Por Patricia Punder, advogada e CEO da Punder Advogados, e Marcio Lucas executivo de auditoria, riscos e compliance do Grupo Brasanitas
Todos nós já sabemos que a inteligência artificial entrou nas empresas cercada por uma narrativa de eficiência, capacidade analítica e velocidade, e boa parte dela é verdadeira, mas há situações em que um sistema consegue processar muito mais informação do que qualquer equipe, reconhecer padrões difíceis de perceber e oferecer uma base melhor para escolhas complexas. O que me interessa está em outra camada dessa transformação, muito menos tecnológica e bastante ligada ao comportamento de quem ocupa posições de poder, que é a possibilidade de recorrer à IA para decidir melhor e, ao mesmo tempo, sentir menos o peso de ser identificado como autor de uma escolha que pode dar errado.
Quem exerce função executiva conhece bem esse desconforto. Decisões relevantes são tomadas com informação incompleta, pressões contraditórias e consequências que só aparecem depois. Uma aquisição pode destruir valor, uma contratação pode se revelar equivocada, um parceiro considerado seguro pode gerar uma crise, uma decisão comercial pode ser questionada meses depois por quem já conhece o resultado. Em muitas situações, o problema não está na falta de dados, mas no fato de que alguém precisa escolher entre alternativas imperfeitas e assumir o risco daquela escolha.
Também não há novidade na tentativa de reduzir a própria exposição, considerando que as empresas convivem há muito tempo com decisões difíceis diluídas em comitês, sustentadas por pareceres externos ou distribuídas entre tantas áreas que, quando chega o momento de explicar o resultado, a autoria original já se tornou difusa. A IA não inventou esse comportamento, mas acrescenta algo muito poderoso a ele, que é a recomendação que não chega como opinião de outra pessoa, mas, sim, como resultado de milhares de dados, probabilidades e relações que nenhum executivo conseguiria processar sozinho.
É fácil perceber o efeito em uma sala de decisão, já que o sistema apresenta uma recomendação com alto grau de confiança, os indicadores são consistentes, o histórico da ferramenta é bom e ninguém à mesa possui elementos suficientes para reproduzir aquela análise. Seguir a indicação pode parecer prudente, mas se o executivo concorda com o modelo e o resultado é ruim, existe uma explicação disponível: aquela era a melhor análise existente naquele momento. Se resolve discordar e erra, terá de explicar por que ignorou uma ferramenta que a própria companhia considerava confiável.
Não é preciso que ninguém determine expressamente que a recomendação da IA deve ser seguida, basta que a organização torne mais custoso discordar do que concordar. Depois de algum tempo, o executivo pode continuar com a mesma alçada, assinar os mesmos documentos e aparecer formalmente como responsável, enquanto sua disposição para sustentar uma posição diferente vai diminuindo.
Há uma assimetria incômoda nesse ambiente, em que quando a decisão funciona, raramente ouvimos que o mérito pertence ao algoritmo. A liderança continua associada à estratégia, à inovação, à boa escolha da tecnologia e à qualidade da gestão. Quando surgem consequências negativas, a narrativa costuma incorporar o modelo, os dados disponíveis, o fornecedor, o nível de precisão esperado ou o histórico de funcionamento da solução. Aquilo que ajudou a sustentar a decisão também começa a aparecer na explicação sobre o resultado.
Quando a IA deixa de ser apoio e passa a influenciar o comportamento
Administradores sempre decidiram com apoio de conhecimentos que não dominavam integralmente, por exemplo, um diretor utiliza análises financeiras, jurídicas, atuariais e técnicas produzidas por especialistas sem precisar reproduzir pessoalmente cada uma delas. Isso nunca significou que o parecer ou o cálculo passasse a ocupar o lugar de quem tinha competência para decidir. Com a IA, essa relação fica mais delicada porque a distância entre a conclusão apresentada e a capacidade humana de reconstruí-la pode ser muito maior, ao mesmo tempo em que atribuímos à tecnologia uma objetividade que nem sempre atribuímos a outra pessoa.
Em organizações que passaram a tratar decisão orientada por dados quase como sinônimo de decisão objetiva, essa relação pode ficar ainda mais complicada. Dados podem melhorar muito uma escolha, mas matérias relevantes continuam envolvendo interesses concorrentes, impacto sobre pessoas, reputação, estratégia e riscos que não se deixam transformar integralmente em variáveis. Um sistema pode produzir uma análise excelente e ainda não carregar tudo aquilo que precisa ser considerado por quem exerce uma função executiva.
Existe ainda uma situação provavelmente comum, onde o executivo pode acolher a recomendação tecnológica quando ela coincide com sua própria preferência e relativizá-la quando aponta para outro caminho. Quando reforça a escolha desejada, a ferramenta ganha peso, e quando contraria aquela direção, surgem argumentos sobre contexto, experiência, exceção ou julgamento humano. A IA passa a oferecer uma validação técnica seletiva para decisões que continuam sendo profundamente influenciadas por interesses e incentivos humanos.
Uma empresa pode acompanhar durante meses taxas de acerto, produtividade e utilização de determinada solução e ainda saber pouco sobre como ela alterou a conduta dos executivos. Situações de override podem revelar bastante. Uma taxa muito baixa de discordância pode significar que o sistema é excelente, mas também pode mostrar falta de tempo para revisão, dificuldade de confrontar análises complexas ou a percepção de que assumir uma posição diferente traz mais exposição profissional.
Se um executivo contraria uma recomendação robusta e o resultado é negativo, a forma como a organização reage importa muito. O Conselho pode examinar as razões existentes no momento da decisão ou, já conhecendo o desfecho, tratar a divergência como evidência de imprudência. Quando esse tipo de reação se repete, a mensagem interna é rapidamente compreendida, ainda que nunca tenha sido formalizada.
A presença de um ser humano dentro do fluxo decisório, sozinha, oferece uma segurança menor do que parece. Assinaturas, cliques de aprovação e confirmações registradas demonstram participação, mas dizem pouco sobre sua qualidade. Se o profissional recebe centenas de recomendações, aprendeu a confiar na ferramenta e sabe que a discordância gera um ônus adicional, manter sua aprovação formal pode servir apenas para preservar uma aparência de supervisão.
Haverá situações em que sistemas tomarão decisões melhores, com mais consistência e menor custo, e insistir na validação humana apenas para demonstrar controle pode criar burocracia sem acrescentar qualidade. Uma empresa pode decidir conscientemente conceder grande autonomia a uma solução porque isso faz sentido para aquela atividade.
A ferramenta começa apoiando a análise, depois passa a recomendar, acumula histórico de acertos, algumas indicações começam a ser aceitas praticamente sem discussão e, algum tempo depois, a intervenção humana está concentrada nas exceções. Nenhuma dessas etapas precisa parecer especialmente relevante quando observada isoladamente.
As matrizes de alçadas podem continuar iguais durante todo esse período, com os executivos permanecendo nos mesmos cargos, o Conselho conservando suas competências e os fluxos seguindo registrando as aprovações previstas, embora a forma como muitas dessas decisões são construídas já tenha mudado.
Políticas de IA, validações técnicas e controles continuam necessários, mas alcançam apenas parte do problema quando quem decide começa a perceber a ferramenta também como uma forma de proteção pessoal. Um sistema pode funcionar muito bem, respeitar todos os limites definidos e, ainda assim, participar de uma dinâmica executiva em que seguir sua recomendação se tornou a alternativa pessoalmente mais confortável.
Quando a inteligência artificial passa a participar de escolhas materialmente relevantes, políticas, controles e validações técnicas contam apenas uma parte da história. O Conselho também precisa compreender o que aconteceu com o comportamento de quem continua formalmente responsável por decidir, sobretudo quando acompanhar a recomendação se tornou muito mais confortável do que contrariá-la.
As aprovações podem continuar registradas, as competências permanecer na matriz e os responsáveis seguir identificados no organograma, enquanto a maneira de decidir dentro da organização já mudou.
Imagem: divulgação.
