Outro dia, em uma aula de Inteligência Artificial Aplicada no mestrado do COPPEAD, fizemos uma pergunta simples aos alunos: se um sistema de IA comete um erro, quem deve ser punido? O resultado foi quase unânime: 90% dos alunos responderam que o CEO da empresa deveria ser responsabilizado. A reação diz muito sobre como ainda pensamos — de forma automática — em termos de responsabilidade ancorados em pessoas e cargos.
Mas, e quando a decisão que causou o problema foi tomada por um agente autônomo, que opera com um grau de independência real, conectando dados, reagindo a contextos, aprendendo com o que descobre e até interagindo com outros sistemas sem intervenção humana direta? Continuamos simplesmente apontando para o ser humano mais próximo do comando e atribuindo a ele toda a responsabilidade?
O problema surge porque a arquitetura tecnológica mudou radicalmente nos últimos anos. Hoje, os sistemas corporativos não são mais blocos únicos, mas ecossistemas complexos, formados por serviços em nuvem, APIs externas, módulos internos e, cada vez mais, agentes de inteligência artificial. Esses agentes — softwares autônomos, geralmente com modelos avançados de linguagem no núcleo — percebem, raciocinam e agem em ambientes digitais com mínima intervenção humana. Podem tomar decisões, interagir entre si e aprender com novas situações. E é aí que surgem riscos inéditos: um erro em um algoritmo de recomendação de crédito, uma transação financeira não intencional ou a divulgação de informações incorretas a clientes.
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A dificuldade aumenta quando pensamos na forma como lidamos com falhas. Costumamos tratar o erro como algo a ser punido. No entanto, a inovação — e a IA é inovação em estado puro — pressupõe experimentação, tentativa e erro. A única forma de aprender algo novo que nunca foi feito é errando, superando o erro, aprendendo com o erro e seguindo em frente. Assim, outras perguntas surgem, como: que falhas mereceriam sanção? Quais seriam toleradas como parte do aprendizado? Precisamos mesmo punir ou poderíamos pensar em mecanismos alternativos de reparação, aprendizado e evolução?
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Enquanto não enfrentarmos essa questão de forma objetiva, o uso pleno da IA continuará limitado. Como lembra De Kai em Raising AI, o medo é uma das emoções mais predominantes no mundo atual — e pauta nossa relação com a inteligência artificial. O medo de errar (ou de ser responsabilizado por um erro) pode sufocar o potencial de sistemas capazes de ampliar a produtividade, acelerar descobertas e resolver os problemas complexos que enfrentamos no mundo hoje.
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