O que é fluência em inteligência artificial, e por que medir movimento em vez de posição?

Em 10 de julho de 2025 o METR publicou um ensaio controlado sobre produtividade e IA. Dezesseis desenvolvedores experientes trabalharam em 246 tarefas dos próprios repositórios, cada uma sorteada para permitir ou proibir o uso de IA. Com IA, levaram 19% mais tempo. Ao final, estimaram ter ficado 20% mais rápidos.

Em 24 de fevereiro de 2026 os mesmos autores refizeram o estudo. Entre os dez do grupo original que voltaram, a conta deu 18% mais rápido, num intervalo que vai de 38% mais rápido a 9% mais lento — e eles próprios chamam o dado novo de sinal fraco, porque parcela crescente dos convidados recusa um estudo que a obrigue a trabalhar metade do tempo sem IA.

O resultado mudou de sinal entre as duas medições, e o desenho do experimento deixou de medir o que media, porque o uso de IA entre os participantes mudou. Uma escala que atribui um degrau pressupõe que a própria escala permaneça estável.

O termo adotado por Giordano Cabral é fluência. Ele o emprega desde 2025 no FAROL, grupo que coordena no CIn/UFPE com Filipe Calegário; antes disso, sem esse nome, a mesma abordagem aparece nos jogos do PsyFun e na avaliação em sala de aula.

O termo vem do aprendizado de idiomas: sem prática, o nível regride. A fluência é medida por eixo — uma organização pode ser fluente em dados e não em pessoas — e depende do ecossistema em volta.

A adoção, isoladamente, já não diferencia organizações: a pesquisa do Stack Overflow de 2025 registra 84% dos respondentes usando ou planejando usar IA no desenvolvimento, contra 76% no ano anterior, e 46% que desconfiam da exatidão do que ela devolve, contra 33% que confiam.

Os modelos de maturidade em IA herdam dos de software dos anos 1990, feitos para processo estável. A crítica do FAROL, detalhada em IA agêntica, tem três pontos: a organização classificada no topo tende a ter mais a perder na mudança seguinte; esses modelos premiam a padronização e penalizam a experimentação, enquanto em IA o descarte rápido tem valor; e posição não informa velocidade.

Seis eixos — conhecimento, ferramentas e integração, delegação e autonomia, processos, produtividade e resultados, aprendizado e cultura —, cada um com régua própria de N0 a N5, contra um banco mestre de 264 itens. A porta de entrada é o diagnóstico aberto: uma liderança responde pela organização em três a oito minutos, sem cadastro prévio, e recebe o radar na hora. O que uma empresa faz depois está em transformação de empresas com IA.

Perguntadas se cooperariam, crianças quase sempre respondem que sim. Nos jogos do PsyFun cooperar custa recurso, a escolha é tomada em cerca de três segundos e nada na tela se chama dilema. Em dois experimentos com 162 crianças de 6 a 12 anos, publicados na Behavior Research Methods em 2021, elas cooperaram mais num jogo do que no outro, e de forma condicional — duas coisas que um questionário não separa. Cabral coordenou o grupo na UFRPE em 2013 e 2014 e, até 2018, o projeto do CNPq que o originou.

A distinção é entre o que a pessoa responde sobre si e o registro do que ela fez. As duas medidas têm erros de natureza diferente e, por isso, não se somam: a declaração erra de forma sistemática e na mesma direção, como no METR; o traço só enxerga o trabalho que passa por um sistema que grava, e registra o que foi feito, não o que foi entendido.

Em Tendências em Mídia e Interação, edição 2026.2, cada aluno peneira quinhentas ferramentas item a item dentro do sistema da disciplina, que grava o tempo em cada uma. A regra está no plano: se a máquina fabrica o produto, avalia-se o processo de pilotagem da máquina. A disciplina não usa detector de IA; o critério é evidência de processo — repositório, histórico, justificativa, teste. Na primeira entrega, catorze alunos levaram 5.776 ferramentas ao catálogo comum e registraram 659 escolhas.

No FAROL, o retrato de uso observado é eixo à parte, fora da escada de coleta, porque não se soma ao que a pessoa relata. O Meu Mapa de IA pergunta a estudantes o que já fizeram; o agregado sai no Observatório de IA do CIn, com 2.943 respostas no extrato de 14 de setembro de 2026. A pesquisa é transversal — os ciclos não acompanham as mesmas pessoas, e a curva que sobe de um para o outro não demonstra evolução causada por formação nenhuma.

A medida não avalia a qualidade do que a IA produz, nenhum instrumento envia teor de conversa a servidor algum, e nenhum resultado individual é divulgado: nos painéis abertos, célula com menos de cinco respostas é suprimida, o que no Observatório deixou 1.394.729 células fora das somas. Combinação indisponível não quer dizer zero.

Duas objeções ficam publicadas ao lado do índice. A lei de Goodhart: indicador que vira meta deixa de medir o que representava, e um índice de fluência é vulnerável por três portas — premiar volume de uso, trivial de manipular; ser lido como selo; e pontuar delegação de modo a premiar quem mais delega fora da própria competência. A segunda: uma medida anunciada funciona como compromisso público e pode ser cobrada depois, inclusive juridicamente.

A destilação de competência — delegar a geração de código cobra preço na formação de habilidade, e cobra mais de quem está começando — é uma hipótese recorrente nos textos de Cabral e ainda não foi testada. Testá-la exige acompanhar as mesmas pessoas ao longo do tempo, e os instrumentos atuais do FAROL fazem medições transversais. O Açude, jogo de recurso comum aberto em 2026, grava a decisão rodada a rodada; em 18 de setembro de 2026 a partida ainda respondia 404.