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Regulamentar não é frear. É definir rumos. E o rumo certo é aquele em que a tecnologia serve à democracia, aos dados e ao cidadão



A inteligência artificial deixou de ser promessa para se tornar parte do cotidiano e o Brasil já é um dos países mais conectados do planeta. São mais de 189 milhões de brasileiros online, produzindo, compartilhando e reagindo a dados em tempo real. Nenhuma política pública pode ignorar essa realidade.



Enquanto o debate sobre a regulamentação da IA avança no Congresso, é urgente que os gestores públicos e deputados federais compreendam o tamanho da responsabilidade que o país tem. Não somos apenas consumidores de tecnologia somos um mercado digital maduro, criativo e influente. O que falta, muitas vezes, é escuta e diálogo entre política, ciência e setor produtivo.


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O recente debate promovido pela FecomercioSP mostrou que 58,7% das pequenas e médias empresas ainda não utilizam IA nem planejam fazê-lo. Esse dado não revela falta de interesse, mas falta de clareza sobre as regras do jogo. A regulação precisa proteger o cidadão sem sufocar a inovação. É um equilíbrio entre segurança e liberdade, ética e competitividade.



Se os parlamentares ouvirem mais a comunidade científica, as universidades, setores produtivos de tecnologia, associação de empresários de tecnologia e os centros de dados, o Brasil pode transformar o potencial de consumo em referência mundial de produção e governança de IA. Temos talento, conectividade e escala para isso só precisamos de visão.



Regulamentar não é frear. É definir rumos. E o rumo certo é aquele em que a tecnologia serve à democracia, aos dados e ao cidadão.

Inteligência artificial e dados: o Brasil pode liderar o futuro

Regulamentar não é frear. É definir rumos. E o rumo certo é aquele em que a tecnologia serve à democracia, aos dados e ao cidadão

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Administradores | Conhecimento para Resultados

Durante anos ouvimos que a tecnologia era neutra. Que algoritmos eram apenas linhas de código e que a Inteligência Artificial serviria apenas para tornar nossas vidas mais eficientes.



Mas a realidade mostrou algo diferente.



Hoje, os algoritmos decidem o que vemos, o que compramos, o que lemos e, muitas vezes, até o que acreditamos. A discussão sobre Inteligência Artificial deixou de ser um tema exclusivamente tecnológico para se tornar uma questão de democracia, cidadania e poder.



A cada pesquisa realizada, localização compartilhada ou curtida registrada, produzimos dados. Esses dados alimentam sistemas capazes de interpretar comportamentos, prever tendências e influenciar decisões. É o que autores como Shoshana Zuboff chamam de Capitalismo de Vigilância.



O problema é que nem sempre sabemos como esses sistemas funcionam. Os algoritmos operam de forma cada vez mais opaca, tomando decisões que impactam milhões de pessoas sem que exista transparência suficiente sobre seus critérios.



Ao mesmo tempo, cresce a preocupação com o chamado racismo algorítmico. Sistemas de reconhecimento facial, mecanismos de busca e ferramentas de inteligência artificial podem reproduzir preconceitos históricos quando são treinados com dados enviesados. O resultado é simples: desigualdades sociais podem ser ampliadas por tecnologias que muitos acreditam ser imparciais.



Outro ponto fundamental é a soberania digital. Dados se tornaram um ativo estratégico. Quem controla os dados controla parte da economia, da comunicação e da capacidade de influenciar sociedades inteiras.



Por isso, o debate sobre Inteligência Artificial não pode ficar restrito às grandes empresas de tecnologia ou aos especialistas da área. A sociedade precisa participar dessa discussão.



O filósofo Langdon Winner alertava para o risco do "sonambulismo tecnológico": aceitar novas tecnologias sem refletir sobre suas consequências.



Talvez este seja o maior desafio do nosso tempo.



A Inteligência Artificial não é apenas uma ferramenta. Ela é uma estrutura de poder.



E a pergunta mais importante não é o que a IA será capaz de fazer nos próximos anos.



A pergunta é quem terá o poder de decidir como ela será utilizada.



Porque, no mundo digital, quem controla os algoritmos controla uma parte cada vez maior da sociedade.

IA, Dados e Democracia: o debate não é sobre tecnologia, é sobre poder

Big Techs, STF e Lula: começa uma nova fase da internet brasileira



Por Alek Maracajá



O presidente Luiz Inácio Lula da Silva assinou nesta quarta-feira dois decretos que mudam diretamente a relação entre Estado, plataformas digitais e sociedade conectada no Brasil. A medida amplia a responsabilidade das big techs sobre conteúdos publicados nas redes, fortalece o papel da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) e cria novas obrigações para empresas como Meta, X, TikTok e outras plataformas que hoje concentram boa parte da circulação de informação no país.



Mas o que aconteceu vai muito além de uma atualização do Marco Civil da Internet. O Brasil acaba de entrar oficialmente na fase da responsabilização algorítmica.



Durante muitos anos, as plataformas digitais sustentaram o discurso de que funcionavam apenas como intermediárias tecnológicas. Na prática, esse cenário mudou faz tempo. Hoje, os algoritmos escolhem alcance, aceleram narrativas, ampliam conflitos, impulsionam emoções e influenciam diretamente o comportamento social e político da sociedade hiperconectada.



O decreto assinado pelo governo surge logo após o entendimento do Supremo Tribunal Federal, em 2025, que ampliou a responsabilidade das plataformas sobre conteúdos de terceiros. Agora, o governo transforma esse entendimento jurídico em uma estrutura prática de funcionamento digital.



A partir desse novo modelo, plataformas passam a ter obrigação de remover conteúdos ilegais após notificação, criar canais de denúncia, permitir recurso dos usuários, armazenar dados para investigações futuras e ampliar mecanismos contra golpes, fraudes e produtos ilegais.



Na prática, o Brasil começa a criar uma espécie de “devido processo digital” dentro das plataformas.



E esse talvez seja o ponto mais importante dessa discussão.



A internet deixou de ser apenas ambiente de interação social. Hoje ela funciona como infraestrutura de influência econômica, política e emocional. O algoritmo moderno não organiza apenas conteúdo. Ele organiza atenção.



Quem controla atenção hoje possui capacidade real de influência em escala.



O problema é que regular plataformas digitais parece simples no discurso político, mas é extremamente complexo na prática. O combate à violência digital, golpes e conteúdos criminosos é necessário. Mas junto dessa necessidade surgem debates delicados sobre subjetividade, liberdade de expressão, pressão política, excesso de remoções e concentração ainda maior de poder dentro das próprias plataformas.



O mundo inteiro ainda tenta entender qual é o limite entre proteção digital e controle excessivo.



E existe um detalhe importante que pouca gente percebeu: quanto maior a pressão regulatória, maior tende a ser o poder interno dos próprios sistemas automatizados das plataformas. Ou seja, para evitar punições, as empresas passam a remover mais rápido, filtrar mais conteúdos e automatizar ainda mais decisões sensíveis.



O algoritmo deixa de ser apenas tecnologia e passa a funcionar quase como uma estrutura de mediação social.



O Brasil hiperconectado entrou definitivamente em uma nova fase.



A discussão agora não é mais apenas sobre rede social.



A discussão é sobre poder digital, soberania informacional, influência algorítmica e o tamanho da participação das plataformas na vida pública brasileira.



Porque no fim, a grande disputa dos próximos anos talvez nem seja apenas política.



Será sobre quem possui capacidade de influenciar o fluxo da informação dentro da sociedade hiperconectada.

O Brasil começou a regular o poder invisível dos algoritmos

É preciso saber navegar, compreender e participar criticamente do novo mundo moldado pelos dados, pelos algoritmos e pela inteligência artificial



Por : Alek Maracajá



No último dia 17 de maio, quando foi celebrado o Dia Mundial da Internet, o debate sobre inclusão digital voltou ao centro das discussões globais. O Brasil avançou na conectividade e hoje cerca de 89% da população já possui algum tipo de acesso à internet, mas a desigualdade digital ainda continua sendo um desafio estrutural que impacta diretamente o desenvolvimento social, econômico e educacional do país.



A exclusão digital aparece em várias camadas. Nas classes de maior renda, a internet de alta velocidade já faz parte da rotina. Nas classes D e E, o acesso muitas vezes depende apenas do celular, com franquias limitadas e baixa qualidade de conexão. Isso restringe estudos, trabalho, cursos online e até oportunidades profissionais. Em muitas regiões periféricas e áreas rurais, a infraestrutura ainda é insuficiente, com instabilidade de sinal e pouca presença de fibra óptica.



Mas existe um ponto ainda mais profundo: a inclusão digital não pode ser medida apenas pelo acesso à internet. O grande desafio do Brasil hiperconectado passa também pela educação midiática e pela alfabetização digital da população. Saber interpretar informações, entender como funcionam os algoritmos, identificar desinformação e compreender o impacto da Inteligência Artificial será cada vez mais essencial para a vida em sociedade.



A desinformação perde força quando a sociedade aprende a interpretar criticamente o ambiente digital. Educação midiática é uma das ferramentas mais poderosas no combate às fake news, à manipulação narrativa e aos efeitos da polarização extrema nas redes sociais.



Hoje, quem não entende o ambiente digital corre o risco de ser excluído não apenas tecnologicamente, mas também socialmente, economicamente e politicamente.



“A nova alfabetização do século XXI não é apenas aprender a ler e escrever. É aprender a interpretar o mundo digital.” — Alek Maracajá



O país precisa ampliar investimentos em infraestrutura, reduzir barreiras de acesso à tecnologia e fortalecer políticas públicas voltadas à educação digital. Porque no cenário atual, não basta apenas estar conectado. É preciso saber navegar, compreender e participar criticamente do novo mundo moldado pelos dados, pelos algoritmos e pela inteligência artificial.

Dia Mundial da Internet: o Brasil conectado ainda enfrenta o desafio da educação digital e da inclusão consciente

Como empresas estão redesenhando funções para dividir o trabalho entre pessoas e agentes de inteligência artificial&nbsp;100% das empresas brasileiras ouvidas pelo KPMG Global Tech Report 2026 afirmam já ter implementado algum nível de automação ou inteligência artificial, incluindo sistemas agênticos, capazes de tomar decisões e executar processos completos. O dado mostra a velocidade com que a tecnologia entrou nas empresas. Mas outro número do mesmo levantamento ajuda a entender o que realmente está mudando: mesmo nas organizações de alto desempenho em tecnologia, cerca de metade das equipes de tecnologia deve continuar sendo composta por pessoas até 2027.O recado por trás dos números é menos alarmante do que costuma parecer. A inteligência artificial não está eliminando cargos inteiros de uma vez. Está mudando as tarefas que compõem cada função.Essa distinção tem se tornado central para especialistas em comportamento organizacional. Em vez de perguntar quais profissões vão desaparecer, empresas começam a perguntar quais atividades, dentro de cada função, fazem mais sentido para um sistema executar e quais continuam exigindo julgamento, empatia e relação humana.A área comercial é um dos lugares onde essa divisão aparece com mais clareza. Prospectar clientes, enriquecer dados de contato, fazer as primeiras abordagens, qualificar leads e agendar reuniões são etapas repetitivas, que seguem um roteiro relativamente previsível. É justamente aí que agentes de inteligência artificial têm assumido protagonismo, permitindo que vendedores concentrem energia no que essas ferramentas ainda não conseguem fazer bem: negociar, construir relacionamento e fechar negócios.Para Abraão Osher, CEO da DNAfy,&nbsp;empresa de tecnologia especializada em infraestrutura de Inteligência Operacional Agentica, essa divisão de responsabilidades representa uma reorganização do trabalho, não uma ameaça a ele."Quando um agente de IA cuida da prospecção, do enriquecimento de dados e do primeiro contato, ele não está tirando o lugar do vendedor. Está entregando esse profissional para a etapa em que ele realmente faz diferença, que é a conversa, a leitura do momento do cliente, a negociação. Isso muda o dia a dia do time comercial, mas não substitui a pessoa que fecha o negócio", explica.Segundo ele, o erro mais comum das empresas nesse momento é tratar a inteligência artificial como um substituto genérico de funções inteiras, em vez de olhar tarefa por tarefa."O trabalho de um profissional é feito de várias atividades diferentes, e cada uma delas tem uma natureza distinta. Algumas são operacionais e repetitivas. Outras dependem de leitura de contexto, de confiança, de relacionamento. Quando a empresa entende essa diferença, ela consegue usar a tecnologia para tirar peso das tarefas operacionais sem mexer no que sustenta a relação com o cliente", afirma.Essa reorganização tende a mudar a rotina antes de mudar o cargo. Um profissional de vendas passa a dedicar menos tempo a planilhas, buscas manuais de contato e follow-ups repetitivos, e mais tempo a conversas que exigem preparo e sensibilidade. O mesmo padrão vem se repetindo em outras áreas, como atendimento, marketing e operações, onde agentes de IA assumem etapas iniciais e operacionais, enquanto pessoas seguem responsáveis pelas decisões finais.Para Osher, entender essa transição é hoje uma questão estratégica para líderes e gestores. "O maior risco não é a tecnologia substituir pessoas. É a empresa não se organizar para aproveitar essa mudança. Quem entende que a IA cuida das tarefas e o profissional cuida das relações sai na frente. Quem trata isso como um problema de redução de equipe perde a chance de fazer o time trabalhar melhor, e não apenas mais rápido", conclui.Com agentes de inteligência artificial cada vez mais presentes na rotina das empresas, a pergunta que resta não é mais quantos cargos vão sobreviver, mas quais tarefas, dentro deles, ainda vão precisar de alguém do outro lado da mesa.&nbsp;&nbsp;Sobre&nbsp;A DNAfy é uma empresa de tecnologia especializada na construção e implementação de infraestrutura de Inteligência Operacional Agêntica para organizações públicas e privadas. A empresa transforma conhecimento, contexto e o DNA de cada organização em inteligência conectada a operação, ampliando sua capacidade de analisar, decidir, executar e crescer sem aumentar estrutura e complexidade operacional na mesma proporção.

A IA não quer seu cargo, quer suas tarefas

Com agentes de IA, os sistemas de gestão começam a sugerir e executar tarefas dentro das empresas&nbsp;No SAP Sapphire 2026, em Orlando, uma demonstração no Agent Lab chamou atenção: criar um agente de inteligência artificial para uma tarefa específica de negócio, como analisar disputas financeiras ou configurar um projeto, leva hoje cerca de 15 minutos. Basta descrever o que se quer em linguagem natural, sem escrever uma linha de código. O número dá a medida de onde chegaram os sistemas de gestão empresarial, os ERPs, que por muito tempo serviram para guardar informação e agora começam a entrar na tomada de decisão.Durante décadas, o ERP teve uma função clara. Registrava transações e mantinha finanças, estoque, produção e RH trabalhando sobre a mesma base de dados. Ficava nos bastidores, sem chamar atenção. A IA generativa começou a mexer nesse arranjo, e os agentes autônomos aceleraram o movimento. O Joule, assistente da SAP lançado em 2023 como um copiloto de conversa, hoje funciona como uma camada de agentes especializados, que leem o contexto do negócio, cruzam dados de áreas diferentes e conduzem processos inteiros, com uma pessoa revisando as etapas mais sensíveis.Isso muda a rotina de quem usa o sistema. Antes, o funcionário abria telas, preenchia campos, lia relatórios e só então decidia o que fazer. Agora é o próprio sistema que antecipa cenários e recomenda ações, e em alguns casos já as executa.Para Roberto Medeiros, CEO da EPI-USE Brasil, consultoria de implementação SAP, a mudança de mentalidade pesa tanto quanto a tecnológica. “O ERP sempre foi visto como sistema de apoio, que registra o que já aconteceu. Agora ele começa a participar do que ainda vai acontecer. Isso obriga as empresas a pensar em governança, em qualidade de dados e, sobretudo, no papel das pessoas”, diz.Autonomia, segundo ele, não significa deixar o sistema sozinho. “Um agente só decide bem se os dados que consulta forem confiáveis e se estiver claro até onde vai a automação e em que momento a pessoa precisa assumir. A ideia é colocar o julgamento humano onde ele faz mais diferença”, afirma.A leitura se aproxima do que a própria SAP levou a Orlando. No palco, o CEO global Christian Klein chegou a questionar se as empresas de software continuarão sendo empresas de software. A resposta que ele sugere passa por plataformas que, além de apoiar a operação, assumem parte da execução dos processos.Em finanças, suprimentos ou RH, isso se traduz em agentes que percebem um padrão fora do comum ou um risco se formando antes que alguém da equipe note. O usuário diz o que precisa, e o sistema se encarrega de juntar dados e aplicações para entregar o resultado.Medeiros vê aí o principal cuidado para as empresas brasileiras que estudam o tema. “Tem empresa achando que é só ligar uma funcionalidade de IA e esperar o resultado. Não funciona assim. Antes vem o trabalho menos vistoso, de organizar os dados e entender os processos, e as equipes precisam ser preparadas para trabalhar junto com essa tecnologia. Quem fizer isso primeiro vai ter vantagem”, alerta.Para quem ainda usa o ERP como um grande arquivo de registros, os 15 minutos da demonstração em Orlando são um bom lembrete de que a distância entre testar e adotar está ficando cada vez menor.Sobre a EPI-USEA EPI-USE é uma consultoria global de tecnologia, parte do groupelephant.com, presente em mais de 42 países e com 4.200 colaboradores, especializada em soluções SAP, como SAP S/4HANA, SAP SuccessFactors, Qualtrics, SAP BTP, SAP Signavio, WorkForce Software e ServiceNow, além de atuar em infraestrutura em nuvem pela AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, automação de testes e observabilidade. A consultoria adota um modelo de negócios híbrido, descrito como “Além do Propósito Corporativo”, que integra impacto social e ambiental à estratégia empresarial, com foco na preservação de elefantes e rinocerontes ameaçados por meio do desenvolvimento econômico de comunidades rurais.&nbsp;

O ERP virou agente de decisão?

A discussão sobre IA e produtividade costuma começar pela pergunta errada: quantos empregos a inteligência artificial vai eliminar? Para gestores e empresas, a questão economicamente mais relevante é outra: quais tarefas serão automatizadas, quais serão ampliadas e como a organização transformará tempo economizado em valor real?A resposta importa porque produtividade não é sinônimo de velocidade. Uma empresa pode produzir documentos mais rapidamente e, simultaneamente, tomar decisões piores, aumentar riscos, sobrecarregar trabalhadores ou multiplicar erros em escala. A verdadeira transformação da IA ocorre quando tecnologia, desenho organizacional, qualificação profissional e governança conseguem converter capacidade computacional em resultado sustentável.IA e produtividade: da automação de tarefas à transformação do trabalhoA Organização Internacional do Trabalho (OIT) estima que aproximadamente um em cada quatro trabalhadores no mundo esteja em ocupações com algum grau de exposição à IA generativa. O dado, entretanto, não significa que um quarto dos empregos desaparecerá. A própria OIT conclui que a transformação das ocupações é, em geral, mais provável que sua substituição integral.&nbsp;Essa distinção é decisiva para a Administração.O objeto econômico da IA não é necessariamente o posto de trabalho, mas a tarefa. Redigir um relatório, classificar documentos, resumir informações, pesquisar precedentes, responder perguntas frequentes ou produzir uma primeira versão de determinado conteúdo são atividades diferentes da responsabilidade de decidir, negociar, supervisionar, interpretar contextos ambíguos ou assumir consequências.A primeira mudança estrutural, portanto, não é simplesmente tecnológica. É organizacional: a unidade de análise da produtividade passa do cargo para o conjunto de tarefas que compõe o cargo.Isso modifica a própria arquitetura empresarial.A tese e a antítese: produtividade ou intensificação?A tese empresarial parece intuitiva: se uma ferramenta reduz de duas horas para vinte minutos uma determinada atividade, a organização ganhou produtividade.Mas surge a antítese.Se os cem minutos economizados forem imediatamente preenchidos por novas demandas, metas mais agressivas e monitoramento permanente, talvez não tenha ocorrido aumento proporcional de produtividade. Pode ter ocorrido apenas intensificação do trabalho.A diferença é econômica e também jurídica.A Constituição brasileira coloca no mesmo horizonte normativo a dignidade da pessoa humana e os valores sociais do trabalho e da livre iniciativa. Na ordem econômica, a valorização do trabalho humano convive com a livre iniciativa e com a busca do pleno emprego.&nbsp;Isso não significa que a tecnologia deva ser impedida para preservar formas tradicionais de trabalho. Significa algo mais sofisticado: eficiência empresarial não pode ser mensurada exclusivamente pelo quanto de atividade humana a máquina conseguiu comprimir.A produtividade juridicamente sustentável exige considerar o resultado, o risco, a qualidade, a segurança e os efeitos organizacionais da transformação.O verdadeiro ganho de produtividadeA evidência disponível sugere que os ganhos de produtividade da IA são reais, mas heterogêneos e ainda difíceis de converter automaticamente em crescimento mensurável de produção. Revisão da OIT publicada em 2026 aponta que economias de tempo relatadas por trabalhadores nem sempre se traduziram, até agora, em aumentos equivalentes de produção, remuneração ou emprego.&nbsp;A OCDE chega a conclusão semelhante em escala macroeconômica: os efeitos da IA sobre produtividade dependem de investimentos complementares, qualificação, adoção organizacional e adaptação institucional.&nbsp;Portanto, comprar uma ferramenta de IA não equivale a implementar uma estratégia de produtividade.O ganho surge quando a organização consegue converter a capacidade da tecnologia em:redução de tarefas repetitivas;menor tempo de processamento;melhoria da qualidade das informações;redução de erros;aumento da capacidade analítica;redistribuição do trabalho para atividades de maior valor;redução de custos sem degradação da qualidade;decisões mais rápidas sem perda de controle.&nbsp;O ponto central é que tempo economizado é apenas um insumo da produtividade; não é produtividade em si.O novo risco: uma empresa pode automatizar o erroExiste ainda uma dimensão frequentemente negligenciada.A IA aumenta a capacidade de execução, mas também pode aumentar a velocidade de propagação de uma decisão equivocada. Um erro humano isolado possui determinado alcance; um sistema integrado a milhares de operações pode reproduzi-lo em escala.Por isso, a governança da IA passa a ser componente da governança empresarial.No Brasil, a LGPD já oferece uma referência jurídica particularmente importante. O art. 20 assegura ao titular o direito de solicitar revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem seus interesses, além de prever informações claras e adequadas sobre critérios e procedimentos utilizados, ressalvados os segredos comercial e industrial.&nbsp;O próprio STJ registra, em seus enunciados científicos, a compreensão de que uma intervenção humana meramente significativa não necessariamente descaracteriza uma decisão como baseada unicamente em tratamento automatizado.&nbsp;Para a Administração, a consequência é importante: colocar um ser humano diante de uma tela não significa, por si só, que exista supervisão humana efetiva.Supervisão real pressupõe capacidade de compreender, questionar e eventualmente rejeitar a recomendação algorítmica.O trabalho muda antes de o emprego desaparecerA transformação provavelmente ocorrerá de maneira desigual.A OIT identificou diferenças relevantes entre ocupações, países e grupos de trabalhadores, enquanto estudos sobre a América Latina indicam que a exposição à IA generativa convive com limitações de infraestrutura e desigualdade de acesso tecnológico.&nbsp;Isso cria uma questão estratégica para empresas brasileiras: quem será capaz de trabalhar com IA e quem ficará restrito às tarefas que a IA ainda não executa?O risco não está somente na substituição de determinados profissionais. Pode surgir uma polarização interna entre trabalhadores que utilizam a tecnologia para ampliar sua capacidade decisória e aqueles submetidos à tecnologia como mecanismo de controle.Nesse cenário, o departamento de RH deixa de ser mero administrador de pessoas e passa a participar da governança tecnológica.Como a empresa deve medir a produtividade da IA?A organização que pretende adotar IA de maneira responsável deveria evitar uma métrica isolada, como número de tarefas concluídas por empregado.Um modelo mais consistente precisa observar simultaneamente:1. Tempo: quanto tempo efetivamente foi economizado?&nbsp;2. Qualidade: o resultado melhorou ou apenas ficou mais rápido?&nbsp;3. Risco: aumentaram erros, incidentes ou decisões inadequadas?&nbsp;4. Valor: o tempo liberado foi transferido para atividades economicamente relevantes?&nbsp;5. Pessoas: houve qualificação ou apenas aumento das metas?&nbsp;6. Governança: existe supervisão, rastreabilidade e responsabilização?&nbsp;7. Dados: a utilização respeita proteção de dados, segurança e finalidade?&nbsp;8. Decisão: a IA auxilia o julgamento humano ou passou a substituí-lo silenciosamente?&nbsp;Essa matriz transforma a IA de uma promessa tecnológica em uma variável administrável.O impacto jurídico para gestoresO gestor não precisa ser contra a automação para ser juridicamente prudente. Precisa saber onde termina a eficiência e começa o risco.Em especial, sistemas utilizados para recrutamento, seleção, avaliação, promoção, distribuição de tarefas ou controle de trabalhadores exigem atenção especial. O Regulamento europeu de IA classifica diversos sistemas utilizados no emprego e na gestão de trabalhadores como de alto risco justamente porque podem afetar significativamente carreira, subsistência e direitos fundamentais.&nbsp;O modelo europeu não deve ser simplesmente transplantado para o Brasil, mas oferece uma lição regulatória importante: quanto maior o impacto de uma decisão algorítmica sobre uma pessoa, maior deve ser a exigência de governança sobre o sistema.No ambiente corporativo brasileiro, isso recomenda pelo menos:inventariar sistemas de IA utilizados em processos relevantes;identificar quais decisões são influenciadas por algoritmos;estabelecer responsáveis humanos;avaliar qualidade e possíveis vieses dos dados;documentar critérios de utilização;limitar usos incompatíveis com finalidade e necessidade;estabelecer mecanismos de revisão;capacitar gestores e usuários;auditar periodicamente resultados e impactos.&nbsp;Um caso simples de gestãoImagine uma empresa que utiliza IA para analisar centenas de currículos.A ferramenta reduz drasticamente o tempo da triagem. A produtividade operacional aumentou.Mas suponha que os dados utilizados para treinamento reproduzam padrões históricos de contratação que desfavoreçam determinado grupo.A empresa terá obtido eficiência no primeiro nível e produzido ineficiência jurídica e econômica no segundo.A seleção ficou mais rápida, mas potencialmente menos justa; a economia inicial pode converter-se em risco trabalhista, reputacional, regulatório e de governança.A lição é maior que o exemplo: uma tecnologia pode otimizar uma etapa e deteriorar o sistema inteiro.A síntese: produtividade não é fazer mais com menos pessoasA grande transformação da IA no trabalho não consiste necessariamente em produzir mais com menos trabalhadores.Consiste em produzir mais valor por unidade de capacidade humana e tecnológica, deslocando o esforço humano das atividades que máquinas executam melhor para aquelas em que julgamento, responsabilidade, criatividade, negociação, empatia e compreensão contextual permanecem decisivos.Como bem aponta Northon Salomão de Oliveira, “a verdadeira produtividade da inteligência artificial não está no tempo que ela retira do trabalho humano, mas no valor que a organização consegue criar com o tempo que ela devolve ao ser humano.”Essa proposição permite superar os dois extremos do debate. De um lado, a visão de que toda IA inevitavelmente destruirá empregos. De outro, a crença de que qualquer automação representa automaticamente progresso.Nenhuma das duas posições é suficiente.A questão estratégica é o que a organização faz com a capacidade liberada pela máquina.Se o tempo economizado apenas alimenta novas cobranças, a IA pode acelerar a exaustão. Se aumenta a capacidade de análise, inovação, qualificação e decisão, pode elevar a produtividade estrutural.ConclusãoA pergunta empresarial sobre IA não deveria ser apenas “quanto podemos automatizar?”, mas “que trabalho queremos que permaneça humano, que trabalho deve ser aumentado pela máquina e como governaremos essa divisão?”A resposta determinará mais do que a eficiência operacional. Ela afetará custos, competitividade, qualificação profissional, privacidade, responsabilidade, relações de trabalho e distribuição de poder dentro das organizações.A IA muda o trabalho primeiro pela reorganização das tarefas; depois, pela redefinição dos cargos; finalmente, pela transformação da própria lógica de gestão.A empresa que compreender essa sequência não tratará inteligência artificial como simples ferramenta de redução de custos. Tratá-la-á como infraestrutura de decisão, cuja produtividade dependerá tanto da qualidade do algoritmo quanto da qualidade da governança que o cerca.

Inteligência artificial e dados: o Brasil pode liderar o futuro

Alek Maracajá

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