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O Vale do Silício está otimizando a métrica errada. A maioria das pessoas que trabalham em domínios de alto risco reconhece agora que a IA não vai tomar todos os empregos, mas com essa percepção vem uma verdade mais dura: a indústria tem construído autonomia quando deveria estar construindo responsabilidade.
A insistência em sistemas totalmente autônomos – agentes que planejam, raciocinam e agem sem supervisão humana – criou um teatro da automação onde demonstrações impressionam, mas sistemas de produção decepcionam.
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A obsessão pela autonomia a todo custo não é apenas míope; é incompatível com a forma como os profissionais realmente trabalham. No direito, finanças, impostos e outros domínios de alto risco, respostas erradas não apenas desperdiçam tempo. Elas acarretam consequências reais.
O verdadeiro diferencial na IA não é a capacidade bruta. É a confiança. Sistemas que sabem quando agir, quando perguntar e quando explicar terão um desempenho superior àqueles que operam isoladamente.
A métrica errada
A cultura da IA hoje mede o progresso pela capacidade de um sistema realizar uma tarefa humana de forma independente. Mas o progresso mais significativo está acontecendo onde o julgamento humano permanece no circuito.
Pesquisas da Accenture mostram que empresas que priorizam a colaboração entre humanos e IA veem maior engajamento, aprendizado mais rápido e melhores resultados do que aquelas que buscam a automação total. A autonomia sozinha não escala a confiança. A colaboração, sim.
A arquitetura da responsabilidade
A IA Agente é real, mas mesmo os sistemas mais capazes exigem supervisão, validação e revisão humana. O verdadeiro desafio de engenharia não é remover as pessoas do processo. É projetar a IA para trabalhar com elas de forma eficaz e transparente.
Na Thomson Reuters, vemos isso todos os dias. Sistemas de IA que tornam o raciocínio visível, expõem níveis de confiança e convidam à validação do usuário são consistentemente mais confiáveis. Eles conquistam a confiança porque tornam a responsabilidade observável.
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Nossa aquisição da Additive, uma empresa de IA generativa que automatiza o processamento K-1 (nos EUA, relativo a documentos fiscais de parceria), é um exemplo. O avanço não foi a automação por si só. Foi a precisão e a explicabilidade em um domínio onde a exatidão é inegociável.
O que vem depois da automação
A IA está gerando enormes ganhos de eficiência, mas a eficiência não é o fim da história. Cada nova capacidade expande o que os profissionais podem fazer e, por sua vez, eleva o nível para governança, validação e transparência.
Os melhores engenheiros hoje não estão perseguindo a autonomia perfeita. Eles estão projetando sistemas que entendem quando delegar, quando pedir ajuda e como tornar sua lógica rastreável. Estes não são sistemas de substituição. São sistemas de colaboração que amplificam o julgamento humano.
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Confiança é o verdadeiro avanço
Em trabalhos de alto risco, quase correto não é bom o suficiente. Uma citação errada por “alucinação” pode arruinar uma argumentação jurídica. Um registro classificado incorretamente pode desencadear uma investigação regulatória. Estes não são problemas de percepção. São problemas de design.
A confiança não é construída por meio de marketing. É construída com engenharia. Sistemas de IA que conseguem explicar seu raciocínio e tornar a incerteza visível definirão a próxima era de IA.
O futuro é colaborativo
O futuro da IA não será medido pelo que as máquinas podem fazer sozinhas, mas por quanto melhores nos tornamos juntos.
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A próxima geração de inovação pertencerá a empresas que projetam para a colaboração em vez da substituição, transparência em vez da autonomia e responsabilidade em vez do teatro.
A era do teatro da automação está acabando. O futuro pertence à IA que colabora, explica e conquista a confiança.
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