A discussão sobre inteligência artificial nas empresas costuma se concentrar em automação, produtividade e substituição de empregos. Uma nova pesquisa prospectiva da FIA Business School, coordenada pela professora Renata Spers, mostra uma agenda menos óbvia: até 2035, o principal desafio será decidir onde termina a autonomia da máquina e onde começam julgamento, responsabilidade e autoridade humanas.

A pesquisa Futuro da Inteligência Artificial nas Organizações: Cenários, competências e governança até 2035 foi realizada em duas rodadas: a primeira reuniu 45 participantes e a segunda, com 35, a maioria em posições de alta liderança.

Para 86% dos respondentes da segunda rodada da pesquisa, o modelo mais adequado para as empresas é aquele que combina equipes especializadas em inteligência artificial com a disseminação de conhecimentos básicos sobre a tecnologia entre todos os profissionais. Ou seja, a IA não deve ficar restrita aos especialistas, mas fazer parte das competências de toda a força de trabalho. Apenas 3% defenderam um modelo em que o conhecimento sobre IA fique concentrado exclusivamente em equipes especializadas.

Isso sugere que a IA tende a se tornar uma competência organizacional distribuída. Gestores e profissionais precisarão saber formular problemas, utilizar ferramentas, avaliar resultados e reconhecer riscos, enquanto especialistas concentrarão capacidades profundas de tecnologia, integração e governança.

"O futuro não parece apontar para empresas divididas entre quem entende de IA e quem não entende. O que aparece é uma arquitetura de conhecimento em dois níveis: especialização profunda em alguns núcleos e fluência suficiente em IA disseminada pela organização. Isso muda a agenda de formação de lideranças e equipes", completa Renata.

IA para conselhos imaginarem futuros

Outro resultado de forte concentração aparece na governança corporativa. Para 83% dos respondentes da segunda rodada, a análise de cenários estratégicos será uma das principais funções da IA em conselhos e governança até 2035. O percentual supera apoio à conformidade (46%) e geração de pareceres automatizados (31%). 

O resultado muda de lugar o debate sobre IA nos boards. O uso de maior valor pode estar menos na automação da rotina do conselho e mais na ampliação de sua inteligência estratégica: identificar sinais, testar hipóteses, simular alternativas, comparar cenários e antecipar riscos. A tecnologia amplia a capacidade de análise; a deliberação e a responsabilidade fiduciária permanecem humanas.

Autonomia graduada

A pesquisa também mostra que a maioria defende limites para a autonomia da IA nas organizações: 51% consideraram mais adequado um modelo de supervisão parcial, no qual decisões estratégicas e éticas continuam dependendo da intervenção humana. Já 37% preferiram um modelo em que a IA possa tomar decisões de forma autônoma, desde que elas sejam passíveis de auditoria. Já a autonomia plena não foi escolhida por nenhum participante.

Os resultados sugerem que o grau de autonomia da IA deve variar conforme os riscos envolvidos nas decisões. Em atividades operacionais, com regras definidas e possibilidade de monitoramento e correção, a tecnologia pode atuar com maior independência. Já nas decisões com possíveis consequências jurídicas, reputacionais, estratégicas, éticas ou que afetem diretamente as pessoas, a participação humana deve ser maior.

Entraves para a regulação global

A pesquisa também aponta um desafio para as multinacionais: lidar com diferentes regras para o uso da inteligência artificial em cada país ou região: 43% dos participantes acreditam que a regulamentação da IA será diferente entre regiões, enquanto 37% preveem conflitos entre legislações e um cenário de insegurança jurídica. Juntas, essas duas perspectivas representam 80% das respostas. Apenas 9% esperam que os países adotem regras globais semelhantes para a tecnologia.

Na prática, isso significa que as empresas com operações internacionais precisarão se preparar para cumprir diferentes exigências legais, em vez de esperar por uma regulamentação comum a todos os países. Para isso, será necessário acompanhar as mudanças nas legislações, documentar o funcionamento dos sistemas de IA e os dados utilizados, além de adaptar os mecanismos de controle às exigências de cada mercado. O desafio será estabelecer padrões internos de governança que permitam operar em diferentes ambientes regulatórios.

Hierarquia dos riscos

A pesquisa revela uma hierarquia clara dos riscos associados à adoção intensiva de IA. Uso antiético ocupa a primeira posição, com 69%, seguido por viés algorítmico (63%) e vulnerabilidades cibernéticas (46%). Depois aparecem dependência tecnológica (31%), perda de privacidade (29%), desinformação e manipulação (23%), substituição de trabalhadores qualificados (17%) e concentração de poder (11%).

Essa ordem é relevante: o risco de substituição de profissionais, tão presente no debate público, aparece apenas na sétima posição entre os riscos apontados pelos especialistas. Os números mostram que a preocupação está centrada em qualidade, ética e segurança das decisões apoiadas ou executadas por sistemas de IA.

Competências em um futuro incerto

A relação entre pessoas e inteligência artificial em 2035 é o tema que gera mais incertezas. Não houve um consenso sobre o cenário mais provável: 37% acreditam que a IA provocará mudanças profundas na estrutura das organizações, 34% preveem uma colaboração cada vez mais integrada entre pessoas e tecnologia e 26% apontam para a substituição parcial de funções. Apenas 3% acreditam que humanos e IA continuarão convivendo em um ambiente marcado por tensões.

Os resultados indicam que diferentes transformações poderão ocorrer ao mesmo tempo, como a automação de atividades, a criação de novos cargos e a reorganização dos processos de trabalho. Por isso, as empresas precisarão considerar diferentes cenários ao planejar suas equipes e as competências necessárias para o futuro, em vez de apostar em uma única previsão sobre os impactos da IA no emprego.

Quanto às competências que serão mais valorizadas, pensamento crítico aparece em primeiro lugar, com 54%, seguido de inteligência emocional (49%), criatividade e inovação (34%), empatia e ética (31% cada). A leitura qualitativa indica que, quanto maior a capacidade da IA de produzir respostas, análises e recomendações, maior se torna o valor de saber questioná-las, contextualizá-las e assumir responsabilidade por decisões. 

Foto: Gerada por IA