Você já viu os avisos no rodapé de todo chatbot: a IA pode cometer erros. Isso não é novidade para ninguém. A questão nunca foi se ela erra — é que erro foi esse, e o que ele diz sobre como direcioná-la daqui em diante.
Uma perspectiva de quem passou anos ensinando programação a desenvolvedores experientes: os alunos erravam o tempo todo — faz parte de aprender. E a reação do instrutor, na maioria das vezes, era:
"Seu código não funciona — mas você está bem. Você entendeu quase tudo; esta parte só precisa de uma correção. Deixa eu mostrar o que faltou."
E às vezes, a reação mais honesta ainda: "se você cometeu esse erro, talvez eu não tenha explicado bem. Deixa eu tentar de outro jeito."
Compare com a reação comum aos erros de IA na internet: "errou de novo! perda total de tempo!", "nem sabe contar as letras de strawberry!". Indignação, print, descarte.
A lente do ensino é a alternativa: usar IA produtivamente é direcionar, corrigir e direcionar de novo — em programação, análise, estratégia, criação. Quem espera acerto na primeira não está delegando; está testando. E quando o erro vem:
Se fosse uma pessoa cometendo esse erro — você a demitiria, ou a ensinaria?