O que é a “caixa preta” da IA e por que isso compromete a confiabilidade da tecnologia
O que líderes precisam saber sobre o papel da conscientização e da supervisão humana na construção da confiança em sistemas de IA pouco transparentes
Os sistemas de IA estão cada vez mais presentes nas empresas, processando grandes volumes de dados, apoiando decisões e gerando insights estratégicos. Mas a falta de transparência sobre como esses sistemas chegam aos seus resultados tem feito organizações e órgãos reguladores questionar sua confiabilidade e precisão.
Alguns desses sistemas – principalmente os que utilizam modelos de aprendizado profundo – fazem previsões e tomam decisões sem explicar o que os levou a essas conclusões. É o que chamamos de “caixa-preta” da IA.
Em muitos casos, esse tipo de sistema é deliberadamente fechado: os desenvolvedores optam por manter o código-fonte e os processos em segredo, geralmente para proteger sua propriedade intelectual. Exemplos conhecidos são o ChatGPT, da OpenAI, o Gemini, do Google, e o Llama, da Meta.
Esses modelos são treinados a partir de enormes volumes de dados e funcionam por meio de redes neurais profundas, compostas por centenas ou até milhares de camadas interligadas.
Em geral, uma rede neural inclui uma camada de entrada, várias camadas ocultas e uma de saída. O problema é que os desenvolvedores não conseguem explicar exatamente o que acontece entre essas camadas quando o sistema responde a um comando.
Uma vez que não sabemos como o sistema funciona, como teremos certeza de que é seguro? Caso apresente falhas, como poderemos consertá-lo?
é fundamental incluir conteúdos voltados à alfabetização em inteligência artificial.
A caixa-preta da IA é uma questão séria, pois é difícil confiar em algo que não se entende. Quando um modelo gera resultados incorretos, não há como ajustar seu funcionamento sem compreender seus mecanismos internos.
Além disso, a falta de transparência aumenta os riscos à segurança, favorece a introdução de vieses na fase de treinamento e pode levar à violação de leis que protegem dados sensíveis.
O treinamento de conscientização em segurança (Security Awareness Training, ou SAT), aliado a práticas de gestão de risco humano, pode ajudar as organizações a lidar com os desafios trazidos pela caixa-preta da IA.
ALFABETIZAÇÃO EM IA: UM NOVO FOCO PARA O TREINAMENTO
Tradicionalmente, os treinamentos se concentram em temas como phishing e criação de senhas seguras. Mas agora é fundamental incluir também conteúdos voltados ao que chamamos de alfabetização em inteligência artificial.
Isso significa ensinar aos funcionários o que é a caixa-preta da IA, os riscos que ela envolve e como os algoritmos podem reproduzir vieses – o que impacta diretamente decisões importantes para o negócio.
Os usuários precisam ser capazes de interpretar criticamente as respostas geradas, sobretudo em contextos sensíveis, e entender que também são responsáveis por reportar comportamentos suspeitos ou sem explicação desses sistemas.
Apesar de ser uma aliada poderosa na automação de tarefas e no aumento da produtividade, a IA ainda está sujeita a erros e “alucinações”. Por isso, os treinamentos devem reforçar a importância de revisar constantemente os resultados gerados, especialmente em situações de maior impacto, que podem trazer consequências jurídicas ou prejudicar a reputação e o desempenho da empresa.
Outro ponto essencial é lembrar que a inteligência artificial não substitui habilidades humanas como pensamento crítico, empatia e julgamento ético. Elas continuam sendo fundamentais para nortear decisões.
Identificar e corrigir desvios não é simples, mas o SAT pode preparar as equipes para reconhecer sinais de alerta e agir de forma preventiva. Além disso, os treinamentos devem colocar a ética no centro da discussão, abordando temas como privacidade, segurança de dados, transparência e responsabilidade.
OS RISCOS HUMANOS NA ADOÇÃO DA IA
Também é fundamental se atentar aos riscos envolvidos no uso da inteligência artificial, como a dependência excessiva desses sistemas, a reprodução de vieses e a interpretação equivocada dos resultados por falta de conhecimento.
A gestão de risco humano busca equilibrar o uso da tecnologia com a capacidade analítica das pessoas. Criar um ambiente em que os funcionários se sintam seguros para questionar a IA e levantar dúvidas sem receio de punições é essencial para fortalecer a confiança nos processos automatizados.
a IA não substitui habilidades humanas como pensamento crítico, empatia e julgamento ético.
Ter canais eficientes para relatar incidentes também é importante. Esses mecanismos abrem espaço para comunicar comportamentos inesperados, suspeitas de uso indevido e possíveis vieses nos resultados.
As empresas devem considerar a criação de um modelo de gestão que contemple especificamente os riscos relacionados à IA – incluindo a identificação, o controle e o monitoramento contínuo de falhas técnicas e éticas. Isso envolve auditar regularmente entradas, resultados e processos decisórios dos sistemas.
A caixa-preta da IA levanta questões importantes sobre confiança, ética, responsabilidade e cibersegurança. Para lidar com esses desafios, é preciso investir em treinamento e em práticas sólidas de gestão de risco humano. Só assim será possível garantir o uso ético, seguro e confiável desses sistemas nos negócios.
