sobre o início de tudo. Logo nas primeiras respostas percebi que precisava detalhar mais o prompt do que simplesmente “escreva um conjunto de slides sobre…”. De forma meio intuitiva fui incluindo parâmetros: livros e autores de referência, a exclusão de fontes não acadêmicas, para quem se destinava o texto, o tom que mais combinava com meu jeito de dar aula. Aprendi, por exemplo, que incluir exclusões no prompt — dizer o que você não quer, e não só o que quer — ajuda a moldar o resultado de forma mais precisa.
Mesmo com prompts mais cuidadosos, o primeiro resultado carecia de informações. Achei importante levantar a discussão sobre como a arquitetura dos povos originários era encarada pela historiografia tradicional dentro da categoria de arquitetura primitiva. Também achei importante discutir o que permaneceu dessa arquitetura — a perenidade das construções de povos nômades e ágrafos. Fui refinando por incremento o texto base até chegar a um que me satisfez.
Com o texto pronto, usei o Gamma para montar os slides. Eu já havia experimentado a plataforma antes, mas o resultado gerado diretamente nela havia decepcionado — muito raso, muito genérico. Desta vez, com o texto refinado no Gemini, o resultado foi bem melhor. Deixei com o programa a seleção inicial de imagens e exportei para o Google Slides para editá-las. Imagens são críticas para uma aula de história da arquitetura. Não dá para trocar Lascaux ou Stonehenge por uma ilustração genérica.
Essa operação toda — texto, refinamento, montagem dos slides, correção — toma tempo, verdade. Mas com o auxílio da IA pude agilizar as tarefas mais mecânicas e dedicar mais do meu tempo ao refinamento e à coleta de informações relevantes. Com uma ressalva importante: a IA não tem nenhum compromisso com informações corretas. Os parâmetros estabelecidos nos prompts a direcionam, mas não há em seu mecanismo nada que diga se a informação está certa ou errada.
Isso me lembrou minha primeira aula de processamento de dados, em 1990, quando meu excêntrico professor bradou em sala, em sua indefectível camisa polo vermelha: “O computador é uma máquina burra! Ele faz o que você manda!” Apesar do nome, a inteligência artificial funciona de forma parecida. Os Large Language Models, como o Gemini, são ágeis mas não produzem sentido. São, nas palavras do filósofo Luciano Floridi, agências sem inteligência: agem, mas são incapazes de entender o que fizeram. Toda plataforma tem, discretamente, uma nota abaixo da área de chat avisando que pode errar. Porque não sabem que erram — ou que acertam.
É fácil acertar quando o tema é bem representado em fontes de pesquisa. Mas assim como na busca genérica na internet a informação carece do olhar humano para se legitimar, para aferir sua veracidade, com a IA não é diferente. Tenho a impressão de que viramos verificadores de textos e discursos — e que a capacidade de ler criticamente, verificar informações e reconhecer fontes confiáveis se tornou uma questão de sobrevivência.
Para ir além da simples transmissão de conteúdo, apostei em resumos em áudio no formato de podcast — não uma gravação da aula, mas uma versão condensada dela. O roteiro saiu do Gemini, tomando por base os slides que eu já havia revisado. Para a voz, depois de testar o próprio Gemini e o ChatGPT e descartar ambos pela voz muito máquina, cheguei ao ElevenLabs — com verniz humano suficiente para o que eu precisava. Como plataforma, elegi o Spotify. E deu certo: alunos tinham acesso garantido e eu um repositório desse áudios.
Dessa experiência veio a ideia de usar os slides revisados como base para geração de outros materiais — quizzes e jogos didáticos, aqueles mesmos que me deram a ideia para os presentes de Natal que conto no texto anterior. Refletindo sobre essa prática fui buscar teoria. Entendi que o que fazia estava dentro do conceito Human on the Loop — o humano incluído num processo de automação, levando a um resultado não genérico. Mas era mais do que isso. Ao realimentar a IA com o texto produzido inicialmente com ela e revisado por mim, o que havia eram várias instâncias de iteração com o modelo, gerando diferentes produtos a partir de uma mesma fonte curada.
A síntese desse processo — curar, refinar, ajustar, às vezes descartar, para realimentar e novamente girar o ciclo — é o que chamo de curadoria gerativa.
Não é a IA como autora. É o usuário da IA que, ao intervir ativamente e verificar os resultados, torna-se autor daquele conteúdo. Não uma autoria tradicional, escrita de próprio punho, mas uma criação assistida — em que a responsabilidade pelo que se produz continua sendo humana.
Esse método percorreu outras disciplinas ao longo do ano passado — Tipografia, História da Animação — e em cada uma revelou novos problemas: vieses algorítmicos que reforçavam a historiografia eurocêntrica, temas menos pesquisados que devolviam respostas absurdas e precisavam ser completamente descartados. Nas ferramentas de geração de imagem, o mesmo padrão: ao pedir genericamente “um estudante”, a resposta era invariavelmente um rapaz branco. Retratar perfis mais diversos exige interferência explícita no prompt — mais uma forma de curadoria que não pode ser delegada à máquina.
Cada caso desses merece um texto próprio — e virão. Por enquanto fico com o que esse percurso me ensinou de mais essencial: a IA é uma ferramenta poderosa, mas é uma ferramenta. O que ela produz sem supervisão humana é genérico, enviesado e às vezes errado. O que ela produz com curadoria pode ser muito bom — desde que você saiba o suficiente sobre o tema para saber o que está faltando.
No próximo mês volto aqui para falar sobre a turma de Tipografia e como consegui engajar voluntariamente 70% da turma numa atividade que não era para nota.