A IA preditiva trabalha como um ajudante de restaurante popular: pega toneladas de ingredientes crus, mistura, experimenta e, com esforço, consegue tirar dali um alimento que seja útil. Ela gosta de data lakes — verdadeiros depósitos de batatas, sacos de arroz, caixas de legumes. Quem sabe manejar bem o Python funciona como aquele cozinheiro que corta, pesa e mede, tentando extrair sabor de um monte de coisa bruta.
Já a IA generativa é outro tipo de cozinheiro. Ela funciona como um chef que não se contenta com ingredientes espalhados. O que ela quer é receita estruturada, ingredientes lavados, cortados e temperados, instruções claras de preparo. Se você oferecer só o depósito de mantimentos, ela se perde. Mas se entregar uma base de conhecimento organizada — textos, documentos, políticas, publicações — ela brilha: cria pratos refinados, combina sabores e serve algo memorável.
O segredo está no mise en place
Na gastronomia existe um termo francês: mise en place. Significa preparar antes — separar os ingredientes, medir quantidades, deixar tudo em ordem para que o prato saia perfeito. Pois bem, é isso que linguagens documentárias, taxonomias, planos de classificação e instrumentos de representação fazem com a informação. Eles transformam um monte de insumos desconexos em algo pronto para ser usado. É como passar do saco de arroz jogado no canto da despensa para uma porção medida, lavada e pronta para ir à panela. A IA generativa “adora” esse mise en place, porque lhe dá contexto, estrutura e sentido.
O aperitivo dos dados crus já passou
Os dados brutos não perderam valor — continuam sendo a base de muita análise. Mas quando falamos de IA generativa, a lógica muda: ela não cozinha com estatística, mas com narrativa. Precisa de textos, contextos e relações. A receita é tão importante quanto o ingrediente.
O papel do Curador de IA
E onde entra o profissional da Curadoria de Conteúdo para IA? Justamente aí: na preparação. Nosso ofício sempre foi o da ordem, da classificação, da descrição. Agora isso se transforma em um ingrediente estratégico para a inteligência artificial. Somos nós que podemos garantir que a cozinha da IA generativa tenha seus insumos prontos para criar com sentido.
Conclusão
Enquanto a IA preditiva ainda se satisfaz com um grande armazém de insumos, a IA generativa precisa de uma cozinha organizada. Ela não se alimenta de batatas jogadas no chão do depósito, mas de ingredientes preparados com cuidado, seguindo uma receita bem escrita.
A boa notícia é que nós, profissionais da informação, sempre fomos especialistas em mise en place informacional. E talvez por isso a inteligência artificial só possa ser realmente “chef” quando nós entramos na cozinha.
