Anova taxonomia cognitiva da IA Agêntica

A Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de apoio operacional. Essa é a provocação central do artigo “The New Cognitive Taxonomy: How Agentic AI Learns, Governs, and Creates in Complex Systems”, de Renato Azevedo Sant Anna. O texto propõe uma reflexão estratégica sobre a chamada IA Agêntica, isto é, sistemas de IA capazes de agir com maior autonomia, aprender com o ambiente, tomar decisões, executar tarefas e até participar de processos criativos dentro de organizações complexas.

A principal força do artigo está em deslocar a discussão sobre IA para além da pergunta tradicional: “o que a IA consegue fazer?”. O autor sugere uma pergunta mais profunda: como a IA sabe o que sabe, como valida esse conhecimento e quem governa sua evolução cognitiva? Essa mudança é importante porque, em sistemas autônomos, o problema não está apenas na capacidade de gerar respostas, códigos, relatórios ou decisões. O verdadeiro desafio está em garantir que essas respostas estejam conectadas a critérios de verdade, contexto, responsabilidade e governança.

Para organizar essa discussão, o artigo utiliza a Taxonomia de Bloom como referência. Originalmente criada para classificar níveis de aprendizagem humana, ela é reinterpretada no contexto da IA. Os níveis — lembrar, compreender, aplicar, analisar, avaliar e criar — são usados para mapear a maturidade cognitiva dos sistemas inteligentes. Essa adaptação é interessante porque permite enxergar a IA não apenas como uma ferramenta que automatiza tarefas, mas como um sistema que pode evoluir em graus diferentes de complexidade cognitiva.

No nível mais básico, a IA lembra e recupera informações. Em seguida, compreende padrões, interpreta linguagem e identifica intenções. Depois, aplica conhecimentos em situações novas, analisa problemas complexos, avalia alternativas com base em critérios e, por fim, cria novas soluções, estratégias e estruturas de conhecimento. Essa escada cognitiva ajuda empresas, desenvolvedores e gestores a entenderem melhor em que estágio seus sistemas de IA realmente estão.

Um dos pontos mais relevantes do artigo é a distinção entre cognição humana e cognição da máquina. A inteligência humana é atravessada por experiência, intuição, emoção, memória tácita e julgamento contextual. Já a IA opera de forma probabilística, estatística e estruturada a partir de dados. Isso significa que, embora a IA possa superar humanos em velocidade de processamento e volume de análise, ela não possui, por si só, discernimento ético, vivência humana ou compreensão profunda das consequências sociais de suas decisões.

Essa diferença cria aquilo que o autor chama de uma lacuna epistemológica. Em outras palavras: a IA pode parecer segura, coerente e sofisticada, mas ainda assim estar errada, desalinhada ou baseada em premissas frágeis. Por isso, o artigo defende que a governança da IA precisa ir além da segurança de dados e da privacidade. Ela deve incluir também uma governança do conhecimento: de onde vem a informação, como ela é validada, quais critérios são usados para tomar decisões e quando o ser humano deve intervir.

Outro conceito importante apresentado é o de Architect of Collective Intelligence, ou Arquiteto da Inteligência Coletiva. Esse profissional seria responsável por conectar conhecimento humano, sistemas de IA, governança, arquitetura tecnológica e objetivos organizacionais. Não se trata apenas de um cargo técnico, mas de uma função estratégica. Esse arquiteto precisaria compreender tanto os limites da máquina quanto o valor do julgamento humano, criando estruturas para que a IA opere de forma produtiva, segura e auditável.

O artigo também dialoga com práticas de arquitetura de software, como o modelo C4, para mostrar que sistemas de IA agêntica precisam ser compreendidos em diferentes camadas: contexto, containers, componentes e código. Essa abordagem é muito útil para quem trabalha com desenvolvimento, sistemas embarcados, backend, automação ou infraestrutura, pois reforça que a IA não deve ser vista como uma “caixa mágica”, mas como parte de uma arquitetura que precisa ser desenhada, monitorada e governada.

Um ponto especialmente forte é a discussão sobre AI Loop Engineering, ou engenharia de ciclos de IA. Sistemas agênticos não apenas respondem a comandos; eles observam, analisam, decidem, agem, recebem feedback e ajustam seu comportamento. Esse ciclo pode gerar melhoria contínua, mas também pode produzir erros repetitivos, loops infinitos ou degradação do conhecimento caso a IA passe a aprender com dados não verificados produzidos por ela mesma. Por isso, o autor destaca a importância de critérios de convergência, limites de execução, detecção de estagnação e intervenção humana.

A grande contribuição do texto está em mostrar que a maturidade em IA não deve ser medida apenas por velocidade, produtividade ou redução de custo. Esses indicadores são importantes, mas insuficientes. Uma organização realmente madura precisará medir também a profundidade cognitiva de seus agentes: eles apenas executam tarefas? Conseguem analisar? Conseguem avaliar riscos? Conseguem justificar decisões? Conseguem criar algo novo sem romper os limites éticos e operacionais da organização?

Como reflexão crítica, o artigo é bastante ambicioso e conceitualmente denso. Ele aproxima IA, epistemologia, taxonomia cognitiva, arquitetura de sistemas e governança organizacional. Para leitores iniciantes, alguns conceitos podem parecer abstratos, especialmente termos como epistemologia, ontologia, governança cognitiva e engenharia de loops. Ainda assim, essa densidade é também o valor do texto, pois ele ajuda a elevar a conversa sobre IA para um nível mais estratégico e menos superficial.

A principal mensagem que fica é que o futuro da IA não será definido apenas por modelos mais poderosos, mas por organizações mais preparadas para governar esses modelos. Quanto mais autônoma a IA se torna, maior precisa ser a responsabilidade humana sobre seus limites, critérios e finalidades. A IA agêntica pode ser uma parceira cognitiva poderosa, mas não deve substituir o julgamento humano nas camadas mais críticas de avaliação, ética e criação de sentido.

Em resumo, o artigo de Renato Azevedo Sant Anna propõe uma leitura madura da IA contemporânea. Ele mostra que estamos entrando em uma fase em que saber usar IA não será suficiente. Será necessário compreender como ela aprende, como decide, como erra, como se autocorrige e como deve ser governada. Para profissionais de tecnologia, gestores, educadores e desenvolvedores, essa é uma discussão essencial. A verdadeira vantagem competitiva não estará apenas em automatizar processos, mas em construir sistemas inteligentes que sejam explicáveis, auditáveis, alinhados e integrados à inteligência coletiva humana.

Referência

SANT ANNA, Renato Azevedo. The New Cognitive Taxonomy: How Agentic AI Learns, Governs, and Creates in Complex Systems. LinkedIn, 10 jun. 2026. Disponível em: https://www.linkedin.com/pulse/new-cognitive-taxonomy-how-agentic-ai-learns-governs-renato-ahi4f/