{"id":17441,"date":"2026-11-08T04:36:57","date_gmt":"2026-11-08T08:36:57","guid":{"rendered":"https:\/\/163noticias.com.br\/?p=17441"},"modified":"2026-11-08T04:36:59","modified_gmt":"2026-11-08T08:36:59","slug":"por-que-ate-seus-melhores-funcionarios-contornam-sistemas-de-ia-que-funcionam","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/163noticias.com.br\/?p=17441","title":{"rendered":"Por que at\u00e9 seus melhores funcion\u00e1rios contornam sistemas de IA que funcionam?"},"content":{"rendered":"
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No fim de 2022, um banco global aprovou um sistema de IA<\/a> desenvolvido para automatizar decis\u00f5es rotineiras de cr\u00e9dito. No papel, parecia exatamente o tipo de iniciativa inovadora que especialistas vinham incentivando as empresas a adotar. Nos projetos-piloto, o sistema processava solicita\u00e7\u00f5es mais rapidamente do que os humanos, reduzia erros e prometia economias relevantes de custos. A equipe de gest\u00e3o de riscos aprovou a solu\u00e7\u00e3o, a \u00e1rea de compliance tamb\u00e9m, e o CEO a promoveu publicamente como prova de que o banco estava abra\u00e7ando o futuro.<\/p>\n

Seis meses depois, o sistema ainda avaliava solicita\u00e7\u00f5es e gerava recomenda\u00e7\u00f5es. Mesmo assim, a maioria dos processos continuava passando por revis\u00e3o humana. As exce\u00e7\u00f5es tinham se multiplicado, e salvaguardas tempor\u00e1rias \u2014 como limites para dupla revis\u00e3o e sinaliza\u00e7\u00f5es de confirma\u00e7\u00e3o manual \u2014 tinham se transformado em etapas permanentes do processo. Embora o sistema de IA fizesse parte do fluxo de trabalho do banco, ele nunca chegou a tomar a maior parte das decis\u00f5es finais.<\/p>\n

Leia mais: <\/strong>Empresas j\u00e1 testam agentes de IA no trabalho; veja o que eles est\u00e3o fazendo<\/a><\/p>\n

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Leia mais:<\/strong> Empresas recorrem \u00e0 IA ag\u00eantica para fazer o or\u00e7amento de viagens render mais<\/a><\/p>\n

Vers\u00f5es dessa hist\u00f3ria est\u00e3o se repetindo em muitos setores. O problema n\u00e3o s\u00e3o projetos-piloto fracassados. O problema \u00e9 que as estruturas de responsabiliza\u00e7\u00e3o e legitimidade das organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o evolu\u00edram para dar suporte ao uso de sistemas de IA.<\/p>\n

Por estruturas de legitimidade, refiro-me ao entendimento compartilhado sobre quem tem o direito n\u00e3o apenas de tomar uma decis\u00e3o, mas tamb\u00e9m de fazer com que essa decis\u00e3o seja considerada confi\u00e1vel. Institui\u00e7\u00f5es demais est\u00e3o acumulando intelig\u00eancia sem se reorganizar em torno dela.<\/p>\n

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J\u00e1 vimos isso antes<\/h2>\n

Esse padr\u00e3o parece novo porque a tecnologia \u00e9 nova, mas, estruturalmente, n\u00e3o \u00e9. Ondas anteriores de automa\u00e7\u00e3o de decis\u00f5es \u2014 como os sistemas de planejamento de recursos empresariais (enterprise resource planning, ou ERP) e os sistemas de credit scoring \u2014 expuseram o mesmo h\u00e1bito institucional: as organiza\u00e7\u00f5es adotam sistemas capazes de tomar decis\u00f5es melhores, mas preservam estruturas de autoridade humana que impedem que as decis\u00f5es desses sistemas sejam aceitas.<\/p>\n

Outras explica\u00e7\u00f5es para o fato de os sistemas de IA n\u00e3o receberem autoridade para tomar decis\u00f5es apontam para solu\u00e7\u00f5es equivocadas. Alguns, por exemplo, argumentam que a in\u00e9rcia estrutural causa resist\u00eancia. Por\u00e9m, com a IA, muitas vezes vemos uma aparente conformidade: os pain\u00e9is est\u00e3o funcionando, os fluxos incluem o sistema e os funcion\u00e1rios o utilizam. Mas, ainda assim, o sistema n\u00e3o recebe direitos reais de decis\u00e3o.<\/p>\n

Pesquisas sobre complac\u00eancia em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 automa\u00e7\u00e3o alertam que os humanos cedem facilmente demais \u00e0s m\u00e1quinas, mas esse n\u00e3o \u00e9 o problema aqui. Neste caso, eles n\u00e3o cedem, porque as estruturas de responsabiliza\u00e7\u00e3o tornam isso profissionalmente perigoso. A literatura sobre o paradoxo da produtividade afirma que os investimentos em TI n\u00e3o se traduzem em ganhos de desempenho, mas, em grande parte, n\u00e3o especifica o mecanismo organizacional que explica o motivo.<\/p>\n

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O que realmente est\u00e1 acontecendo<\/h2>\n

Na maioria dessas situa\u00e7\u00f5es, um sistema de IA \u00e9 utilizado e celebrado em apresenta\u00e7\u00f5es ao conselho, mas, quando o sistema e um humano discordam, o humano quase sempre prevalece discretamente.<\/p>\n

Os profissionais redefinem os limites do sistema por raz\u00f5es de prud\u00eancia: estabelecem mais etapas de revis\u00e3o, fixam limites um pouco mais baixos, criam mais substitui\u00e7\u00f5es de decis\u00e3o documentadas e emitem novas sinaliza\u00e7\u00f5es para casos sens\u00edveis. Esses ajustes s\u00e3o defens\u00e1veis individualmente. Coletivamente, s\u00e3o desastrosos.<\/p>\n

A gravidade do problema \u00e9 ainda maior com sistemas de IA ag\u00eantica. Sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o ao menos preservam a fic\u00e7\u00e3o do controle humano: o sistema prop\u00f5e, o humano decide, e a responsabiliza\u00e7\u00e3o tem um rosto \u2014 mesmo quando ela deveria ter sido transferida.<\/p>\n

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Sistemas ag\u00eanticos desfazem essa fic\u00e7\u00e3o. Eles n\u00e3o recomendam; eles agem. Fazem reservas, aprovam, encaminham, celebram contratos e escalam casos dentro de par\u00e2metros autorizados por algu\u00e9m, mas que ningu\u00e9m monitora continuamente.<\/p>\n

Quando um agente atua dentro de seus par\u00e2metros definidos e o resultado \u00e9 ruim, a quest\u00e3o da responsabiliza\u00e7\u00e3o se torna realmente dif\u00edcil: o conjunto de par\u00e2metros estava errado? A autoriza\u00e7\u00e3o era ampla demais? O agente encontrou uma situa\u00e7\u00e3o que seus criadores n\u00e3o previram? Essas perguntas ser\u00e3o feitas em salas de reuni\u00e3o, tribunais e documentos regulat\u00f3rios.<\/p>\n

Quando um sistema de IA recomenda algo, a lacuna de responsabiliza\u00e7\u00e3o produz solu\u00e7\u00f5es improvisadas. Mas, quando um sistema ag\u00eantico atua, ele pode criar ambiguidade sobre responsabilidade jur\u00eddica em larga escala.<\/p>\n

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Transferindo a responsabiliza\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

A ado\u00e7\u00e3o real \u00e9 inconfund\u00edvel: os processos decis\u00f3rios se simplificam. As exce\u00e7\u00f5es diminuem, em vez de se multiplicar. A autoridade \u00e9 redistribu\u00edda explicitamente, de modo que as pessoas saibam quem \u2014 ou o qu\u00ea \u2014 decide, quem explica e quem absorve o risco. Essa clareza pode causar desconforto, pois for\u00e7a mudan\u00e7as de pap\u00e9is. Mas, no fim, ela traz estabilidade, porque a responsabiliza\u00e7\u00e3o passa a estar vinculada \u00e0 autoridade.<\/p>\n

A tecnologia e a arquitetura organizacional precisam avan\u00e7ar juntas, e o trabalho de organiza\u00e7\u00e3o deve ser desenhado antes que um sistema seja escalado, n\u00e3o adaptado posteriormente, quando a resist\u00eancia j\u00e1 tiver surgido.<\/p>\n

L\u00edderes precisam fazer quatro perguntas relacionadas \u00e0 governan\u00e7a. Elas podem causar algum desconforto, mas s\u00e3o essenciais para revelar lacunas de responsabiliza\u00e7\u00e3o:<\/p>\n

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  • Quem perde poder de decis\u00e3o se esse sistema de IA funcionar?<\/li>\n<\/ul>\n
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    • Quem ganha autoridade \u2014 e sobre quais decis\u00f5es?<\/li>\n<\/ul>\n
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      1. \n<\/li>\n<\/ol>\n
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        • Quem explica os resultados quando o sistema \u00e9 seguido?<\/li>\n<\/ul>\n
            \n
          • Quem absorve o risco da transi\u00e7\u00e3o durante a curva de aprendizado?<\/li>\n<\/ul>\n

            Se essas quatro perguntas n\u00e3o forem respondidas explicitamente pela organiza\u00e7\u00e3o quando o sistema de IA for aprovado, elas ser\u00e3o respondidas implicitamente depois, por operadores individuais, em favor da preserva\u00e7\u00e3o de sua autoridade atual.<\/p>\n

            A ado\u00e7\u00e3o plena s\u00f3 ocorrer\u00e1 quando aprovar as decis\u00f5es de um sistema n\u00e3o parecer um sacrif\u00edcio profissional. L\u00edderes precisam redesenhar os pap\u00e9is de modo que, quando decis\u00f5es rotineiras forem automatizadas, o julgamento humano seja elevado para fun\u00e7\u00f5es de supervis\u00e3o ampla, defini\u00e7\u00e3o de limites e aprimoramento do sistema.<\/p>\n

            As organiza\u00e7\u00f5es devem estabelecer balizas claras e fornecer aos funcion\u00e1rios ferramentas para explicar decis\u00f5es que eles n\u00e3o tomaram pessoalmente. Al\u00e9m disso, o sistema precisa ter apoio vis\u00edvel de l\u00edderes dispostos a absorver erros iniciais como aprendizado institucional, em vez de culpar indiv\u00edduos pelas falhas.<\/p>\n

            A capacidade que diferenciar\u00e1 as organiza\u00e7\u00f5es<\/h2>\n

            \u00c0 medida que o julgamento se torna codific\u00e1vel e escal\u00e1vel, as empresas precisar\u00e3o se reorganizar em torno de seus sistemas de IA. Infelizmente, empresas demais simplesmente adquirem sistemas inteligentes e esperam que o restante se resolva por conta pr\u00f3pria. Elas tratam cada implanta\u00e7\u00e3o de IA como um projeto isolado, cujo sucesso ou fracasso depende do desempenho do modelo, da sele\u00e7\u00e3o do fornecedor e da disciplina de implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

            Nessas empresas, todo novo sistema desencadeia o mesmo ciclo: entusiasmo, conten\u00e7\u00e3o, ado\u00e7\u00e3o parcial e estabiliza\u00e7\u00e3o silenciosa em um papel consultivo. Com o tempo, os funcion\u00e1rios aprendem que nada fundamental mudar\u00e1, e os l\u00edderes aprendem a moderar suas ambi\u00e7\u00f5es antes que elas ameacem as estruturas de fun\u00e7\u00f5es existentes.<\/p>\n

            L\u00edderes mais perspicazes, em contraste, reconhecem que o que est\u00e1 em jogo n\u00e3o \u00e9 a automa\u00e7\u00e3o, mas a autoridade. Eles enxergam onde os direitos de decis\u00e3o realmente est\u00e3o, redesenham os fluxos de trabalho em torno das decis\u00f5es-padr\u00e3o da m\u00e1quina, em vez de simplesmente sobrepor sistemas a processos antigos, e governam as transi\u00e7\u00f5es de forma que n\u00e3o transfiram os custos de aprendizado para funcion\u00e1rios individuais.<\/p>\n

            A sequ\u00eancia \u00e9 importante. A autoridade s\u00f3 migrar\u00e1 depois que uma organiza\u00e7\u00e3o:<\/p>\n

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            • tornar o algoritmo o padr\u00e3o operacional;<\/li>\n<\/ul>\n

              tornar vis\u00edveis as interven\u00e7\u00f5es que substituem suas decis\u00f5es;<\/p>\n

                \n
              • redesenhar os pap\u00e9is humanos em torno da auditoria, em vez de revis\u00f5es que questionam cada decis\u00e3o;<\/li>\n<\/ul>\n
                  \n
                • transferir a responsabiliza\u00e7\u00e3o para os respons\u00e1veis pelo sistema.<\/li>\n<\/ul>\n
                    \n
                  • A tecnologia e a arquitetura organizacional precisam avan\u00e7ar juntas.<\/li>\n<\/ul>\n

                    A medida do sucesso<\/h2>\n

                    Em breve, voc\u00ea aprovar\u00e1 um sistema de IA que funciona. A tenta\u00e7\u00e3o ser\u00e1 medir o sucesso pelas taxas de uso, m\u00e9tricas dos pain\u00e9is e pela fluidez da implementa\u00e7\u00e3o. Mas esses sinais s\u00e3o enganosos.<\/p>\n

                    Em vez disso, pergunte:<\/strong><\/p>\n

                    Se o sistema fosse desligado amanh\u00e3, as decis\u00f5es que realmente importam em sua organiza\u00e7\u00e3o mudariam?<\/p>\n

                    Ou as pessoas continuariam tomando decis\u00f5es como sempre fizeram, apenas sem a interface aberta em suas telas?<\/p>\n

                    Se as decis\u00f5es n\u00e3o mudariam, ent\u00e3o a autoridade n\u00e3o foi transferida. E, se a autoridade n\u00e3o foi transferida, a ado\u00e7\u00e3o n\u00e3o ocorreu \u2014 n\u00e3o importa qu\u00e3o avan\u00e7ado seja o modelo ou qu\u00e3o disciplinada tenha sido a implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

                    Do HBR.org<\/p>\n

                    *Das Narayandas \u00e9 professor Edsel Bryant Ford de Administra\u00e7\u00e3o de Empresas na Harvard Business School<\/em>.<\/p>\n

                    c.2026 Harvard Business School Publishing Corp. Distributed by New York Times Licensing.<\/em><\/p>\n<\/p><\/div>\n

                    Fonte: infomoney<\/b><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                    No fim de 2022, um banco global aprovou um sistema de IA desenvolvido para automatizar decis\u00f5es rotineiras de cr\u00e9dito. No papel, parecia exatamente o tipo de iniciativa inovadora que especialistas vinham incentivando as empresas a adotar. 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