IA na empresa exige mais que domínio de ferramentas

Universidades podem preparar profissionais e empresas para usar inteligência artificial com inovação, supervisão humana, ética e proteção de direitos. A formação mais útil liga o domínio das ferramentas à capacidade de interpretar dados, avaliar riscos e assumir responsabilidades pelas decisões apoiadas por sistemas de IA.

Quem tem direito

A proposta vale como orientação para estudantes, docentes, gestores e equipes de tecnologia que desejam levar a IA para atividades corporativas. Cada grupo precisa aprender uma parte do processo, mas todos devem entender que a tecnologia não elimina o julgamento profissional nem a responsabilidade pelas decisões.

Estudantes precisam praticar o uso de ferramentas e a leitura crítica dos resultados. Docentes podem transformar problemas reais em exercícios de análise, com espaço para questionar dados, critérios e impactos. Gestores devem participar das escolhas, enquanto as equipes de tecnologia precisam discutir segurança, transparência e limites de aplicação.

A universidade também deve ensinar informação clara para quem é afetado por uma decisão automatizada. No setor de saúde, o projeto prevê esse direito aos usuários. Em outras áreas, a prática pode inspirar políticas internas que expliquem quando a IA foi usada, qual foi sua função e quem revisou o resultado.

Um caso na prática

Exemplo ilustrativo: uma universidade prepara uma equipe para aplicar IA na triagem de pedidos de atendimento de uma empresa. Os estudantes testam a ferramenta com dados autorizados, registram os critérios usados e criam uma etapa de revisão humana antes de qualquer resposta ao cliente. A equipe também define quem acompanha o sistema, quem corrige erros e como a pessoa recebe uma explicação sobre o uso da tecnologia.

Como pedir

1. Comece pelo uso de ferramentas. A turma deve conhecer os recursos disponíveis e testar tarefas que façam sentido para uma empresa, como organizar informações, apoiar análises e elaborar rascunhos.

2. Ensine análise de dados. O aluno precisa perguntar de onde vêm os dados, se eles representam o público envolvido e quais erros podem aparecer no resultado.

3. Inclua engenharia de prompt (forma de escrever instruções para um sistema de IA). O exercício deve comparar respostas, registrar comandos e mostrar que uma saída convincente ainda precisa ser conferida.

4. Crie uma disciplina ou módulo de governança. A universidade pode reunir inovação, regulação, ética, transparência e definição de responsabilidades em projetos interdisciplinares.

5. Trabalhe proteção de dados e informação clara. Toda atividade deve deixar registrado quem pode acessar os dados, qual é a finalidade do uso e como o resultado será comunicado.

6. Discuta inclusão e capacidades nacionais. Projetos com empresas, órgãos públicos e instituições de pesquisa ajudam a formar profissionais capazes de criar soluções ligadas aos desafios brasileiros.

O que pode dar errado

A automação pode ganhar espaço sem que alguém revise suas respostas. Isso aumenta o risco de decisões injustas, explicações insuficientes e perda de confiança. A formação deve mostrar que supervisão humana não é uma etapa decorativa, principalmente em atividades de maior impacto.

Outro problema aparece quando poucas organizações concentram tecnologia, dados e poder de decisão. A ministra Esther Dweck afirmou que a governança da IA deve evitar concentração de poder e combinar mitigação de riscos, proteção de direitos, inovação e capacidades nacionais.

Em resumo: a universidade deve formar pessoas que saibam usar IA, questionar seus resultados e responder pelas decisões. O próximo passo é transformar esses princípios em atividades práticas, regras internas e projetos com supervisão.

Leia o projeto que cria diretrizes para o uso da inteligência artificial na saúde: https://www12.senado.leg.br/noticias/materias/2026/10/14/projeto-na-cas-cria-diretrizes-para-uso-da-inteligencia-artificial-na-saude

Referências

1. Projeto na CAS cria diretrizes para uso da inteligência artificial na saúde - Senado Notícias
2. Esther Dweck defende desenvolvimento da inteligência artificial com regulação, inclusão e soberania digital
3. PL 2338/2023 - Senado Federal
4. Inteligência artificial redefine contratações
5. Inteligência artificial deixa marketing e impõe desafios ao futuro do trabalho