Mental Models

A leitura do Thiago

Johnson-Laird pegou a intuição de Craik e transformou em teoria testável, nós raciocinamos não manipulando regras lógicas abstratas, e sim construindo modelos concretos das possibilidades de uma situação. O ponto prático é demolidor, quanto mais modelos alternativos a tarefa exige que você segure na cabeça ao mesmo tempo, mais erros você comete e mais devagar pensa. Erramos lógica não por burrice, mas por limite de memória de trabalho.

Para o executivo brasileiro tocando IA, isso explica vários fenômenos. Explica por que reuniões com cinco cenários abertos travam, a equipe estourou o orçamento cognitivo. Explica por que prompts longos e ambíguos pioram a resposta da IA, você empilhou possibilidades demais.

E explica por que decompor um problema em etapas, dar um modelo de cada vez, melhora tanto humano quanto máquina. A grande oportunidade de IA aqui é externalizar modelos, deixar a máquina enumerar e sustentar as possibilidades que nossa memória não aguenta, enquanto o humano julga. Não é a IA pensando por você, é a IA carregando o peso que limita seu pensamento.

Reduzir o número de modelos simultâneos é uma alavanca real de produtividade decisória.