Quase Metade do Seu Time Já Usa IA no Trabalho sem Te Avisar. O Que Você Faz com Isso?
Um relatório recente revelou que quase metade dos profissionais admitem usar Inteligência Artificial (IA) no trabalho sem aprovação formal. Isso pode levar a problemas graves, como a falta de responsabilidade e controle sobre as decisões tomadas por sistemas automatizados.
Um exemplo disso é o caso da Deloitte, que foi contratada pelo governo canadense para produzir um relatório de saúde. No entanto, o relatório continha referências acadêmicas inexistentes e estudos inventados. Quando o caso ganhou repercussão, a empresa revisou o documento, mas substituiu as citações falsas por outras igualmente falsas.
Esse caso destaca a importância de ter uma estrutura organizacional clara e definida para o uso de IA no trabalho. A pergunta relevante não é “o que falhou?”, mas sim “quem tem autoridade para impedir que isso aconteça?”. A resposta é simples: ninguém exerceu essa função.
A Salesforce aponta que 47% dos profissionais admitem usar IA no trabalho sem aprovação formal, enquanto a McKinsey afirma que 59% das empresas ainda não têm diretrizes claras para o uso de IA. Isso significa que a tecnologia já opera muito além do campo de visão da liderança.
Para evitar problemas como o caso da Deloitte, é fundamental que as empresas tenham uma estrutura clara e definida para o uso de IA. Isso inclui:
- Definir quem tem autoridade explícita para barrar uma entrega gerada por IA;
- Estabelecer o que não pode ser delegado a sistemas;
- Identificar onde a IA já está sendo usada sem aprovação formal;
- Definir o caminho de responsabilidade em caso de erro.
Se a sua empresa quer evitar a ausência de controle e responsabilidade sobre as decisões tomadas por sistemas automatizados, é fundamental que essas perguntas sejam respondidas e que a estrutura organizacional seja adaptada para o uso de IA.
Segundo o Sebrae, 72% das empresas brasileiras ainda estão em estágio inicial de adoção de IA. No entanto, o desafio não é o acesso à tecnologia, mas sim a ausência de estrutura para responder por ela. Portanto, 2026 não é mais o ano de experimentar IA, mas sim o ano de assumir responsabilidade sobre aquilo que já está em produção.
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