Uma grande questão para quem trabalha com tarefas criativas é: será que humanos e IA podem trabalhar juntos para impulsionar a criatividade? Os estudos têm apresentado resultados bastante inconsistentes sobre como humanos que trabalham com IA podem lidar com tarefas criativas em conjunto.

Mas uma equipe de pesquisadores, incluindo membros da Universidade de Cambridge, afirma que, embora simplesmente adicionar IA a um processo não melhore a criatividade, a IA pode ser uma parceira criativa eficaz, desde que haja instruções e orientações claras – tanto para humanos quanto para IA – sobre como desenvolver ideias em conjunto.

A pesquisa deles , publicada na revista Information Systems Research , oferece insights práticos para aprimorar a colaboração entre humanos e IA, visando melhorar a criatividade.

“Adicionar IA não leva automaticamente a ideias melhores”, disse o coautor Dr. Yeun Joon Kim, da Cambridge Judge Business School. “Para que as duplas humano-IA trabalhem juntas e aprimorem as ideias ao longo do tempo, as organizações devem fornecer suporte direcionado – como orientação sobre como desenvolver e adaptar as ideias – para ajudar os funcionários e a IA a aprenderem a criar com mais eficácia.”

Em sua pesquisa, Joon e seus colegas redefiniram o conceito de "aprendizagem aumentada" – um termo usado pela primeira vez em 1962 para descrever como a tecnologia pode ajudar as pessoas a aprenderem com mais eficácia.

Os pesquisadores argumentam que, na era da IA ??generativa (GenAI), o aprendizado não se resume mais a aprimorar a compreensão humana. Em vez disso, está se tornando um processo compartilhado, no qual humanos e IA aprendem e criam juntos. Os pesquisadores descrevem isso como uma parceria em evolução, onde ambos os lados ajustam seus papéis em tarefas como gerar ideias, fornecer feedback e refinar conceitos.

Tradicionalmente, a tecnologia era vista como uma ferramenta que simplesmente facilitava o acesso à informação. Mas a GenAI, segundo especialistas, age mais como uma colaboradora. Assim que um humano insere um comando, o sistema pode assumir um papel ativo na formulação de ideias e decisões, transformando o aprendizado aumentado de um processo individual para um coletivo.

O estudo aponta a Netflix como um exemplo de trabalho em equipe entre humanos e IA. Em vez de tratar a escrita de roteiros como uma tarefa única, a Netflix a divide em etapas como geração e avaliação de ideias. Roteiristas humanos criam rascunhos iniciais, enquanto a IA analisa o desenvolvimento dos personagens, o ritmo e as tendências do público para ajudar a refinar as histórias e aprimorar a forma como as séries são desenvolvidas e comercializadas.

Joon afirma que se interessou por essa pesquisa porque a IA foi originalmente desenvolvida para responder a uma antiga questão: "As máquinas podem gerar algo genuinamente novo?". Isso porque, embora as tecnologias tradicionais se destaquem em tarefas rotineiras, muitos duvidavam que a tecnologia pudesse dar uma contribuição criativa.

“Quando os sistemas GenAI se tornaram amplamente disponíveis, percebi que, embora pudessem gerar ideias rapidamente, as pessoas não sabiam como colaborar com eles de uma forma que melhorasse a criatividade”, disse ele.

“Queríamos descobrir como as pessoas podem aprender a trabalhar com a GenAI de uma forma mais intencional, para que a cocriação entre humanos e GenAI leve a resultados conjuntos mais robustos, em vez de apenas mais conteúdo”, disse a coautora Dra. Luna Luan, da Universidade de Queensland.

A pesquisa incluiu três estudos interligados, cada um envolvendo entre 160 e 200 participantes humanos. O primeiro estudo constatou que as equipes humano-IA não se tornavam automaticamente mais criativas ao longo do tempo ao lidar com problemas sociais e ambientais. O segundo estudo explorou o porquê. Ele identificou três tipos de colaboração – humanos propondo ideias, solicitando ideias à IA e refinando ideias em conjunto – e descobriu que apenas o refinamento conjunto impulsionava a criatividade. Mas os participantes raramente intensificavam esse comportamento. Um terceiro estudo mostrou que simplesmente instruir as pessoas a se concentrarem mais no desenvolvimento conjunto de ideias levou a melhorias claras na criatividade humano-IA em tarefas repetidas.

“Especificamente, instruir os participantes a se envolverem no desenvolvimento conjunto de ideias – focando na troca de feedback e no aprimoramento de ideias existentes, em vez de gerar novas ideias indefinidamente – foi a chave.”

Os pesquisadores afirmam que as ferramentas de IA GenAI precisam fazer mais do que simplesmente gerar ideias. Suas descobertas mostram que as equipes humano-IA se tornaram menos criativas ao longo do tempo, principalmente porque deixaram de se envolver no processo de refinamento colaborativo que de fato aprimora os resultados. Eles defendem que os sistemas de IA devem ser projetados para incentivar os usuários a fornecer feedback, expandir sugestões e refinar ideias, em vez de acelerar a geração de ideias.

Para as organizações, a mensagem é que a criatividade não melhora automaticamente apenas com a adição de IA. A colaboração eficaz requer estrutura: instruções claras, modelos e fluxos de trabalho que ajudem as pessoas a reconhecer quando questionar, refinar ou desenvolver ideias geradas por IA. O treinamento também deve ensinar os funcionários a tratar a IA como uma parceira criativa, praticando a troca de feedback e a melhoria contínua.

Os autores também defendem uma mudança na forma como as empresas encaram o trabalho em conjunto entre humanos e IA. Em vez de escolher entre automação e colaboração, as tarefas devem ser divididas em etapas onde humanos e IA desempenham papéis diferentes: por exemplo, a IA gera opções e os humanos as avaliam e refinam.

Eles alertam que, embora muitas empresas tenham se apressado em adotar a GenAI após o lançamento do ChatGPT em 2022, o simples uso da tecnologia não garante maior criatividade no trabalho. Seu impacto depende de quão bem as pessoas a compreendem e de quão eficazmente colaboram com ela.

A pesquisa foi realizada em coautoria com Luna Luan, professora de Administração na Universidade de Queensland, na Austrália, que recentemente concluiu seu doutorado na Cambridge Judge Business School, Yeun Joon Kim, também da Cambridge Judge, e Jing Zhou, professor de Administração na Universidade Rice, no Texas.