Com a aceleração da adoção de IA, os fracassos são frequentemente atribuídos erroneamente à própria tecnologia. Insights compartilhados em comentários recentes conectados a #XPOLL sugerem uma causa raiz diferente: o desalinhamento entre a intenção humana e a execução da máquina, um tema recorrente em discussões sobre coordenação em #SocialMining .
Sistemas de IA não têm dificuldades porque lhes falta inteligência. Eles têm dificuldades quando os objetivos são pouco claros, as entradas são fragmentadas ou os interessados estão desalinhados. Em ambientes de governança e pesquisa de opinião, isso torna-se especialmente visível, onde perguntas mal formuladas levam a resultados enganosos.
A implicação é estrutural. Antes que a IA possa ajudar na tomada de decisões, a intenção deve ser esclarecida. Sistemas que ajudam comunidades a expressar preferências de forma coerente reduzem a complexidade a montante e evitam que a automação amplifique a confusão.
Os participantes do Social Mining reconhecem isso intuitivamente. As contribuições mais valiosas não são as mais barulhentas, mas as mais claras. Alinhamento, não aceleração, torna-se a verdadeira métrica de desempenho para sistemas assistidos por IA.