O maior gargalo para a adoção de IA é uma pergunta simples: o que isso pode fazer por mim? A parte difícil é que você não sabe o que não sabe. Você não sabe o que um botão faz até pressioná-lo. Você não sabe o que uma solicitação pode produzir até escrevê-la, pressionar ir e assistir ao processo.

Enquanto as capacidades permanecem bloqueadas atrás de uma caixa de texto vazia, as possibilidades permanecem invisíveis. Isso é um problema de descoberta, e é nele que ainda estamos presos. Existem soluções parciais, como templates que dão às pessoas algo para executar sem precisar inventar a solicitação elas mesmas. No entanto, a pergunta então se torna relevância - esses templates realmente correspondem ao seu trabalho?

O contexto também ajuda, pois um sistema que sabe sobre você pode sugerir coisas que importam para você em vez de coisas que importam em geral. Alan Kay tem uma metáfora para isso, imaginando uma formiga no fundo do Grand Canyon, olhando para um fino pedaço de céu azul entre duas paredes do cânion, em comparação com alguém que está na borda e vê todo o plano azul. Não é que a formiga seja menos capaz, ela simplesmente não consegue ver o eixo de possibilidade de onde está.

Essa lacuna existe entre usuários de IA habilidosos e todos os demais. Uma pessoa de marketing não técnica e alguém fluente em agentes e uso de ferramentas podem ter experiências muito diferentes com a IA. A pessoa fluente em agentes pode imediatamente ver uma dúzia de coisas para automatizar, delegar ou reinventar, mas coloque a ferramenta mais inteligente do mundo na frente do marketer, e eles estão olhando para uma solicitação vazia, incertos sobre o que digitar.

Este é o estranho estado em que estamos: o sistema pode fazer quase qualquer coisa, mas exige que o usuário já saiba o que pedir. Muito do trabalho de descobrir o que é possível recai sobre a pessoa, quando deveria recair sobre o sistema. Você esperaria que algo tão avançado revelasse suas próprias capacidades - gradualmente, contextualmente, de maneiras que correspondam ao seu trabalho real.

Solver o problema de descoberta é crucial para a adoção de IA. A interface precisa começar a mostrar aos usuários as possibilidades, em vez de confiar neles para descobrir. Ao tornar as capacidades de IA mais visíveis e acessíveis, podemos desbloquear seu potencial completo e torná-lo mais útil para uma ampla gama de pessoas.

Este artigo foi escrito com a assistência de IA.
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