Sua empresa provavelmente está usando IA do jeito errado: 5 erros que quase todo mundo comete
Todo mundo está usando inteligência artificial. Seu concorrente usa. Seu estagiário usa, juízes e desembargadores usam. Até o dono do restaurante da esquina já está colando texto no ChatGPT para fazer cardápio ou para aproveitar restos da geladeira.
O problema não é usar. O problema é como as pessoas estão usando.
Existe uma ilusão perigosa no mercado agora: a ideia de que basta plugar uma IA, jogar algumas perguntas e pronto, sua empresa ficou mais inteligente. Como se fosse só instalar o app e esperar a mágica acontecer.
Mas não funciona assim. E quem está descobrindo isso da pior forma são justamente as empresas que entraram na onda sem pensar direito.
Hamel Husain, um dos engenheiros mais respeitados no mundo da IA, publicou recentemente uma análise detalhada sobre isso. O argumento central dele é simples e poderoso: com a chegada da inteligência artificial generativa, muita gente achou que medir resultados, testar hipóteses e validar dados tinha ficado obsoleto.
A IA resolve tudo mesmo, para que testar e avaliar?
Mas a grande verdade é que estamos ficando preguiçosos. Está muito conveniente acreditar na IA pura e simplesmente e deixar testes e verificações para depois. Nosso mindset precisa mudar ou ficaremos presos como meros operadores cegos dessa tecnologia.
A partir da análise dele, adaptei 5 erros que empresas da minha realidade, de escritórios de advocacia a startups de tecnologia, cometem quando usam IA.
1. Medir o que é fácil em vez de medir o que importa
Esse é o erro mais comum e mais traiçoeiro.
Quando uma empresa começa a usar IA, a primeira coisa que faz é pegar métricas genéricas para avaliar se "está funcionando". Coisas como "nota geral de qualidade", "índice de satisfação do usuário" ou simplesmente "porcentagem de respostas corretas".
O problema? Essas métricas não dizem nada sobre o que realmente importa para o seu caso específico.
Imagina o seguinte: você é advogado e começa a usar uma IA para ajudar na triagem de clientes. A IA responde 90% das perguntas "corretamente". Parece ótimo, né? Mas aí você olha de perto e descobre que ela não está fechando negócios e só está repassando informações. E, nesses 10% de erro, estão justamente os casos mais complexos, onde o advogado realmente faria diferença.
A lição: antes de sair medindo, você precisa entender o que especificamente pode dar errado no seu contexto. Não adianta usar uma régua padrão quando o que você precisa medir tem outro formato.
2. Confiar cegamente no que a IA diz
Esse aqui é perigoso. E muito mais comum do que deveria.
Tem empresa que usa uma IA para gerar um resultado e, para conferir se está certo, usa outra IA. Ou pior: usa a mesma IA para se autoavaliar. É como pedir para o aluno corrigir a própria prova.
Parece exagero? Não é. Muitas ferramentas de avaliação de IA funcionam exatamente assim: uma inteligência artificial julga a qualidade da resposta de outra inteligência artificial, e todo mundo aceita o resultado sem questionar.
O problema é que a IA não é um oráculo. Ela é uma ferramenta estatística sofisticada. Pode errar de formas convincentes. E quando você coloca uma IA para julgar outra, os erros se multiplicam sem que ninguém perceba.
A lição: resultado de IA precisa ser verificado por pessoas. Não por outra IA. Precisa de alguém que entenda do assunto olhando o resultado e dizendo: "isso faz sentido? Isso está certo no mundo real?" Se você não está fazendo isso, está voando no escuro.
3. Testar com dados falsos e achar que vale para a vida real
Esse erro parece inofensivo, mas é uma armadilha.
Quando uma empresa vai testar se a IA funciona, o caminho mais fácil é criar cenários fictícios. Inventar perguntas. Simular situações. Montar um teste com dados que não existem de verdade.
O problema é que dados inventados são limpos demais. Eles não têm as imperfeições, as ambiguidades e as confusões do mundo real. Então a IA vai bem no teste e mal na prática.
É como treinar um advogado novo só com casos de livro didático, perfeitos, organizados, com todas as informações disponíveis. Aí ele chega no escritório e o primeiro cliente aparece com uma história confusa, documentos faltando e prazos apertados. O preparo não serviu.
A lição: teste com dados reais. Use situações que realmente aconteceram no seu dia a dia. Use perguntas confusas, textos mal escritos e cenários ambíguos. Se a IA funciona bem com isso, aí sim você pode confiar.
4. Deixar quem não entende do assunto avaliar o resultado
Esse erro é organizacional, não técnico. E por isso muita gente não percebe.
Acontece o seguinte: a empresa contrata um time de tecnologia para implementar IA. O time monta o sistema, configura tudo e começa a testar. Quem avalia se o resultado está bom? O próprio time de tecnologia.
Mas o time de tecnologia não entende do negócio. Não sabe se aquela resposta jurídica faz sentido. Não sabe se aquela sugestão financeira é viável. Não sabe se aquele texto de marketing tem o tom certo para o público-alvo.
Husain faz uma observação importante: o processo de avaliar resultados da IA não serve só para aprovar ou reprovar. Ele serve para descobrir o que você realmente quer. Quando um especialista olha para o que a IA produziu e diz "não, não é isso", ele está refinando o que significa estar certo. E esse refinamento só acontece com quem entende do assunto.
A lição: o especialista precisa estar envolvido na avaliação. O advogado avalia o jurídico. O médico avalia o clínico. O gestor avalia o relatório. Delegar isso para quem não entende é receita para erro.
5. Automatizar tudo e tirar o ser humano do processo
Esse é o sonho de muita empresa: automatizar tudo com IA, reduzir custos e tirar pessoas do processo.
Mas existe um ponto crítico: você não sabe exatamente o que quer até ver o resultado.
Quando você automatiza um processo inteiro sem ninguém olhando, perde a capacidade de perceber que o resultado não é o que você precisava.
É como colocar o piloto automático em um avião e não ter ninguém monitorando. O avião voa, mas se algo muda, ninguém reage.
A inteligência artificial é excelente para tarefas repetitivas, volume e rascunhos. Mas o olhar humano, aquele profissional que identifica problemas e ajusta o rumo, ainda é essencial.
A lição: automatize o que é mecânico, mas mantenha pessoas nos pontos de decisão. O humano no processo não é ineficiência, é controle de qualidade.
Então como usar IA do jeito certo?
Se você chegou até aqui e pensou "como fazer isso na prática?", aqui vai um resumo direto:
- Entenda o que pode dar errado no seu caso antes de medir
- Verifique resultados com pessoas, não com outra IA
- Teste com dados reais
- Envolva especialistas do negócio
- Mantenha pessoas nos pontos críticos
- Tenha paciência no processo. Implante, teste, avalie e ajuste continuamente
Em resumo: IA com rigor, não IA com fé.
Fontes: