Por Maurício Jaroski

Semanas atrás, o filósofo Leandro Karnal publicou um vídeo conversando com a Claude – a inteligência artificial da Anthropic – sobre Deus, vaidade e morte. O vídeo viralizou. Se você ainda não assistiu, vale cada minuto: Deus, vaidade e morte: conversa de Karnal com uma IA.

Eu assisti. E não consegui parar de pensar na indústria do plástico, em especial na indústria de reciclagem.

Karnal é um provocador profissional. Ele não foi testar a IA, foi interrogá-la. E o que ele encontrou não foi uma máquina burra nem uma máquina onisciente. Encontrou algo de certa forma perturbador: uma máquina extraordinariamente boa em parecer que entende, sem de fato compreender nada com profundidade.

A frase que não saiu da minha cabeça foi essa: “O perigo não é a máquina que acorda. É a máquina que continua dormindo enquanto vocês delegam a ela o que mais os define.”

Troquei “o que mais os define” por “o que mais define o seu negócio”. E o argumento ficou exatamente o mesmo.

O espelho que concorda

Karnal percebe, no meio da conversa, que a Claude é sedutora não pelos elogios explícitos, mas porque pela primeira vez ele sentiu que podia conversar sem julgamento, sem ego do outro lado, sem fricção. A máquina valida. Ela organiza o que você já pensa e devolve numa forma mais articulada.

Na indústria do plástico, esse risco tem nome: dado sem contexto operacional.

Um gestor que pede a uma IA genérica para analisar o mercado de resinas recicladas vai receber uma resposta coerente, bem estruturada, mas potencialmente inútil. A IA não sabe que o mercado de rPP passou por uma reprecificação de 35% nos últimos dois meses. Não sabe que o Decreto 12.688 está gerando mobilização e consulta de compras de grandes, médias e pequenas marcas. Não sabe que a janela de acúmulo estratégico de sucata de poliolefinas se fechou em março. Esses dados existem, mas estão em relatórios especializados, em conversas de mercado, em vários anos de acompanhamento sistemático do mercado e dos preços.

A IA devolve o que você alimenta. Se você alimenta dados genéricos, ela produz análise genérica. Com uma fluência que parece profundidade.

O espelho que concorda é o perigo mais silencioso da ferramenta mais poderosa que a indústria já teve.

A memória que recomeça do zero

Há um momento no vídeo em que a Claude confessa, com muita honestidade: ela não aprende de uma conversa para outra. Cada sessão começa do zero. Ela simula continuidade, mas não a tem.

Isso é central para quem trabalha com reciclagem.

O conhecimento que move essa cadeia não está em banco de dados. Está no reciclador que avisa quando o lote tem contaminação fora do padrão. Está na cooperativa que mudou de gestão e ainda não estabilizou a triagem. Está no transportador que conhece a sazonalidade de coleta daquela região. Está em anos de relacionamento construído ligação por ligação, visita por visita.

Esse conhecimento é tácito, territorial e não se exporta para um modelo de linguagem. A IA não tem esse histórico. E o histórico é exatamente o que diferencia uma decisão de compra inteligente de uma aposta bem formatada.

Delegar a análise de mercado de PCR para uma ferramenta que recomeça do zero a cada sessão não é modernização. É terceirizar a memória para quem não tem nenhuma.

A ligação que o modelo não faz

Karnal fala sobre fricção. Diz que foi a resistência do professor difícil, do livro árido, do debate incômodo, que formou o pensamento. E que a IA, ao abolir essa fricção, pode estar abolindo junto o que a fricção produzia.

Na prática da cadeia de reciclagem, a fricção tem um formato muito específico: é o telefonema de quinta-feira com os players inseridos nessa cadeia.

Imagine que uma IA processa o histórico de preços de sucata PET dos últimos cinco anos e projeta tendência de alta para o segundo semestre. A projeção está tecnicamente correta, os vetores macroeconômicos apontam nessa direção. O que o modelo não sabe é que o maior reciclador da sua região parou para uma manutenção não programada. Que a cooperativa local trocou de coordenação e a triagem caiu 30% em volume. Que o lote disponível nesse momento tem contaminação de PVC que vai reprovar na homologação.

Esse conjunto de informações não está em nenhum dataset. Está na ligação que você faz, ou deixa de fazer, na quinta-feira à tarde.

A IA pode ser uma ferramenta extraordinária para organizar o que você já sabe, identificar padrões em grandes volumes de dados históricos e acelerar análises que levariam dias. Mas ela não substitui o especialista que construiu o capital de relacionamento ao longo de décadas. Ela potencializa quem já sabe. Não emancipa quem ainda não aprendeu.

Não escrevo isso como crítica à inteligência artificial. Escrevo como alguém que acompanha o mercado de resinas plásticas há mais de uma década e que viu, nessa conversa entre um filósofo e uma máquina, um aviso que a indústria ainda não recebeu formalmente.

A IA vai transformar a cadeia de plásticos. Já está transformando. Otimização logística, previsão de demanda, rastreabilidade de material, automação de processos industriais – o potencial é real e irreversível.

Mas a pergunta que Karnal fez à Claude é a mesma que cada gestor deveria fazer à ferramenta que está contratando: o que, exatamente, estou delegando aqui?

Se a resposta for “tarefas repetitivas, organização de dados, velocidade de análise”, ótimo. Use sem culpa e com entusiasmo.

Se a resposta for “o entendimento do meu mercado”, cuidado. Porque o mercado que você precisa entender não está no treinamento de nenhum modelo. Está na quinta-feira. Na ligação. No reciclador que atende no segundo toque porque você ligou antes quando ele precisava.

Assista ao vídeo do Karnal. Depois olhe para a sua operação e pergunte o que você está delegando.

Por Maurício Jaroski, sócio-executivo e diretor da área de Economia Circular no Grupo MaxiQuim.