A Verdade Incômoda da Pesquisa em IA: Perguntas Erradas vs. Perguntas Certas (e Por Que 90% Não Muda Nada no Mundo Real)

Você sabia que, segundo análises rigorosas, cerca de 90% das dissertações acadêmicas em ciências exatas e tecnologia nunca geram impacto mensurável fora da academia? E que um relatório recente do MIT revela que 95% das iniciativas de IA generativa em empresas falham em produzir retorno financeiro real?¹⁰¹¹ Essas não são estatísticas de fracasso individual. São sintomas de um sistema que otimiza para métricas simbólicas, não para transformação concreta.

A pergunta errada que domina o debate acadêmico é: “Isso é rigoroso o suficiente?” A pergunta certa, que poucos fazem, é: “Isso produz verdade útil ou apenas mais um paper?” Essa diferença separa o conhecimento que avança o mundo do conhecimento que apenas reproduz o sistema.

A Pergunta Errada e a Pergunta Certa na Ciência da Computação

Quando avaliamos uma pesquisa pela lente institucional, focamos em aceitação em conferências de elite, h-index, citações e formalismos matemáticos. Isso cria um filtro poderoso contra ruído, mas também contra ideias estranhas, incompletas ou periféricas que historicamente mudaram paradigmas.¹ Conferências de elite, como NeurIPS ou ICML, concentram densidade intelectual alta — mas também incentivam incrementalismo seguro e complexidade desnecessária.²

Já quando perguntamos pelo valor epistemológico real, vemos que muitas inovações disruptivas nasceram fora desse circuito: deep learning circulou por décadas em venues marginais antes de explodir.³ A academia moderna recompensa produção simbólica: papers citáveis, métricas bibliométricas, legitimidade institucional.⁴ O mundo real recompensa outra lógica: utilidade, simplicidade elegante e impacto concreto.

Inteligência Simbólica vs. Inteligência Instrumental: O Choque Fundamental

A academia opera com inteligência simbólica: valor = complexidade técnica; mérito = novidade formal; impacto = citação.⁵ O “modo Edison” — trial-and-error pragmático, foco em resolver problemas reais — opera com inteligência instrumental: valor = utilidade; mérito = eficácia; impacto = mudança na vida de alguém.⁶

Exemplo clássico: fine-tuning de um LLaMA 405B apenas para processar XML. Tecnicamente sofisticado, academicamente apresentável, mas epistemologicamente fraco — resolve um problema que engenharia de prompt já resolve. Isso não é exceção; é padrão em muitos projetos que priorizam “parecer pesquisa” em vez de “ser útil”.⁷

Richard Feynman já alertava em 1974: “Cargo cult science” — rituais que imitam ciência, mas sem substância.⁸ A tradução livre: “Ciência de culto ao carregamento” — fazemos os gestos (gráficos, métricas, jargão), mas falta o ingrediente essencial: confronto real com a realidade.

Incentivos Perversos: Por Que o Sistema Produz Tanto Ruído

Os incentivos atuais da academia — financiamento competitivo, rankings, CAPES, CNPq — transformam pesquisa em produção em massa de complexidade formalizada.⁹ Isso explica o “fetiche do fine-tuning”, arquiteturas gigantes desnecessárias e soluções over-engineered.¹⁰ A maioria dos papers resolve problemas artificiais porque o sistema recompensa esforço visível, não eficiência.

Em contrapartida, laboratórios de big tech (Google, OpenAI, Meta) e pesquisadores independentes priorizam protótipos que funcionam. A fricção entre esses mundos gera progresso: teoria abstrata abre possibilidades; pragmatismo as concretiza.¹¹

Visão de Mercado: Como Essa Dinâmica Está Mudando Empregos e Empresas

Essa tensão está reconfigurando o mercado de trabalho em IA. Empresas já não esperam PhDs com papers em top-tier para posições de alto impacto — valorizam engenheiros que entregam produtos funcionais, mesmo sem formalismos pesados.¹² Relatórios recentes mostram que 95% das iniciativas corporativas de IA falham não por falta de modelos avançados, mas por processos de negócio não otimizados e dados ruins.¹³

Isso cria duas trilhas profissionais:

• Trilha acadêmica-elite: foco em publicações, conferências top, carreira em universidades ou labs de pesquisa pura.
• Trilha instrumental: foco em prototipagem rápida, MVPs, impacto mensurável — cada vez mais valorizada em startups e big tech.

Empresas estão migrando orçamento de pesquisa simbólica para desenvolvimento aplicado. Profissionais que dominam ambas as inteligências — simbólica para entender o estado-da-arte e instrumental para aplicá-lo — se tornam raros e altamente demandados. O resultado? Crescimento acelerado para quem pensa fora da curva institucional.

Tabela Comparativa: Dois Modos de Produzir Valor em IA

Critério	Inteligência Simbólica (Academia)	Inteligência Instrumental (Prática)
Definição de sucesso	Paper aceito, citações altas	Produto usado, problema resolvido
Métrica principal	h-index, fator de impacto	ROI, adoção real, eficiência
Risco tolerado	Baixo (incrementalismo)	Alto (experimentação)
Origem típica	Universidades, conferências elite	Labs corporativos, independentes
Exemplo atual	Arquiteturas over-engineered	LLaMA fine-tuned só se necessário

Dica Prática de Quem Usa

Como alguém que transita entre academia de ponta e projetos reais há anos: antes de iniciar qualquer pesquisa ou projeto em IA, responda honestamente a esta pergunta: “Se isso funcionar perfeitamente, quem no mundo real se importa e por quê?” Se a resposta for “ninguém” ou “só o comitê de banca”, reavalie. Essa única pergunta evita meses de trabalho em problemas inexistentes.

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Conclusão: A Pergunta Certa Muda Tudo

O progresso real não nasce de escolher um lado — academia ou prática —, mas da fricção entre eles. Quando fazemos a pergunta errada, perpetuamos teatro científico. Quando fazemos a pergunta certa, plantamos sementes que podem virar florestas.

A academia registra e legitima inovação depois que ela acontece.¹⁴ A verdadeira fronteira está em quem pergunta: “Isso muda algo no mundo?” E age em cima da resposta.

Artigo escrito por Professor Maiquel Gomes. Publicado em maiquelgomes.com. Se reproduzir ou citar, mencione a fonte: Professor Maiquel Gomes – maiquelgomes.com & ia.pro.br.

Referências

[1] Kuhn, T. The Structure of Scientific Revolutions. University of Chicago Press, 1962. [2] Latour, B. Science in Action. Harvard University Press, 1987. [3] Rosenberg, N. Inside the Black Box: Technology and Economics. Cambridge University Press, 1982. [4] Ziman, J. Real Science: What It Is, and What It Means. Cambridge University Press, 2000. [5] Hicks, D. et al. Bibliometrics: The Leiden Manifesto. Nature, 2015. [6] Feynman, R. Cargo Cult Science. Caltech Commencement Address, 1974. [7] Popper, K. The Logic of Scientific Discovery. Routledge, 1959. [8] Polanyi, M. Personal Knowledge. University of Chicago Press, 1958. [9] Merton, R. The Normative Structure of Science. 1942. [10] Ioannidis, J. Why Most Published Research Findings Are False. PLoS Medicine, 2005. [11] Collins, H. Changing Order. University of Chicago Press, 1985. [12] Arora, S. et al. Understanding Deep Learning. ICML, 2018. [13] Bourdieu, P. Science of Science and Reflexivity. University of Chicago Press, 2004. [14] Luhmann, N. The Differentiation of Society. Columbia University Press, 1982. [15] Evans, J.; Foster, J. Metaknowledge. Science, 2011. [16] Alberts, B. et al. Rescuing US biomedical research from its systemic flaws. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2014. [17] MIT Sloan Management Review. Why Most Generative AI Pilots Are Failing. 2025.