ARTIGOS
Organização do trabalho
intelectual e novas
tecnologias
do conhecimento
Michel Thiollent
Resumo
A Inteligência Artificial, a Engenharia de Conhecimento e outros tipos de pesquisas relacionadas com a cognição humana estão despertando interesse em tomo de possíveis aplicações na organização do trabalho intelectual, envolvendo processos de tomada de decisão e gerenciamento de conhecimento tecnológico. Neste artigo, ê apresentada uma série de reflexões prospectivas sobre as possíveis implicações sociais e culturais dessa tendência,
Palavras-chave
Organização do trabalho intelectual; Tecnologia; Sistemas de conhecimento; Tomada de decisão; Inteligência artificial;'Pesquisa cognitiva; Informatização.
Este trabalho foi realizado no quadro do Projeto PADCT/CNPq, Proc. 70.1060.88.3 sobre "O Desenvolvimento da Inteligência Artificial e da Engenharia de Conhecimento".
INTRODUÇÃO
Nos países industrializados, a Inteligência Artificial, enquanto setor avançado da computação, e a Engenharia de Conheci-mento, enquanto metodologia de aplicação nas atividades que exigem conhecimento especializado, estimulam amplos setores de pesquisa sobre a cognição humana e os meios de sua simulação1.
O objetivo deste trabalho consiste em apresentar e discutir alguns temas de pesquisa em ciências cognitivas, volta-dos para o contexto tecnológico, espe-cialmente no que diz respeito à organi-zação do trabalho intelectual. Essa é uma área que até hoje foi pouco estudada como tal. Entendemos por trabalho intelectual o trabalho qualificado de pesquisadores, pro-jetistas, engenheiros e outros especialistas envolvidos na concepção ou no funciona-mento de sistemas de produção, sistemas de informação ou de conhecimento. O ob-jeto da organização do trabalho intelectual é mais amplo que o da Engenharia de Co-nhecimento. Pois, além dos aspectos técnicoinformáticos, há uma forte preocu -pação em torno dos aspectos socioorgani-zacionais. No campo de conhecimento e pesquisa, como também em outros cam-pos, muitos sistemas informáticos não funcionam ou, às vezes, funcionam de modo inadequado devido à falta de consi-deração que é dada a esses aspectos.
A discussão da organização do trabalho intelectual enquanto produção e utilização de conhecimentos especializados abrange a pesquisa científica e tecnológica de tipos universitário e empresarial.
É uma área que, internacionalmente, co-meça a ser transformada peto desenvolvi-mento da informática, da Inteligência Artifi-cial, dos sistemas especialistas e outras aplicações das ciências cognitivas, sob forma de Engenharia de Conhecimento.
É provável que essa tendência tenha um forte desenvolvimento na década de 90 e afete o conjunto das engenharias, inclusive a Engenharia de Produção e das Ciências Gerenciais, tanto em nível da aprendiza-gem, quanto do exercício dessas ativida-des, em particular nos processos de to-mada de decisão.
PESQUISA ORGANIZACIONAL E
SISTEMAS DE CONHECIMENTO
Em geral, a pesquisa organizacional é concebida como caso particular da pes-quisa social empírica e é moldada em função de exigências próprias às finalida-des e ao funcionamento das organizações. Essas técnicas, comuns em pesquisa so-cial, continuam utilizadas nem sempre com muito rigor na área organizacional.
Ainda não houve um grande avanço em di-reção às novas metodologias baseadas em teoria da linguagem ou da comuni-cação. Novas perspectivas parecem aber-tas pelo estudo dos processos comunica-tivos dentro da organização, que abran-gem a comunicação homem/máquina e homem/homem, inclusive, com seus as-pectos linguísticos e culturais.
A crescente informatização das organi-zações é um fator que contribui para o for-talecimento de enfoques informacionais, comunicacionais e cognitivos. Neste sen-tido, desenvolvem-se conceitos e metodo-logias, em particular no intuito de combinar métodos da análise de sistemas informa-cionais e cognitivos e da análise organiza-cional.
A pesquisa organizacional voltada para o futuro inclui também métodos de prospec-tiva, técnicas de prognosticação, cenários etc. O objetivo consiste em antecipar ou desenhar configurações organizacionais do futuro, sem extrapolação das tendên-cias passadas, e sim levando em conta os objetivos da evolução tecnológica dentro
Organização do trabalho intelectual e novas tecnologias do conhecimento
de um contexto socioistórico em mudança e considerando as possibilidades deriva-das deriva-das relações sociais.
No contexto organizacional, os sistemas de informação que existem desde os anos 60 já foram objeto de crítica por causa de suas limitações no que tange ao atendi-mento das necessidades dos usuários e à fraca capacidade de decisão que ofere-cem. Propostas têm sido formuladas para que os sistemas de informação não se li-mitassem ao processamento e à recupe-ração de informação.
Os sistemas baseados em conhecimen-tos, que ainda não existem em grande es-cala, podem alcançar um maior grau de complexidade que os convencionais sis-temas de informação à medida em que o armazenamento e o processamento pro-postos não se limitem a dados, e sim in-cluam conceitos e estruturas de raciocí-nios, principalmente sob forma de inferên-cias dedutivas, e talvez indutivas, no caso específico de mecanismos automatizados de aprendizagem2.
A Engenharia de Conhecimento estabele-ce uma transferência de conhecimento de especialistas para as bases de conheci-mento e as máquinas de inferência utiliza-das pelos usuários. O engenheiro de co-nhecimento organiza essa transferência, constrói e refina os sistemas especialistas e os maiores sistemas baseados em co-nhecimentos, de acordo com as necessi-dades dos usuários.
PROCESSOS DE TOMADA DE
DECISÃO
Nas grandes organizações de tipo econô-mico ou político, os processos de tomada de decisão se tornam cada vez mais com-plexos. Elas estão inseridas em uma rede de relações de poder e influências e en-volvem aspectos de acesso à informação e disponibilidade de conhecimento e com-petência.
Nesse quadro, a elaboração de sistemas de apoio à decisão dá lugar a uma grande diversidade de linhas de pesquisa. Na concepção tradicional da tomada de de-cisão, há ênfase em elementos de teoria matemática e estatística da decisão que garantiriam aos tomadores de decisão critérios objetivos de escolha racional.
Sem pretender substituir tais orientações metodológicas, podemos observar que, nos últimos anos, à medida em que progri-dem a pesquisa cognitiva e os métodos de inteligência artificial, novos enfoques da tomada de decisão atraem a atenção de diversos pesquisadores. Esses enfoques, particularmente, baseados na análise dos
argumentos de linguagem natural, possibili-tam aos tomadores de decisão decidir. Os critérios de escolha racional se tornam in-ternos ao contexto de comunicação dos agentes.
Para modelar os processos decisórios, com recursos derivados da pesquisa cog-nitiva e da Inteligência Artificial, recorre-se a elementos de teoria da linguagem dos atores da situação.
Tais elementos podem ser encontrados nas contribuições de várias escolas lógi-co-lingüísticas, em particular no que diz respeito à teoria da argumentação, à teoria dos atos de discurso, à teoria da inferência prática etc. A aplicação dessas teorias remete a uma possível representação ou modelagem das expressões verbais do raciocínio dos atores em situação de de-cisão ou deliberação.
Essa perspectiva restitui a dimensão co-municativa, social e humana de acordo com o qual os tomadores de decisão esta-belecem suas conclusões em processos decisórios.
Winograd e Flores têm mostrado que enfo-ques cognitivos, linguísticos e computa-cionais recém-desenvolvidos ao redor da Inteligência Artificial podem ser repensa-dos em termos menos fecharepensa-dos de que o eram na tradição racionalista e formalista. Tais enfoques abrangem a compreensão do pensamento humano e possuem apli-cações na área organizacional-gerencial3.
A concepção racionalista tradicional que prevalece em matéria de resolução de problemas e de tomada de decisão exige dos agentes um completo conhecimento das opções e de suas consequências para uma escolha baseada na maximização da razão custo/benefício. Com a crescente complexidade do mundo, tal concepção revela-se cada vez mais impraticável.
Com Wittgenstein e posteriormente com Austin, a filosofia da linguagem abriu novos caminhos para pensar a relação das ex-pressões linguísticas e contexto social no qual elas estão inseridas. Flores e Ludlow4
e Winograd e Flores3 reconhecem a
im-portância da filosofia da linguagem para mostrar como as palavras e frases operam em determinadas ações sociais, inclusive no contexto organizacional.
Na linha de Wittgenstein5, recorre-se aos
conceitos de regras, segmento de regras, jogos de linguagem e formas de vida. Na linha de Austin6, os conceitos principais
são os de performatividade de certas ca-tegorias de verbos (assertivos, comissi-vos, directicomissi-vos, declarativos e outras) e de ato de fala ou ato de discurso. Tal linha de
pesquisa foi desenvolvida por Searle7 e
Vanderveken8, chegando inclusive a um
tipo de formalização das condições de verdade das frases que são articuladas com as condições de êxito ou de fracasso no contexto de uso.
Contando também com as contribuições de outras teóricos da linguagem, a filosofia analítica atual oferece subsídios para uma metodologia da análise de atos de lingua-gem em diferentes contextos, inclusive o das organizações. O desenvolvimento de teorias da linguagem torna possível a aná-lise de estruturas conversacionais que se encontram entre agentes que deliberam em tomo de problemas a serem resolvidos ou em decisões a serem tomadas. Além de subsídio para as estruturas con-versacionais na busca de soluções e nas deliberações de processos decisórios, o enfoque proposto por Winograd e Flores3
possui grandes implicações sobre a proje-tação tecnológica, especialmente no que diz respeito a redes e sistemas computa-cionais voltados para a organização do trabalho coletivo.
Os autores procuram evitar os termos de "tomada de decisão" ou de "tomadores de decisão", por veicularem uma concepção tradicional que contestam. Contrários ao enfoque quantitativista da decisão, os au-tores pretendem fundamentar na teoria da linguagem ordinária uma abordagem con-versacional da resolução de problemas e da decisão nas organizações. Tal aborda-gem leva em consideração aspectos so-ciais, informais ou intuitivos das situações observadas.
A tomada de decisão não resulta de uma estrita quantificação de prováveis ganhos e perdas. Ela está inserida em uma rede de comunicação entre vários agentes que opinam, interagem, comprometem-se e re-lacionam-se por meio de conversações. Isto já foi observado em pesquisas concre-tas sobre o tema: "Como trabalham os ge-rentes?"9.
Escrevem Winograd e Flores3:
"Chama-mos de 'deliberação' o processo que con-siste em passar da irresolução para a re-solução. A principal característica da deli-beração é que se trata de um tipo de con-versação na qual um ou muitos atores po-dem participar e que é norteada por questões relativas a como as ações deve-riam ser orientadas" (p. 149).
A viabilidade tecnológica de uma informáti-ca conversacional, dotada de meinformáti-canismos de inteligência artificial processando a lin-guagem social para o auxílio à decisão, ainda não está totalmente comprovada, mas, internacionalmente, muitos projetos de pesquisa cognitiva convergem nessa direção.
Organização do trabalho intelectual e novas tecnologias do conhecimento
ASPECTOS AMBIENTAIS DO
TRABALHO INTELECTUAL
Além dos aspectos cognitivos levados em conta na reorganização do trabalho intelec-tual por meio da Engenharia de Conheci-mento, há também maior atenção a ser dada aos aspectos ambientais deste tipo de trabalho, a começar pela concepção do espaço, o que envolve possíveis contri-buições da Arquitetura Industrial e da En-genharia de Produção. A concepção arqui-tetônica dos espaços especificamente pla-nejados para o exercício da pesquisa científica ou tecnológica ainda não parece ter sido muito desenvolvida. Freqüente-mente permanecem equívocos, quando o espaço para pesquisa é tratado como es-paço de trabalho de escritório comum.
Podemos observar que, dependendo da configuração física de uma sala de traba-lho e das relações interpessoais que nela se desenrolam, os resultados serão muito diferentes. Em certos casos, até impossí-veis.
Para estimular a produção intelectual do ponto de vista do leiaute, muitos conheci-mentos de tipo experimental precisam ser produzidos e acumulados. Especialmente seria urgente abandonar as concepções apressadas baseadas em concepções de escritórios comuns. O ideal seria uma concepção arquitetônica adequada ao tra-balho intelectual, em termos de acústica, ventilação, iluminação natural, dimensão social dos espaços de acesso à infor-mação e de produção ou codificação de resultados, espaços de reflexão, comuni-cação entre unidades, comunicomuni-cação infor-mal entre pesquisadores. O conjunto deve-ria levar em conta os problemas de "espa-ço pessoal" e "territorialidade" (conceitos desenvolvidos em psicologia da percepção do espaço).
De acordo com a recente evolução tec-nológica, uma das tendências da organi-zação do trabalho altamente computadori-zado supõe uma estruturação dos disposi-tivos em termos de estação de trabalho (workstation).
A estação de trabalho é concebida como um local de trabalho informatizado onde o profissional tem à sua disposição bancos de dados, sistemas especialistas, siste-mas de computação gráfica ou outros tipos de sistemas para conceber e produzir, com a maior eficiência possível, conheci-mentos, sistemas ou resultados apropria-dos à sua área de atuação.
É possível imaginar a concepção ou adap-tação de estações de trabalho especifica-mente orientadas para o trabalho intelec-tual de tipo científico, tecnológico, gerencial ou educacional.
Inicialmente concebida como dispositivo de caráter individual, a estação de trabalho pode também adquirir uma dimensão cole-tiva, com acervos de conhecimentos pos-tos à disposição de um grupo de profissio-nais inseridos em uma rede local de com-putadores. Winograd e Flores3 mencionam
experiências que vão nesse sentido.
AQUISIÇÃO DE CONHECIMENTO
E TRANSFERÊNCIA DE
TECNOLOGIA
A transferência de conhecimento pode ser pensada em diferentes tipos e ambientes: a) entre pessoas e grupos detentores de
conhecimento humanos especializa-dos;
b) entre pessoas altamente qualificadas (especialistas de determinadas áreas) e máquinas armazenando o conheci-mento em bases de conheciconheci-mento con-sultáveis por outros especialistas e até por usuários menos qualificados.
O conceito de "aquisição de conhecimen-to" é geralmente utilizado para designar o momento de extração do conhecimento dos especialistas para a formação de ba-ses de conhecimento dos especialistas para a formação de conhecimento10.
De-ve-se salientar que a aquisição de conhe-cimento não se resolve somente a partir de aplicações técnicas de informática, pois ela envolve um importante problema social, cognitivo e comunicacional.
O estudo de processos cognitivos junto à tecnologia pode abranger aspectos de pro-jetação, aprendizagem, avaliação, trans-ferência ou difusão. No caso específico da aquisição de conhecimento, o relaciona-mento entre especialistas, engenheiros e técnicos constitui um problema central a ser estudado como tal. As diversas disci-plinas cognitivas (Epistemologia, Psicolo-gia Cognitiva, Lingüística, SocioloPsicolo-gia do Conhecimento, Sociolingüística, Pesquisa em Comunicação, Didática) têm algo a ofe-recer.
Um programa de pesquisa sobre a trans-ferência de tecnologia e a aquisição de co-nhecimento deveria ser concebido de acordo com um enfoque sociocognitivo que desse conta da atuação dos pesqui-sadores, especialistas e usuários, inclusi-ve nos seus aspectos institucionais, por exemplo, levando em conta as diferenças de status e questões vinculadas com a re-lação entre o saber universitário e o saber técnico de centros de aplicação.
No caso da transferência de conhecimento tecnológico, os processos cognitivos a se-rem considerados dizem respeito aos mo-dos de percepção e formas de
conheci-mento próprios dos pesquisadores e usuá-rios e aos problemas de comunicação en-tre os dois "universos". Os processos cognitivos que merecem ser pesquisados são relacionados com a percepção, a aprendizagem, as representações, a ca-pacidade de uso de conhecimento na reso-lução de problemas técnicos, a interferên-cia entre crenças e conhecimento, a des-continuidade entre saber formal e saber in-formal, os aspectos sociolingüísticos da comunicação etc. Também podem ser analisadas a interferência de crenças no conhecimento, a interpenetração do co-nhecimento formal com as habilidades téc-nicas de tipo "conhecimento tácito" e ou-tras formas de pensamento social, por fim, a percepção das condições de êxito e dos riscos associados a diversas técnicas. Sobre a importância do conceito de "co-nhecimento tácito", desenvolvido por Po-lanyi11, veja-se Goranzon & Josefson12.
De modo geral, para elaborarmos novas propostas metodológicas, precisamos dar maior atenção ao conhecimento dos pro-cessos cognitivos que estão envolvidos na concepção e na prática de pesquisa e ex-perimentação.
INFORMATIZAÇÃO DE ATIVIDADE
DE ENSINO E PESQUISA SOCIAL
Atualmente existe grande expectativa em torno de novas metodologias de ensino e pesquisa social baseadas no desenvolvi-mento da informática (bancos de dados e sistemas especialistas) e nos resultados da pesquisa cognitiva (Gill13, Murray &
Ri-chardson14). Mas, além das discussões
genéricas sobre o assunto, muitas expe-riências concretas ainda precisam ser pla-nejadas e organizadas.
O desenvolvimento da Inteligência Artificial e Engenharia de Conhecimento exige no-vas formas de cooperação entre investi-gadores de diversas ciências da cognição que, até agora, têm pouco colaborado (Thiollent15). Tanto em nível da pesquisa
básica (por exemplo, estruturas lógicas para representação do conhecimento), quanto nas aplicações (sistemas listas, sistemas tutoriais etc.), os especia-listas da Inteligência Artificial precisam conviver mais com pesquisadores das áreas humanas (Filosofia, Educação, Psi-cologia e outras). A recíproca também é desejável.
Organização do trabalho Intelectual e novas tecnologias do conhecimento
pelo próprio exercício de programação (exploração de recursos de Logo ou de linguagens orientadas para objetos). Mas, este último assunto ainda está sendo muito debatido entre especialistas em educação.
Os sistemas especialistas para resolução de problemas efetivos em áreas profissio-nais ainda são raros, caros e ainda preci-sam de adaptação às necessidades dos usuários. Diante dessa situação, seria possível optar pela elaboração de siste-mas especialistas relativamente "modes-tos", também com ênfase no uso educa-cional (treinamento e não-substituição de especialistas). Isto nos leva a destacar o papel da didática das aplicações da Inte-ligência Artificial nas áreas de engenharia (treinamento, aquisição e transferência de conhecimento) e nas de pesquisa social.
Na área de pesquisa social, existe uma longa tradição de usos da informática. Os setores mais adiantados são, sem dúvida, a Estatística Computacional aplicada à análise de dados numéricos (por exemplo, respostas a questionários) e a Lingüística Computacional aplicada à Lexicometria, à análise de conteúdo e de dados textuais. Nesse quadro, um dos objetivos de apli-cações de Inteligência Artificial e Engenha-ria de Conhecimento seEngenha-ria auxiliar o traba-lho de pesquisadores com recursos que lhes poupem dificuldades de cálculo e de processamento de dados e, simultanea-mente, ofereçam um suporte cognitivo pa-ra gepa-ração e interpretação de resultados.
Nas áreas de ciências da natureza, os pesquisadores têm maior convívio com a Matemática e a Computação. O tipo de re-solução de problemas ao qual estão acos-tumados supõe o constante uso de méto-dos quantitativos e modelos formalizaméto-dos.
Nas ciências sociais, a situação é diferen-te. A complexidade e a incerteza dos fenômenos são muito grandes, as proprie-dades dos objetos investigados e os esti-los cognitivos dos pesquisadores variam bastante no tempo e no espaço. Lidando com aspectos qualitativos ou conceituais, a Inteligência Artificial poderá contribuir pa-ra auxiliar a pesquisa de tipo social.
TECNOLOGIA E ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO INTELECTUAL
O desenvolvimento das ciências cogniti-vas e as futuras aplicações da Engenharia de Conhecimento tornam urgente uma re-definição da função social do trabalho inte-lectual, que poderá sofrer profundas trans-formações, como, por exemplo, a acele-ração da obsolescência dos conhecimen-tos atualmente praticados e das transfor-mações das condições de sua difusão e de seu uso (De Mey16). Haverá
incidên-cias sobre o emprego, a qualificação, as relações sociais, o status, os hábitos e ou-tras características sociais dos trabalhado-res intelectuais.
Como contribuição para definir uma orien-tação do trabalho intelectual aplicável entre pesquisadores de diversas áreas e rela-cionada com objetivos de desenvolvimento científico e tecnológico, podemos sugerir alguns objetivos:
1. Desenvolver análises da organização do trabalho intelectual no contexto científico e tecnológico. Tais análises não seriam apenas de tipo descritivo, e sim estariam voltadas para o planeja- mento de ações transformadoras ao ní- vel das práticas, dos instrumentos, lin- guagens e comportamentos dos agen- tes das áreas de produção e dos con- textos de uso de conhecimento (univer- sidades, empresas, entidades de tipo associativo etc.).
2. Buscar novas concepções teórico-me- todológicas baseadas no desenvolvi- mento das ciências cognitivas. Isto condiciona a renovação das teorias e da metodologia de pesquisa sobre o conhecimento tecnológico, destacando problemas de geração, transferência, difusão e uso. Além das concepções de projetação tecnológica, a renovação das teorias e da metodologia de pes- quisa pode ser estendida aos mais di- versos ramos de atividades intelec- tuais, com destaque nas ciências so- ciais, ciências da organização e da educação. Nessas áreas, observa-se o simultâneo esgotamento do conheci- mento empiricista e dos discursos teo- ricistas, questiona-se a oposição entre as convencionais técnicas quantitativas e as qualitativas e, finalmente, discute- se criticamente a viabilidade de alterna- tivas participativas. Tais alternativas fa- zem sentido especialmente em pesqui- sas sobre transferência de tecnologia e em situações de experimentação com participação de pesquisadores e usuá- rios.
3. Explorar os recursos informáticos no contexto considerado. O objetivo mais audacioso consiste na extensão da ca- pacidade "natural" dos usuários em matéria de processamento de infor- mação até alcançar-se o aproveitamen- to de conhecimento de especialistas. Mas, é necessário pensar nas etapas intermediárias que passam pela consti- tuição de sistemas de informação e de acervos de conhecimento de nível in- termediário (catálogos, bancos de da- dos, banco de informação estruturada em conhecimento, biblioteca, fichários automatizados, hipertextos etc).
De acordo com a orientação esboçada, é estimulada a transição da convencio-nal concepção de processamento de dados para novas concepções do pro-cessamento da informação e do conhe-cimento. Tais concepções se concreti-zam em projetos e no uso da Engenha-ria de Conhecimento. Desenvolvem-se recursos informáticos que não se redu-zam ao processamento de dados quan-titativos, e sim estendam nossa capaci-dade em matéria de processamento de informação e conceitos. Com isso, é o início da busca de uma humanização dos procedimentos informáticos a partir de certos "avanços" da Inteligência Ar-tificial.
4. Organizar o trabalho intelectual de acordo com novas forma e estruturas flexíveis que fortaleçam a interação en- tre indivíduos e grupos, na busca de maior eficiência e efetividade do uso de conhecimento e com menor constran- gimento. Isto significa que se deva dar particular atenção à evolução do pen- samento organizacional na qual pode- mos observar que, além de qualquer modismo, existe uma tendência profun- da que aponta para uma organização de caráter participativo, levando em conta o nível das relações interpes- soais.
5. Desenvolver novas teorias da ação e da instrumentalidade e da projetualidade técnica de modo a buscar maior efetivi- dade da aplicação do conhecimento e, simultaneamente, restituir a dimensão cultural-humana. A evolução progressi- va do conhecimento não se fará a partir da desconsideração da tecnologia. A tecnologia precisa ser reavaliada en quanto forma de conhecimento. Sua reorientação pode ser imaginada em função de uma visão do futuro a ser amadurecida pela pesquisa prospectiva e o debate coletivo. É necessário pro- mover uma nova imagem do conheci- mento tecnológico e organizacional em várias camadas ou grupos sociais, a começar pelos grupos implicados na área universitária e de ensino técnico. De acordo com esta imagem, seria re- valorizado o conhecimento não limitado a um simples conjunto de "receitas". Nesse sentido, podemos esperar um avanço no desenvolvimento de uma metodologia de projetos com base, de um lado, em teorias formais do raciocí- nio projectual e, por outro lado, em téc- nicas de criatividade e sistematização de experiências práticas.
6. Não perder de vista a dimensão crítica na avaliação das atividades científicas e tecnológicas, o que se justifica para contornar os excessos cometidos a
Organização do trabalho intelectual e novas tecnologias do conhecimento
partir da dicotomia estabelecida entre razão instrumental e a razão valorativa. A razão instrumental não escapa a critérios normativos. Isto pode ser mos-trado pelo controle lógico das inferên-cias no raciocínio prático, com plurali-dade de critérios de racionaliplurali-dade. Além disso, para o delineamento de novas práticas intelectuais que surgirão com o desenvolvimento das aplicações de In-teligência Artificial e Engenharia de Co-nhecimento, é desejável que sejam es-timuladas análises e críticas da lingua-gem no contexto científico, tecnológico, político, econômico, ideológico, filosófi-co, cultural. As objeções de pensado-res críticos (Dreyfus17) não deveriam ser esquecidas, e sim consideradas como consciência dos desafios técni-cos e culturais.
CONCLUSÃO
Apresentamos uma série de indagações sobre o papel da Pesquisa Cognitiva e da Pesquisa Organizacional aplicadas à or-ganização do trabalho intelectual e à trans-ferência de conhecimento tecnológico.
No intuito de acompanhar as mudanças que ocorrerão na organização do trabalho intelectual sob influência do
desenvolvi-Intellectual work organization and new knowledge technologies
Abstract
mento da Inteligência Artificial e da Enge-nharia de Conhecimento, deve-se dar maior ênfase à análise de cognição e da comunicação.
Dentro de uma visão integradora da orga-nização do trabalho intelectual, os proble-mas de efetividade e produtividade em matéria de conhecimento não serão resol-vidos apenas pelo uso maciço de compu-tadores. De acordo com a perspectiva apresentada neste estudo, é necessária uma apreensão social e cognitiva dos pro-cessos de conhecimento na experimen-tação e projeexperimen-tação que se desenrolam em laboratórios e nas situações reais de apli-cação. Assim, podemos considerar que deveriam ser objeto de mais aprofundados estudos sobre os tipos de raciocínios em situação de projetação ou de tomada de decisão, sobre as atitudes cognitivas de especialistas e usuários em situação de resolução de problemas, sobre a capaci-dade de aprendizagem, previsão, anteci-pação etc. O desenvolvimento de projetos de pesquisa sobre tais assuntos é de grande importância para um aproveitamen-to "inteligente" dos resultados da Inteligên-cia ArtifiInteligên-cial e de suas aplicações em Engenharia de Conhecimento, dentro do contexto organizacional e cultural em mu-dança.
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Artigo aceito para publicação em 8 de setembro de 1992.
Artificial Intelligence, Knowledge Engineering and other types of cognitive research are more and more interesting for applications in the field of intelectual work organization, for example, in decision-making processes and in management of technological knowledge. In this article, we present several prospective ideas about some of the possible social and cultural implications of that trend.
Key words
Intellectual work organization; Technology; Knowledge systems; Decision-making; Artificial intelligence; Cognitive research; Informatization.
Michel Jean-Marie Thiollent
Doutor em Sociologia pela Université Paris-Sor-bonne V, em 1975. Professor adjunto da Coorde-nação dos Programas de Pós-graduação de En-genharia (COPPE) da Universidade Federal do Rio de Janeiro, na Área de Inovação Tecnológica e Organização Industrial.
Coordenador do projeto "Desenvolvimento da In-teligência Artificial e Engenharia do Conhecimento no Brasil", CNPq/PADCT, 1990-1991. Autor de quatro livros e de cerca de 40 artigos publicados em revistas especializadas.
