A inteligência
artificial já deixou de ser uma ferramenta usada apenas para testes ou tarefas
pontuais dentro das empresas. Ela escreve textos, resume documentos, analisa
informações, organiza dados, sugere respostas, apoia processos seletivos e
começa a participar de decisões que antes dependiam exclusivamente de
profissionais. A questão que surge agora é outra: se a IA produz uma informação
errada e alguém a utiliza no trabalho, de quem é a responsabilidade?
O
debate ganha força à medida que a adoção avança mais rapidamente do que as
estruturas criadas para acompanhá-la. Pesquisa da Deloitte mostra que 82% das
organizações brasileiras já permitem o uso de inteligência artificial para pelo
menos 20% dos funcionários. Ao mesmo tempo, apenas 27% afirmam ter modelos
maduros de governança para IA agêntica, tecnologia capaz de executar tarefas
com maior autonomia.
Na
prática, a expansão dessas ferramentas coloca empresas diante de um desafio que
vai além de disponibilizar ou proibir determinados sistemas. É preciso definir
o que pode ser feito com IA, quais informações podem ser inseridas nas
plataformas, quando uma resposta precisa obrigatoriamente passar por revisão e
quem assume a responsabilidade pelo resultado final.
“IA
pode apoiar uma decisão, mas isso não significa transferir para a tecnologia a
responsabilidade por ela. Se um profissional utiliza uma informação produzida
por uma ferramenta no exercício da sua função, é responsável pelo resultado.
Para assegurar a qualidade da entrega, é necessário precisa avaliar o conteúdo,
identificar inconsistências e recorrer a outras fontes, se necessário”, afirma
Patricia Suzuki, diretora de RH da Redarbor Brasil, detentora do Infojobs.
O
tema se torna especialmente relevante porque sistemas de inteligência
artificial podem apresentar respostas convincentes mesmo quando a informação
está incompleta, desatualizada ou incorreta. Quanto mais natural é a interação
com a ferramenta, maior pode ser a tendência de tratá-la como uma fonte
confiável por padrão.
Por
isso, atividades que envolvem impacto direto sobre pessoas, informações
sensíveis, decisões financeiras, avaliações profissionais ou posicionamentos
externos da empresa exigem atenção adicional. A tecnologia pode acelerar etapas
e apoiar análises, mas delegar integralmente determinadas decisões cria riscos
que não desaparecem simplesmente porque o resultado foi produzido por um
sistema automatizado.
Essa
necessidade de supervisão humana já aparece também nas análises sobre o futuro
do trabalho. O AI Jobs Barometer 2026, da PwC, mostra que funções mais expostas
à inteligência artificial estão passando a exigir, com maior intensidade,
competências como julgamento, liderança e capacidade de decisão. Em posições de
entrada mais expostas à IA, a exigência dessas habilidades, tradicionalmente associadas
a profissionais mais experientes, chega a ser sete vezes maior.
Ou
seja, quanto mais a tecnologia assume tarefas operacionais, menos espaço existe
para um uso puramente automático de suas respostas.
“Usar
IA não significa apenas saber escrever um bom comando. É preciso questionar o
resultado. Isso inclui conferir informações, identificar possíveis vieses,
perceber quando falta contexto e assumir a decisão final. O uso crítico tende a
se tornar uma competência tão importante quanto o próprio domínio da
ferramenta”, diz Patricia.
Outro
ponto de atenção está nas informações compartilhadas com esses sistemas. Dados
de clientes, documentos internos, estratégias comerciais, informações pessoais
de funcionários e conteúdos ainda não públicos podem ser inseridos em plataformas
externas por profissionais que buscam apenas ganhar tempo em uma tarefa
cotidiana.
O
fenômeno já ganhou um nome: shadow AI, o uso de ferramentas de
inteligência artificial sem o conhecimento ou a autorização da empresa. Levantamento
da Deloitte com 25 mil trabalhadores no Reino Unido mostrou que quase um terço
dos usuários de IA generativa no trabalho utilizava ferramentas sem o
conhecimento do empregador. A pesquisa aponta o risco de vazamento de
informações como uma das principais consequências desse comportamento.
Nesse
cenário, simplesmente recomendar que os funcionários “tenham cuidado” pode ser
insuficiente. Empresas precisam estabelecer parâmetros claros sobre quais
ferramentas são autorizadas, quais tipos de informação não podem ser compartilhados
e em quais atividades a revisão humana é obrigatória.
Também
cabe às lideranças evitar uma contradição cada vez mais comum: cobrar ganho de
produtividade com IA sem definir limites para seu uso. Quando a mensagem é
apenas “use a tecnologia para fazer mais rápido”, mas não há critérios de
qualidade, segurança e responsabilidade, cada profissional acaba criando suas
próprias regras.
Capacitação,
portanto, passa a envolver não apenas ensinar a usar uma ferramenta, mas também
saber quando não utilizá-la.
“Governança
deve estar a serviço de criar condições para que a tecnologia seja utilizada
com segurança e intencionalidade. Quanto mais presente ela estiver no trabalho,
mais importante será deixar claro o que pode ser automatizado, o que precisa
ser revisado e quais decisões continuam necessariamente sob responsabilidade
humana”, conclui Patricia.
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