Por Jota Maximo — 01 Mar 2026

Crescemos sem manual. Agora usamos IA para resolver tudo.

O que acontece quando ninguém mais erra e por que isso é um problema.

Não tinha tutorial pra trabalho, coisas de casa e vida adulta. Não tinha passo a passo pra relacionamento, trabalho ou fracasso. A gente aprendia apanhando e ajustando o caminho.

Errar fazia parte. Não existia método nem "passo 1 ao 7". Existia tentativa, erro e consequência. E a consequência ensinava rápido.

Se você é do time dos 30+, sabe do que eu tô falando. A ausência de manual criou autonomia. A gente aprendeu a decidir sem validação, assumindo o risco. Isso formou gente que sabe se virar.

Hoje é realidade é outra. Usamos IA pra tudo. E no meio dessa abundância de informações e instrução, temos uma geração inteira que produz mas não aprende. Que executa sem saber por que está executando.

Achei que era só impressão minha. Até me questionar e encontrar a pesquisa que coloca nome no que eu via todo dia.

Productive Failure: o erro como ferramenta de aprendizado

Em 2008, Manu Kapur, pesquisador da Nanyang Technological University em Singapura, publicou um estudo que mudaria a forma como educadores pensam sobre erro. Ele chamou de Productive Failure.

A ideia é contraintuitiva: alunos que tentam resolver problemas complexos sem instrução prévia, e falham, aprendem mais profundamente do que alunos que recebem instrução direta antes de tentar.

No estudo original, alunos do ensino médio foram divididos em dois grupos. O primeiro recebeu problemas complexos de cinemática para resolver em grupo, sem nenhum suporte ou estrutura. Falharam. As soluções foram ruins. O segundo grupo recebeu problemas bem estruturados com instrução prévia. Resolveram melhor.

Mas na hora de aplicar o conhecimento em situações novas, o primeiro grupo, o que falhou, superou o segundo. O erro ativou algo que a instrução direta não conseguiu: a capacidade de transferir conhecimento para contextos diferentes.

Kapur repetiu o estudo ao longo de 15 anos. Uma análise com mais de 12.000 participantes em 166 comparações experimentais confirmou: alunos expostos ao Productive Failure desenvolveram melhor compreensão conceitual e capacidade de transferência, sem comprometer o conhecimento procedimental. O efeito, quando bem aplicado, chega a ser três vezes maior do que o impacto de um bom professor.

Três vezes. Errando.

O que a neurociência diz sobre errar

Não é só psicologia educacional. O cérebro é biologicamente projetado pra aprender com erro.

Quando você enfrenta um desafio e supera, o sistema dopaminérgico reforça o comportamento. Dopamina não é só "hormônio do prazer". É o sinal que diz ao cérebro: isso funcionou, repita. Pessoas com níveis mais altos de dopamina tendem a demonstrar mais perseverança. Não porque são mais fortes, mas porque o cérebro registrou que o esforço valeu a pena.

Quando alguém te entrega o caminho pronto, esse ciclo não acontece. Você resolve o problema, mas o cérebro não registra como conquista. Não libera o mesmo sinal. Não reforça. E na próxima dificuldade, você não tem o repertório emocional pra insistir.

Angela Duckworth estudou isso por anos em Penn. A conclusão: persistência, que ela chamou de grit, é melhor preditor de sucesso do que QI ou talento. Grit não é teimosia. É paixão sustentada aplicada a um objetivo de longo prazo. E se desenvolve errando, ajustando e tentando de novo. Não se desenvolve assistindo tutorial.

Carol Dweck, em Stanford, completou a equação com o conceito de growth mindset. Quem acredita que habilidades podem ser desenvolvidas vê o erro como feedback. Quem acredita que habilidades são fixas vê o erro como prova de incapacidade. O primeiro grupo persiste. O segundo trava.

Não é filosofia. É dado. Growth mindset prediz persistência após falha em estudos controlados.

O que acontece quando ninguém mais erra

Agora, voltamos para o dia a dia. Qualquer novo trabalho perguntamos a IA, qualquer dificuldade por menor que seja, estamos lá de novo.

Corrija meu e-mail, deixe ele mais claro e objetivo
Resuma a reunião do quarter que gravei
Não entendi essa mensagem que recebi, pode me explicar o que a pessoa X quer dizer?
Analise essa planilha de resultados e gere um plano de ações

Esses estudos revelam os desafios que não só pessoas, mas líderes e empresas precisam estar mais atentos no futuro. O problema não é o uso de IA, mas quando devo trazer ela pra jogo.

A IA generativa resolveu o problema da produção. Qualquer pessoa produz um post, um artigo, um roteiro em minutos. A barreira caiu. E junto com ela, caiu a necessidade de errar.

Antes, pra escrever bem, você escrevia mal. Reescrevia. Levava feedback. Reescrevia de novo. O processo doía. Mas você aprendia. Cada erro calibrava o julgamento. Cada reescrita refinava a voz.

Hoje, as pessoas pulam esse processo inteiro. Pedem pra IA fazer. O resultado sai bonito. Mas quem pediu não aprendeu nada. Na próxima vez, precisa pedir de novo. E de novo. Produz, mas não cresce. Executa, mas não evolui.

Eu vejo isso no time que lidero. São 5 copywriters, 11 perfis, 150 conteúdos por semana. Quando um copywriter novo entra e depende da IA pra tudo, a qualidade é mediana e estável. Nunca sobe. Quando outro entra, erra, leva feedback, reescreve, a curva de aprendizado é mais dolorosa mas em 3 meses a diferença é clara. O segundo entendeu o porquê. O primeiro só aprendeu o como.

É exatamente o que Kapur mostrou em seus testes, acontecendo na prática, todo dia, em situações do dia a dia.

A indústria do atalho

O mercado percebeu que as pessoas querem evitar o desconforto de aprender fazendo. E construiu uma indústria inteira em cima disso.

Curso de copywriting em 7 dias. Template de post viral. Prompt mágico que resolve qualquer coisa. Passo a passo do zero ao avançado.

Nada disso é necessariamente ruim. O problema é quando substitui a experiência em vez de complementar. Quando o aluno acredita que comprar o curso é o mesmo que desenvolver a habilidade. Quando o template vira muleta permanente em vez de ponto de partida.

O excesso de instrução enfraquece. Quando tudo vem explicado, a responsabilidade é terceirizada. Se deu errado, a culpa é do método. Não da falta de ação. Não da falta de tentativa. Não da falta de erro.

Dweck alertou pra isso: quando as pessoas atribuem o fracasso ao método externo em vez do processo pessoal, a capacidade de aprendizado diminui. O locus de controle muda. Você deixa de ser protagonista e vira consumidor de solução.

O que eu aprendi errando

Não aprendi a liderar time de conteúdo em curso. Aprendi errando briefing, recebendo conteúdo que não servia, reescrevendo junto com o copywriter até encontrar o tom certo. Aprendi que cada perfil tem uma voz e que misturar vozes destrói identidade. Aprendi no susto, quando uma campanha inteira caiu porque a narrativa não estava alinhada.

Não aprendi a usar IA na operação em workshop. Aprendi quando a IA gerou 30 conteúdos num dia e todos pareciam escritos pela mesma pessoa. Aprendi quando percebi que sem documentação de voz, sem palavras proibidas, sem estrutura narrativa, a IA só amplifica a bagunça. O erro me ensinou o que nenhum tutorial ensinaria: que IA sem sistema é ruído em escala.

Não aprendi a escrever lendo sobre escrita. Aprendi escrevendo mal, publicando, vendo que não funcionava, reescrevendo. Os melhores textos que já publiquei nasceram de versões anteriores que eram horríveis. O processo de reescrita é onde mora o aprendizado. Não no resultado final.

O papel da IA nessa história

Não sou contra IA. Uso todo dia. Minha operação depende dela. Mas IA deveria ser o copiloto, não o piloto.

O problema não é a ferramenta. É pular o processo. É usar IA pra evitar o erro em vez de usar IA pra errar mais rápido e aprender mais rápido.

O conceito de Productive Failure não diz que errar é bom por si só. Diz que errar antes de receber instrução gera aprendizado mais profundo. A ordem importa. Primeiro você tenta. Falha. Entende o que não sabe. Aí sim, a instrução faz sentido. Aí sim, o template tem utilidade. Aí sim, a IA complementa.

Inverter essa ordem, que é o que a maioria faz, é como receber a resposta antes de entender a pergunta. Você resolve, mas não aprende.

O que fica

Crescemos sem manual. E a ausência de manual criou algo que nenhum IA replica: a capacidade de se virar.

A ciência confirma: errar de forma produtiva é uma das ferramentas mais poderosas de aprendizado que existe. Sem romantizar sofrimento. É reconhecer que o desconforto é parte do processo, não um defeito que precisa ser eliminado.

Hoje usamos IA para tudo, até para coisas óbvias. E ainda tem gente que acha isso produtivo. Só esquece que a longo prazo, ele passa a executar mais do que pensar, tornando decisões simples ....

A IA já faz parte do dia a dia, e quem não se adequar a isso certamente terá desafios no mercado de trabalho. A questão é não confundir informação com habilidade. Precisa entender que saber o caminho não é o mesmo que ter caminhado.

E precisa, de vez em quando, deixar a IA de lado e fazer aquele trabalho chato e tedioso sozinho. Porque é ali, no desconforto, que o aprendizado acontece de verdade.

Fontes usadas para este artigo

Kapur, M. (2008). Productive Failure. Cognition and Instruction, 26(3), 379-424. O estudo original que demonstrou que alunos que falham ao resolver problemas complexos sem instrução prévia superam, em transferência de conhecimento, alunos que recebem instrução direta primeiro.
Sinha, T. & Kapur, M. (2021). Meta-análise de Productive Failure. Mais de 12.000 participantes em 166 comparações experimentais confirmaram os efeitos positivos em compreensão conceitual e transferência.
Duckworth, A. (2016). Grit: The Power of Passion and Perseverance. Pesquisa mostrando que persistência sustentada é melhor preditor de sucesso do que inteligência ou talento.
Dweck, C. (2006). Mindset: The New Psychology of Success. O conceito de growth mindset e como a crença sobre a natureza das habilidades afeta persistência e aprendizado.
Educational Psychology Review (2025). The Biological Benefits of Failure on Learning and Tools to Manage the Fallout. Revisão sobre os mecanismos neurológicos do aprendizado por erro, incluindo o papel da dopamina e do córtex pré-frontal.
British Journal of Educational Psychology (2024). Learning from Errors and Failure in Educational Contexts: New Insights and Future Directions. Edição especial com 11 estudos sobre condições que favorecem o aprendizado a partir de erros.