Seu trabalho está ameaçado pela inteligência artificial ou pela forma como a utiliza?

As pessoas erram ao pensar que as ferramentas de IA nos compreendem cegamente. Elas compreendem, sim, mas nos limites daquilo que recebem de nós. A maioria maciça das pessoas ainda opera sob uma lógica que pouco, ou quase nada, extrai dos aplicativos e plataformas que utilizam. Basicamente, o usuário insere uma pergunta simplista, pouco ou nada elaborada e espera que a resposta venha como um verdadeiro milagre. Algo capaz de convencer seu chefe ou sua esposa, em minutos, argumentos que lhe permitam “ganhar” aquela discussão com a vizinha sabe-tudo do grupo de condomínio, ou, até mesmo uma resposta mais profunda, sobre como, por exemplo, melhor alocar recursos financeiros.

O que, até certo ponto, pode soar razoável, já que o próprio nome denúncia: “inteligência artificial”, sendo, muitas vezes, acompanhado de superlativos que tendem a inflar sua efetiva capacidade de produção. Não é incomum a vinculação do tema a termos como “super máquinas”, “robôs capazes de operar de forma independente e autônoma” (quem nunca ouviu algo sobre conversas entre IAs que teriam se desenvolvido sem qualquer interferência humana e que, em alguns casos, até mesmo, teriam formulado teses sobre a nossa (in)capacidade?), “mega-computadores” e outras que seguem alimentando a noção (equivocada) de que o pensamento e, principalmente, a criatividade humana são superáveis por sistemas ou algorítimos. Essas expressões, dificilmente, aparecem sozinhas. Elas vêm, via de regra, seguidas pela atribuição de possibilidades que continuamente reforçam sua própria autoridade e acabam por legitimar premissas que, se profundamente analisadas, nos reduziriam, em verdade, a meros operadores de sistemas que decidem tudo, inclusive os rumos que nós iremos, ou não, conferir a nossa própria existência.

Um círculo que é constantemente realimentado: 1) seja pela facilidade que estes instrumentos representam ao substituir, ao menos em tese, a necessidade de racionalização da mais banal á mais complexa das situações de nosso cotidiano (neste ponto, entendo prudente e até mesmo eticamente necessário apontar que não admitir que essas ferramentas, em circunstâncias específicas e determinadas, podem, de fato, facilitar, reduzir, ou maximizar o potencial do trabalho humano, poderia ser, até mesmo, uma espécie de desonestidade epistemológica); 2) pelo infinito rol de capacidades que, cada vez mais, tendemos atrelar a essas ferramentas; 3) ou, pelo fato de que esse sistema, aparentemente consolidado – ao menos no imaginário coletivo – coloca as IAs generativas em um patamar cada vez mais singular, distante e, por consequência, muito além daquilo de que a humanidade, composta por seus “simples mortais”, se considera capaz.

Eu mesma já ouvi a reprodução de afirmações, no contexto de eventos científicos sobre sociedades digitais, no sentido de que algumas dessas ferramentas seriam capazes de promover “a condensação de informações que nenhuma mente humana, sozinha, seria capaz de reunir”, ou, então, de “avaliar, criticar e aperfeiçoar o pensamento de quem as utiliza (o que não deixa de ser, em parte significativa, verdadeiro), e, até mesmo, “um conjunto sofisticado de conclusões que mesmo a reunião de cérebros humanos altamente competentes, sozinha, não alcançaria”. A velocidade de processamento dessas ferramentas contribui para que essa noção se solidifique no imaginário social. Análises, planilhas, textos e respostas são produzidas em tempo recorde.

Até mesmo porque quem de nós está disposto a esperar, não é mesmo? Não temos tempo a perder… embora quando um instante de repouso ou descanso naturalmente surja, muitos ainda se inclinem a utilizá-lo na busca constante da dopamina advinda, justamente, daquilo que rapidamente se revela capaz de lhes conferir sensações de completude, compreensão, alegria e, por que não, até mesmo, de uma certa anestesia diante da realidade concreta, já que, como dizia um meme que vi esses dias em uma das principais redes sociais acessadas pelos brasileiros hoje, “a vida não é esse Instagram todo” (autor desconhecido). O grande problema é que muito se engana quem acredita e utiliza as as ferramentas de IA como máquina de respostas instantânea sobre qualquer assunto é aplicável a qualquer contexto. Embora ela seja, efetivamente, um oceano de possibilidades, é também uma verdadeira “folha em branco” (com o perdão da redundância de metáforas).

Isso porque, assim como o papel em que escrevemos com a boa e velha caneta, a inteligência artificial pode, de fato, servir para ensaiar algo tão grandioso como um estudo científico acerca de possíveis tratamento e cura de uma patologia rara, ou, até mesmo, algo tão complexo que sequer conseguimos definir ainda. Porém, a mesma folha também pode ser usada para que façamos um avião de papel, um origami, ou, simplesmente, rabiscamos com um amigo um antigo conhecido como o jogo da velha. Percebe a diferença? Modelos generativos não são capazes de acessar, de forma direta, a intenção do usuário, mesmo nos casos em que já exista uma larga sequência de interações entre eles e, por isso, a impressão de que a ferramenta já nos conhece o suficiente para entender o que desejamos, muitas vezes, acaba gerando respostas que, ao invés de colaborar ao raciocínio humano, acabam por o frustrar. Afinal, a ferramenta não é inteligente em um grau nunca antes visto pela humanidade? Por que, então, ela não responde ao que se pergunta? Entender isso é o primeiro passo para compreender que não, você, possivelmente, não irá perder seu emprego para a inteligência artificial. Embora os modelos hoje existentes se encontram em constante aprimoramento, ainda são limitados à produção de respostas que dependem daquilo que recebem do usuário, preenchendo lacunas (sempre que existentes) com padrões probabilísticos de resposta. Assim, quanto maior se revelar a distância entre o que pensamos e aquilo que, efetivamente, escrevemos em um comando (prompt), maior se torna o leque de possibilidades de que a ferramenta produza uma resposta que, embora possa parecer excelente, muitas vezes, encontra-se totalmente inadequada, incompleta, alheia aos fatos, ausente de respaldo técnico ou teórico mínimo e o pior: com padrões que alimentam a necessidade de retorno do usuário àquela plataforma, ou, ao menos, que expandem nele a sensação de que ela é confiável o suficiente para justificar uma nova consulta futura.

Interagir com inteligência artificial é como conversar com uma pessoa realmente inteligente, com a diferença de que esta pessoa não faz a mínima ideia de quem você é (e, principalmente, do quanto você sabe). Diz um ditado que ninguém sabe que se você é um idiota ao menos que abra a boca. Algo semelhante ocorre na IA: se seu pedido for confuso, com erros gramaticais, de concordância ou saber raso, não espere uma resposta muito além disso. Em outras palavras, se o que você pergunta, ainda que bem escrito e aparentemente coerente, não tem diretrizes mínimas, estrutura, contexto, hierarquia, finalidade e não indica formato esperado para o output (resposta), infelizmente, nem a mais treinada das ferramentas será capaz de gerar resultados que não se mostrem assimétricos e insatisfatórios. Lacunas interpretativas e ruídos cognitivos farão parte das conclusões apresentadas, ainda que elas realmente pareçam convincentes.

Dados apontam que mais da metade das consultas realizadas a ferramentas de IA são formuladas como se o usuário estivesse acessando uma espécie de Google ou Bing personalizados e/ou melhorados (seria a gourmetização dos mecanismos de busca?). Digita-se “qualquer coisa” e se espera passivamente que “a máquina” saiba o que fazer. Parte-se do pressuposto de que a inteligência está ali para ser “inteligente”, o que não pode ser considerado de todo equivocado, embora alguns usuários superestimem o “ser” inteligente que atribuem ao sistema. A eficiência do uso das ferramentas em discussão, por outro lado, não pressupõe a criação de comandos enormes, mas apenas que eles sejam aptos a informar, 1) o que o usuário pretende alcançar; 2) qual contexto precisa ser considerado; 3) quais critérios definem uma boa resposta; 4) o que a ferramenta não deve presumir; 5) como o resultado deverá ser estruturado; e 6) a forma como a conclusão pode ser auditada (o que inclui conhecer os mecanismos utilizados, naquele caso específico, pela plataforma, para que ela chegasse a cada uma das afirmações apresentadas).

Se enquanto 50,5% das formulações apresentadas pelos usuários, conforme dados datados de março de 2026, simulam o uso de uma ferramenta melhorada de busca, ou tem como objetivo a obtenção de orientações práticas (o que inclui pedidos de explicações, aconselhamento, ensino, geração de ideias e até direcionamentos personalizados), metade das demais solicitações tem como base a elaboração de escrita. Ou seja: para redigir um texto do zero, para revisar, resumir, traduzir, ou elaborar argumentos para um ensaio autoral, ou, ainda, para redigir mensagens (que podem ser destinadas aos mais variados interlocutores).

Quando pensamos na implementação de protocolos de verificação, na criação de fluxos de trabalho, na reanálise dos dados apresentados pelo julgamento humano, a fim de produzir resultados ainda mais complexos e com dupla camada de auditabilidade, isso ainda é praticamente inexistente. Semelhante também é a reduzida apresentação de objeções, a formulação de hipóteses concorrentes, a identificação de vieses e a testagem das próprias premissas que integram o comando originário. Quando pensamos na implementação de protocolos de verificação, na criação de fluxos de trabalho, na reanálise dos dados apresentados pelo julgamento humano – a fim de produzir resultados ainda mais complexos e com dupla camada de auditabilidade – isso ainda é praticamente inexistente.

Por dupla camada de auditabilidade, entende-se a estrutura de controle que permite reconstruir, separadamente, a base verificável do resultado que é produzido pela IA e o consequente processo humano de validação que permite que esse resultado seja aceito, corrigido ou rejeitado. Na primeira camada, as afirmações são vinculadas às fontes, aos dados, às premissas, às inferências, aos limites e aos graus de certeza utilizados pela ferramenta. Na segunda, cabe ao usuário realizar uma verificação independente, que confronte esses elementos com o corpus e fontes externas, testando hipóteses concorrentes, identificando possíveis novas interpretações e registrando sua decisão final.

Temos, portanto, um verdadeiro universo a ser conhecido, apreendido, dominado e otimizado. Então, se você faz parte dos seleto grupo que compreende que ferramentas de IA generativa repetem padrões (antecipando, por exemplo, a próxima palavra de uma sequência) e que a potência de suas respostas depende, necessariamente, da clareza daquilo que é solicitado, se considere parte de um conjunto de pessoas muito pequeno. Isso porque a alfabetização em IA é capaz de reduzir a vulnerabilidade profissional, aumentar a complementaridade e melhorar a produtividade humana. Todavia, isso não pode ser traduzido em garantia absoluta contra a substituição, redução de pessoas ou extinção de tarefas antes integralmente executadas por seres humanos. A própria Organização Internacional do Trabalho – OIT estima que um em cada quatro trabalhadores se encontra em algum nível de exposição a esse possível efeito da utilização da IA generativa na automatização de processos e aprimoramento de tarefas, embora também considere a transformação dos empregos mais provável do que sua simples extinção.

O pensamento humano é o verdadeiro motor da engrenagem. E, em uma comparação simples, mas suficientemente ilustrativa, podemos considerar que, em anos de evolução da mecânica, da tecnologia e do design, não se inventou, até hoje, um automóvel que possa funcionar sem motor. De mesmo modo, ninguém nunca ousou imaginar possível que um ser humano sobreviva sem um órgão vital como o coração. Se projetam similares em laboratório, se realizam transplantes, mas, em nenhum momento, se cogitou a possibilidade de funcionamento orgânico do corpo humano a presença desse órgão. O mesmo ocorre com a criatividade e o pensamento humano, podemos até cogitar variações, melhoras ou formas de potencializá-los, mas ainda não inventamos nada capaz de substituí-los.

Embora estejamos em uma fase pouco avançada – diante de tudo que aparenta ser passível de instrumentalização a partir da IA generativa – em áreas como o Direito, cabe um alerta: a forma como usamos e alimentamos esses sistemas deixa de ser meramente qualitativa. Uma resposta não auditada pode interferir em decisões judiciais, no patrimônio de pessoas reais e em direitos fundamentais ou indisponíveis. E essa responsabilidade não poderá ser transferida ao algoritmo, mesmo que inexista dúvida de que determinado comportamento teve origem em uma resposta, ou orientação constituída em seu ambiente. Cabe a quem utiliza as ferramentas o dever de verificar se o que ela indica é, ou não verdadeiro e, principalmente, ainda que válido, se constitui a melhor solução ao caso a que aplicada.

O próprio CNJ, por intermédio da Resolução nº 615/2025, exige supervisão humana, revisão dos resultados produzidos por IA, auditabilidade e preservação da autoridade decisória final. Isso significa que seu uso não afasta o dever de verificação de quem a emprega, tampouco permite transferir ao algoritmo a responsabilidade pelo juízo adotado. No Direito, portanto, a inteligência artificial pode sim ampliar a capacidade de trabalho, mas não substitui o dever humano de fundamentar, decidir e responder pelos efeitos de suas decisões.

Ana Wisniewski

Associada do IARGS; Doutoranda em Direito Constitucional; Palestrante e Consultora Jurídica de Estratégia e Legados.