*Por Leandro Bonilla
A Inteligência Artificial deixou de ser promessa e passou a ser parte essencial das estratégias de inovação em praticamente todos os setores da economia. Da criação de conteúdo à automação de processos corporativos, a IA hoje é protagonista nos negócios. Mas, à medida que os sistemas se tornam mais autônomos e decisivos, cresce também a necessidade de garantir que eles não cometam erros bruscos, principalmente, no âmbito ético e de governança.
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Erros de IA podem assumir várias formas. Há os erros de programação, em que o modelo interpreta incorretamente uma instrução ou gera resultados inconsistentes; os erros de contexto, típicos de sistemas generativos que produzem respostas imprecisas ou inventadas; e os erros de viés, quando a IA reproduz padrões discriminatórios presentes nos dados de treinamento. Todos os tipos, embora diferentes em natureza, têm uma consequência comum: comprometem a confiabilidade da tecnologia.
Nos últimos meses, uma série de episódios reacendeu o alerta sobre os riscos do uso indiscriminado de modelos generativos. Um estudo conduzido pela Stanford School of Medicine mostrou que chatbots populares estão perpetuando ideias médicas racistas e equivocadas, chegando a formular equações falsas baseadas em raça. Sistemas amplamente utilizados podem, sem supervisão adequada, reforçar desigualdades históricas e disseminar informações incorretas.
Outro caso emblemático ocorreu no Brasil, quando uma imagem gerada por IA, mostrando um jovem negro segurando uma metralhadora observado por um policial branco, foi utilizada em uma sessão da Câmara dos Deputados. O episódio foi repudiado pelo Ministério da Igualdade Racial por perpetuar estigmas sobre a população negra periférica, um exemplo de como a falta de controle pode ter implicações sociais profundas.
Para superar esse desafio, a indústria caminha em direção a uma nova geração de soluções de IA: modelos híbridos, que unem o poder criativo da IA generativa à precisão e segurança da IA determinística. Essa combinação permite que os sistemas aprendam e se adaptem, mas dentro de limites claramente definidos por regras, padrões e validações automáticas.
É uma abordagem que transforma o desenvolvimento de software. Em vez de depender apenas de respostas probabilísticas, que podem variar e gerar inconsistências, as aplicações passam a se basear em estruturas lógicas auditáveis, garantindo rastreabilidade em cada decisão ou linha de código gerada. Assim, é possível reduzir drasticamente riscos de erros e evitar comportamentos indesejados, como o uso de linguagem ofensiva, a geração de informações incorretas ou a tomada de decisões sem transparência.
Além da segurança técnica, essa camada de controle reforça o compromisso ético das empresas que desenvolvem e utilizam IA. Em um cenário em que regulações como o AI Act europeu (regulamento da União Europeia sobre o uso da Inteligência Artificial na região) e legislações nacionais começam a exigir transparência e governança, soluções que nascem com princípios de aplicabilidade, auditabilidade e conformidade terão vantagem competitiva.
Outro aspecto decisivo é a gestão dos dados que alimentam esses modelos. Para que a IA seja realmente confiável, é essencial trabalhar com bases equilibradas e contextualizadas. Dados incompletos ou enviesados tendem a produzir erros sistêmicos, enquanto dados bem estruturados permitem que o sistema evolua com consistência e segurança.
O objetivo, portanto, não é apenas criar uma IA que funcione, mas uma IA que funcione bem e de forma responsável. Uma tecnologia que compreenda os limites de sua atuação, respeite diretrizes éticas e mantenha coerência técnica, independentemente da complexidade da aplicação ou do setor em que é usada.
O verdadeiro avanço da Inteligência Artificial não está em substituir o raciocínio humano, mas em potencializá-lo com segurança e confiabilidade. A próxima fronteira da inovação digital não será marcada apenas por sistemas mais rápidos ou criativos, mas por aqueles que não erram, nem na execução, nem na intenção. Leandro Bonilla é regional manager da GeneXus by Globant.
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