A IA sabe seguir padrões. Thomas Bangalter lembra por que humanos precisam quebrá-los

Thomas Bangalter passou quase 30 anos explorando a relação entre humanos e máquinas no Daft Punk. Agora, em meio ao avanço da inteligência artificial generativa, ele chama atenção justamente para aquilo que a tecnologia não deveria fazer por nós: ser imprevisível.

A reflexão não vem de alguém contrário à tecnologia. Sintetizadores, samplers, computadores, vocoders e a própria estética robótica fizeram parte da obra do Daft Punk. A questão levantada por Bangalter é outra: quando a tecnologia começa a oferecer respostas prontas para o processo criativo, o que ainda queremos fazer nós mesmos?

Depois de décadas com máquinas, Bangalter decidiu desligá-las

Essa inquietação começou antes da atual explosão da IA generativa.

Depois do fim do Daft Punk, Bangalter compôs Mythologies, obra criada para um balé de Angelin Preljocaj. Em vez da produção eletrônica pela qual ficou conhecido, escolheu trabalhar com uma orquestra.

Em entrevista ao Le Monde, explicou que queria instrumentos e seres humanos, “mas especialmente não máquinas”, criando uma música que pudesse ser executada sem eletricidade. Antes de escrever a obra, passou nove meses estudando música e tratados de orquestração de Rimsky-Korsakov e Berlioz.

Ao The Guardian, Bangalter explicou que havia passado anos cercado pela interação constante com tecnologia e que trabalhar com músicos reais era, naquele momento, mais interessante para ele do que programar outro sintetizador. Na mesma entrevista, resumiu sua preocupação: não tinha medo da tecnologia em si, mas da maneira como nossa relação com ela poderia nos dominar.

O problema da IA pode estar justamente no atalho

Em 2026, Bangalter levou essa reflexão diretamente para a inteligência artificial.

Em uma conversa no CHANEL Connects, ele afirmou não estar particularmente interessado no uso criativo da IA. Um dos principais motivos está no próprio funcionamento das ferramentas generativas: normalmente precisamos transformar nossa intenção em uma instrução, o prompt.

Para Bangalter, entretanto, a parte mais interessante da criação acontece em um nível mais profundo, que nem sempre consegue ser expresso em palavras. O processo envolve compreender sentimentos, experimentar e descobrir aquilo que está sendo criado enquanto se cria.

Essa diferença parece pequena, mas muda bastante a discussão sobre IA e criatividade.

Quando abrimos uma ferramenta e pedimos “crie uma imagem com essas características” ou “faça uma música parecida com isso”, já estamos começando pelo resultado desejado.

Bangalter diz trabalhar de outra maneira. Para ele, o processo criativo não deveria estar totalmente sob controle e seu objetivo número um é a surpresa. Em sua visão, focar apenas no resultado pode significar justamente ignorar a parte mais interessante da criação: o caminho até ele.

A imprevisibilidade pode virar uma vantagem humana

Essa ideia apareceu novamente em julho de 2026, em uma conversa entre Bangalter e Devonté Hynes publicada pela A24.

Bangalter descreveu o ambiente digital atual como altamente algorítmico, baseado em recomendações e previsibilidade. Para ele, a curiosidade introduz justamente o contrário: imprevisibilidade.

Ele percebeu isso inclusive depois do lançamento de Mythologies. As plataformas de streaming tentavam recomendar artistas relacionados ao seu histórico musical, criando conexões com nomes associados à música eletrônica. O algoritmo procurava encaixar sua nova obra em padrões anteriores, justamente quando o artista havia decidido sair deles.

A conclusão de Bangalter é provocadora: precisamos preservar nossa capacidade de surpreender a nós mesmos em vez de esperar que a tecnologia faça isso por nós. No CHANEL Connects, ele chegou a afirmar que a imprevisibilidade pode ser importante para a sociedade justamente porque mudanças também surgem de acontecimentos que escapam ao esperado.

O que isso tem a ver com quem usa IA todos os dias?

Muito.

Hoje um designer pode gerar dezenas de imagens em minutos. Um redator consegue produzir várias versões de um texto. Um músico pode experimentar ideias rapidamente. Um programador consegue construir partes de um software conversando com uma IA.

Isso representa um ganho enorme de produtividade.

Mas existe uma diferença entre usar IA para ampliar possibilidades e permitir que ela escolha o caminho criativo por nós.

Quando aceitamos repetidamente a primeira imagem convincente, o primeiro layout organizado ou o primeiro texto aparentemente correto, existe o risco de transformar eficiência em conformidade.

E talvez esse seja um dos desafios menos discutidos da IA generativa.

O problema não é apenas a máquina produzir algo ruim. É ela produzir algo suficientemente bom para que a gente pare de procurar algo melhor.

Criar pode estar deixando de ser apenas saber fazer

Durante muito tempo, execução técnica funcionou como uma importante barreira de entrada. Era necessário dominar ferramentas para criar determinadas imagens, saber tocar instrumentos para produzir música ou aprender programação para construir software.

A IA está diminuindo parte dessa barreira.

Mas facilitar a execução não significa facilitar uma boa decisão.

Nesse cenário, repertório, curiosidade, sensibilidade, direção e julgamento podem ganhar ainda mais importância. Saber produzir continua valioso, mas saber o que merece ser produzido, o que precisa mudar e quando rejeitar uma resposta pronta pode valer mais.

Existe algo particularmente interessante em ouvir isso de Thomas Bangalter. Um artista que ajudou a transformar dois robôs em símbolos da cultura pop não está propondo abandonar as máquinas.

Está lembrando qual deveria ser o lugar delas.

A IA pode ajudar a chegar mais rápido a uma resposta. O diferencial humano talvez esteja justamente em perceber quando aquela resposta não basta e decidir procurar algo que nem nós mesmos esperávamos encontrar.

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