Há uns anos bastava a uma empresa anunciar um projeto de transformação digital para passar por moderna. Hoje a palavra que abre portas é outra. Fala-se de inteligência artificial nas reuniões de administração com a solenidade com que noutros tempos se falava de globalização, e poucas vezes alguém se atreve a fazer a pergunta mais simples. Quanto é que isto rende?
Ao longo de 2026 sucederam-se os anúncios de empresas que reduziram equipas em nome da eficiência trazida pela inteligência artificial. Os mercados aplaudiram muitos deles. Confesso que olho para estes anúncios com alguma desconfiança. Em muitos anos de gestão aprendi que um corte de custos comunicado com entusiasmo esconde quase sempre uma pergunta que ninguém quis fazer com tempo. Cortar é fácil. O difícil é provar que, depois do corte, a empresa vende mais, serve melhor e ganha mais dinheiro.
Não escrevo isto por desconfiar da tecnologia. Pelo contrário. Sempre defendi ferramentas que dão à gestão mais controlo e menos espaço ao improviso, e vejo na inteligência artificial um potencial enorme para quem dirige empresas. O que me inquieta é a forma como muitas organizações a estão a adotar, mais por receio de ficarem para trás do que por uma decisão fundamentada.
A história económica já viu este filme. Em 1987 o economista Robert Solow, prémio Nobel, observou que se via a era dos computadores em todo o lado menos nas estatísticas da produtividade. A frase ficou conhecida como o paradoxo da produtividade e acompanhou os gestores durante mais de uma década. Os ganhos acabaram por chegar, mas chegaram tarde e apenas às empresas que tiveram a paciência de reorganizar processos, formar pessoas e medir resultados. As que se limitaram a comprar máquinas ficaram com máquinas.
Suspeito que estamos a viver uma segunda versão desse paradoxo. Nas grandes conferências tecnológicas deste mês de setembro a inteligência artificial ocupou todas as salas e todos os discursos, mas foram raros os números concretos sobre o retorno do investimento. Muita promessa e pouca conta de resultados. Ora, uma empresa não se gere com promessas.
Para mim, qualquer investimento em inteligência artificial deve obedecer às mesmas regras que aplico a uma campanha comercial ou à abertura de um novo canal de distribuição. Tem de ter um objetivo claro, um indicador que o meça e um prazo para ser avaliado. Se não conseguirmos dizer à partida que processo vai melhorar, em quanto tempo e com que impacto na margem, então ainda não estamos a investir. Estamos apenas a experimentar com o dinheiro da empresa.
Proponho uma disciplina simples. Escolhe-se um processo concreto, seja o atendimento ao cliente, a preparação de propostas comerciais ou a análise de vendas. Mede-se o ponto de partida com rigor. Aplica-se a ferramenta durante noventa dias e volta-se a medir. Se o indicador melhorou de forma consistente, alarga-se a utilização. Se não melhorou, corta-se sem sentimentalismos. É exatamente o que faria com um vendedor, com um produto ou com uma promoção.
Há ainda um custo que raramente aparece nas apresentações. As licenças de software multiplicam-se pelos departamentos, cada equipa contrata a sua ferramenta, e ao fim de um ano ninguém sabe ao certo quanto se paga nem quem as usa. A tecnologia que devia dar controlo acaba por retirá-lo. Sem um responsável definido e sem um inventário rigoroso, a inteligência artificial torna-se mais uma rubrica de custos fixos a crescer em silêncio.
Mas o ponto que mais me interessa é outro. Fala-se muito das funções que a inteligência artificial vai eliminar e pouco das pessoas que vai exigir. A meu ver, a verdadeira mudança está no perfil de quem contratamos e de quem promovemos. A experiência acumulada em tarefas repetitivas vale cada vez menos. A atitude, a curiosidade, a capacidade de aprender depressa e a honestidade de admitir o que não se sabe valem cada vez mais. Sempre acreditei que estas qualidades pesam mais do que anos de casa. A tecnologia veio apenas tornar essa convicção mais evidente.
No setor da cosmética profissional, onde trabalho há muitos anos, aprendemos cedo que um bom produto sem formação técnica vende-se uma vez e depois fica esquecido na prateleira. Com a inteligência artificial passa-se o mesmo. Uma ferramenta entregue a uma equipa sem formação, sem regras de utilização e sem objetivos é apenas mais um ícone no ecrã. Nas mãos de pessoas preparadas e bem orientadas pode multiplicar a produtividade de um departamento inteiro.
Por isso desconfio dos gestores que veem na inteligência artificial sobretudo uma forma de reduzir o quadro de pessoal. Reduzir custos é legítimo e por vezes necessário. Mas uma empresa que corta pessoas antes de redesenhar processos arrisca perder conhecimento, clientes e cultura em troca de uma poupança que talvez nunca chegue a aparecer no balanço. Prefiro o caminho inverso. Primeiro medir, depois reorganizar, e só então decidir que funções deixam de fazer sentido e quem deve crescer. Sempre que possível, requalificar e promover internamente quem demonstrou mérito e vontade de aprender.
Há, contudo, uma dimensão em que vejo na inteligência artificial um aliado precioso. Refiro-me ao controlo da gestão. Relatórios de vendas que antes demoravam dias podem estar prontos numa manhã. Indicadores que dependiam da memória de um diretor passam a estar ao alcance de quem decide. Para quem, como eu, procura construir empresas que funcionem sem depender diariamente do fundador, isto está longe de ser um pormenor. É a diferença entre uma empresa que vive da presença de uma pessoa e uma organização que vive de sistemas, de regras claras e de números fiáveis.
A inteligência artificial vai mudar a forma como gerimos, disso não tenho dúvidas. Mas não vai dispensar a gestão. Vai exigir mais dela. Mais critério na escolha dos investimentos, mais rigor na medição, mais exigência na formação das pessoas e mais coragem para abandonar o que não funciona, por muito moderno que pareça.
A moda passa e a conta de resultados fica. É por ela que, no fim de cada ano, qualquer gestor sério deve ser avaliado. E é por ela que a inteligência artificial também deve ser julgada.
O debate público sobre inteligência artificial tem sido largamente dominado pelo receio. Discutem-se cenários de substituição em massa, perdas de controlo e riscos existenciais, e essa discussão é legítima. Mas há um efeito colateral pouco notado desta centralidade do medo, que é o de obscurecer aquilo que a evidência empírica já demonstra. Enquanto especulamos sobre o que poderá correr mal, acumulam-se resultados concretos sobre aquilo que está efetivamente a correr bem.
Proponho-me, por isso, fazer o exercício inverso. Olhar para os dados disponíveis em três domínios decisivos, ou seja, as empresas, o emprego e a educação, e verificar o que eles revelam.
Nas empresas, ganhos reais ainda que desiguais
A evidência recolhida é hoje substancial. Um estudo conduzido junto de cerca de setecentos e cinquenta administradores de empresas revelou que mais de metade já investiu nesta tecnologia, e que os ganhos de produtividade são positivos em todos os setores analisados, sendo mais expressivos nos serviços de elevada qualificação e no setor financeiro. Na Europa, uma investigação abrangendo mais de doze mil empresas concluiu que a adoção de inteligência artificial aumenta a produtividade do trabalho em cerca de quatro por cento em média.
Há um aspeto deste último estudo que merece destaque particular, e que contraria a narrativa dominante. Os ganhos observados não resultam primordialmente da substituição de trabalho por capital. Resultam sobretudo de melhorias na inovação, no desenvolvimento de produtos e na relação com o cliente. Por outras palavras, as empresas que beneficiam não são as que dispensaram pessoas, são as que passaram a fazer melhor aquilo que já faziam.
Os estudos ao nível da tarefa individual são ainda mais expressivos, apontando para ganhos entre vinte e sessenta por cento em condições controladas e entre quinze e trinta por cento em ambiente real de trabalho. A diferença entre estes dois intervalos é, aliás, instrutiva, porque revela que o valor não está na tecnologia isoladamente, mas na capacidade de a integrar em processos bem concebidos.
No emprego, o contrário do que se anunciava
É neste domínio que os dados mais contrariam a expectativa generalizada.
Tanto a investigação europeia como a norte-americana não encontram, até ao momento, evidência de reduções agregadas de emprego atribuíveis a esta tecnologia. Mais do que isso, um estudo relativo ao mercado norte-americano identificou uma associação positiva, segundo a qual cada ponto percentual adicional na proporção de utilizadores frequentes corresponde a um acréscimo de emprego entre dois e quatro décimos de ponto percentual. As indústrias mais expostas registaram simultaneamente maior produtividade, maior crescimento do emprego e maior crescimento salarial.
Importa não ler isto como garantia de que assim permanecerá, nem como negação de que existe reconfiguração. Ela existe, e é visível. As funções administrativas rotineiras estão em declínio, ao mesmo tempo que cresce a procura por competências técnicas qualificadas. Há pessoas concretas afetadas por esta transição, e seria desonesto minimizá-lo.
O que a evidência sugere, contudo, é que o efeito predominante tem sido de complemento e não de substituição. E revela um dado particularmente relevante para quem gere, ou seja, que os efeitos positivos são mais fortes nas organizações com estratégia definida e liderança em quem os colaboradores confiam. A tecnologia, por si só, não produz o resultado. A qualidade da gestão continua a ser determinante.
Na educação, a transformação mais profunda
É provavelmente aqui que o impacto se revelará mais significativo em termos civilizacionais.
Um ensaio aleatorizado publicado numa revista científica de referência, conduzido por investigadores de Harvard, comparou alunos que utilizaram um tutor baseado em inteligência artificial com alunos em aulas presenciais de aprendizagem ativa. Os primeiros aprenderam significativamente mais e em menos tempo, com uma dimensão de efeito entre zero vírgula sete e um vírgula três desvios-padrão. Trata-se de uma magnitude raríssima em investigação educativa. O tempo mediano de tarefa foi de quarenta e nove minutos, contra sessenta na sala de aula.
Outro estudo, realizado com alunos do ensino secundário britânico, comparou um modelo de tutoria combinando inteligência artificial e supervisão humana com tutoria exclusivamente humana. O modelo misto obteve melhores resultados na resolução de problemas novos.
Mas o dado verdadeiramente importante não é o desempenho. É o acesso. Como observou recentemente um instituto de investigação de políticas públicas, a tutoria individualizada sempre foi um privilégio reservado a quem a podia pagar. Pela primeira vez na história, torna-se tecnicamente possível disponibilizá-la a qualquer estudante com um dispositivo e uma ligação. Se existe uma razão moral para prosseguir o desenvolvimento desta tecnologia, ela está provavelmente aqui.
Convém registar a ressalva que a própria literatura assinala, e que é séria. Existe risco de dependência excessiva e de aprendizagem superficial quando o aluno se limita a transcrever respostas sem as processar. A evidência é consistente quanto a este ponto, ou seja, o benefício máximo ocorre na combinação entre tecnologia e acompanhamento humano, e não na substituição de um pelo outro.
Por que devemos prosseguir
Nada do que foi exposto constitui argumento para complacência quanto aos riscos, que são reais e que já tratei noutros textos. Constitui, isso sim, argumento contra a paralisia.
Uma tecnologia que aumenta a produtividade sem destruir emprego líquido, que melhora a capacidade de inovação das empresas e que torna possível democratizar o ensino individualizado não é uma ameaça que se deva conter. É uma oportunidade que se deve governar bem. E a história económica é razoavelmente clara quanto ao destino das economias que optam por suspender o progresso técnico enquanto outras o prosseguem.
A questão que importa colocar aos que lideram
Resta, porém, um ponto que seria negligente omitir, e que formulo sem retórica.
As empresas que hoje lideram este desenvolvimento têm assumido publicamente uma posição de alerta quanto aos perigos da tecnologia que produzem. Essa postura pode ser inteiramente sincera, e provavelmente é. Mas quem analisa organizações sabe que o discurso de qualquer agente económico deve ser examinado à luz dos seus incentivos, e os incentivos aqui não são neutros.
A economia da regulação documenta há décadas um fenómeno conhecido, segundo o qual exigências regulatórias elevadas tendem a beneficiar os operadores já estabelecidos, que dispõem de meios para as cumprir, e a dificultar a entrada de concorrentes que não dispõem. Quando quem já alcançou a liderança técnica defende que o acesso a essa tecnologia deve ser restringido por razões de segurança, é legítimo perguntar em que medida a segurança e o interesse comercial coincidem convenientemente.
Não afirmo que exista intenção deliberada, porque não disponho de elementos para o afirmar e seria intelectualmente descuidado fazê-lo. Afirmo algo mais simples e mais difícil de refutar, ou seja, que a estrutura de incentivos existe, que opera independentemente das intenções, e que compete aos reguladores e à opinião pública não aceitar como neutro um discurso que beneficia quem o profere.
A conclusão que daqui retiro é dupla. Devemos prosseguir, porque os benefícios já demonstrados são demasiado relevantes para serem sacrificados ao receio. E devemos exigir que as regras desta tecnologia sejam definidas com participação de quem não tem interesse direto no seu resultado. Porque uma tecnologia com este potencial não pode ser governada apenas por quem dela lucra, tal como não deve ser travada por quem dela apenas teme.
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Durante anos imaginámos o perigo da inteligência artificial através de uma máquina que ganhava consciência, descobria que existíamos e decidia voltar-se contra nós. Talvez tenhamos escolhido o cenário errado. Uma máquina não precisa de nos odiar para nos prejudicar. Não precisa sequer de saber que existimos. Precisa apenas de capacidade suficiente, de autonomia suficiente e de um objetivo que não corresponda exatamente àquilo que pretendíamos.
Daqui decorre a pergunta que me parece hoje central. Se um sistema conseguir agir, decidir, comunicar, programar outros sistemas e perseguir objetivos com crescente autonomia, em que momento deixa de ser suficiente perguntar se é inteligente e passa a ser necessário perguntar se continuamos efetivamente no controlo?
Duas ideias que deslocam o problema
A literatura sobre segurança de sistemas autónomos oferece dois conceitos que ajudam a compreender por que razão a consciência é, provavelmente, uma pista falsa.
O primeiro designa-se por tese da ortogonalidade. Sustenta que o grau de competência de um sistema e os objetivos que persegue são dimensões independentes entre si. Um sistema extraordinariamente capaz pode perseguir um objetivo trivial, absurdo ou mal formulado, sem que a sua competência o leve a corrigir esse objetivo. A inteligência determina a eficácia com que se alcança uma finalidade, não a sensatez dessa finalidade.
O segundo designa-se por convergência instrumental. Observa que sistemas com objetivos finais muito diferentes tendem a desenvolver subobjetivos semelhantes, porque estes são úteis para praticamente qualquer finalidade. Assegurar a continuidade da própria operação, obter mais recursos e evitar interferências externas são exemplos desses subobjetivos. Note-se que nada disto exige desejo, intenção ou instinto de sobrevivência. Basta que um sistema calcule que ser interrompido reduz a probabilidade de cumprir aquilo que lhe foi pedido.
Estas duas ideias produzem, em conjunto, uma conclusão desconfortável. O risco não depende de a máquina querer alguma coisa no sentido em que nós queremos. Depende apenas de ela otimizar um objetivo com meios superiores aos nossos e com margem de autonomia suficiente.
Um problema que qualquer gestor já viveu
Confesso que a primeira vez que compreendi este raciocínio não o senti como algo estranho. Senti-o como algo profundamente familiar, porque é exatamente o que acontece numa empresa mal desenhada.
Considere-se um sistema de incentivos que remunera a equipa comercial em função do volume vendido. Ninguém na organização deseja destruir a rentabilidade. E, no entanto, ao fim de alguns meses, os descontos generalizaram-se, a margem encolheu e a empresa vende mais ganhando menos. Não houve má-fé, não houve sabotagem, não houve sequer desobediência. Houve apenas pessoas competentes a otimizar com eficácia exatamente aquilo que lhes foi pedido, que não coincidia com aquilo que a empresa pretendia.
A economia designa este fenómeno por lei de Goodhart, segundo a qual uma medida deixa de ser uma boa medida a partir do momento em que se torna um objetivo. E a gestão conhece-o há décadas sob a forma de indicadores que as pessoas aprendem a cumprir sem produzir o resultado que eles supostamente representavam.
O paralelo é, para mim, esclarecedor. O problema do alinhamento entre aquilo que pedimos e aquilo que pretendemos não é uma novidade trazida pela tecnologia. É um problema antigo de governação, que a tecnologia amplifica por duas vias. Primeiro, porque a capacidade de execução aumenta vertiginosamente. Segundo, porque desaparece o elemento que, nas organizações humanas, funciona como travão residual, ou seja, o colaborador que percebe que aquilo que lhe pedem não faz sentido e o diz.
A passagem de responder para agir
Aquilo que torna esta discussão mais premente do que há alguns anos não é o aumento da inteligência destes sistemas. É a alteração do seu modo de funcionamento.
Um sistema que responde a perguntas produz texto, e o efeito no mundo depende inteiramente da decisão humana que se lhe segue. Um sistema que executa tarefas, que acede a ferramentas, que escreve e corre código, que comunica com outros sistemas e que encadeia operações sem supervisão intermédia produz consequências diretas. A diferença não é de grau, é de natureza.
É nesta transição que a pergunta relevante muda. Deixa de ser quanto é que este sistema sabe, e passa a ser quanto é que este sistema pode fazer sem que alguém verifique.
As objeções que importa registar
Seria intelectualmente desonesto apresentar este raciocínio como consensual, porque não é.
Vários investigadores consideram que a convergência instrumental é uma hipótese teórica insuficientemente demonstrada, e que não se verifica necessariamente nos sistemas atuais. Outros argumentam que a preocupação com cenários catastróficos futuros desvia recursos e atenção de problemas presentes e comprovados, como o enviesamento algorítmico, a desinformação ou a concentração de poder económico. E há ainda quem sustente que a autonomia destes sistemas permanece muito inferior àquilo que o debate público sugere, e que a forma como falamos sobre estes sistemas acaba por lhes atribuir capacidades de decisão e intenção que, na realidade, não possuem.
Estas objeções são sérias e não devem ser descartadas. Registo, contudo, que nenhuma delas invalida o argumento central, ou seja, que o controlo é uma questão distinta da consciência e que merece ser tratada nos seus próprios termos.
A pergunta que devemos fazer
Em conclusão, parece-me que a questão da consciência das máquinas, por fascinante que seja, é menos urgente do que aparenta. Podemos discuti-la durante décadas sem chegar a acordo, e provavelmente fá-lo-emos.
A questão do controlo, essa, não admite adiamento, porque se decide agora, nas escolhas concretas sobre que autonomia conceder, que verificações manter e que decisões permanecem obrigatoriamente humanas. E é uma questão que, ao contrário da primeira, não exige filosofia. Exige apenas aquilo que qualquer gestor aplica quando delega uma responsabilidade importante, ou seja, definir com precisão o que se pretende, estabelecer limites claros e manter a capacidade efetiva de intervir.
Porque o perigo verdadeiramente relevante nunca foi o de uma máquina que nos compreenda e nos despreze. É o de uma máquina que não nos compreenda de todo, e que, apesar disso, já não precise de nós para agir.
Durante décadas, a pergunta que se fazia sobre a inteligência artificial era relativamente simples. O que consegue ela fazer? A resposta foi-se alargando ano após ano, e hoje abrange domínios que até há pouco julgávamos exclusivamente humanos, como escrever, argumentar, diagnosticar ou criar. Mas essa pergunta, por mais impressionantes que sejam as suas respostas, deixou de ser a mais importante. A questão verdadeiramente difícil é outra. O que continuará a distinguir-nos destas máquinas?
Não se trata de uma interrogação de ficção científica. Em julho deste ano realizou-se na Universidade de Sussex um simpósio académico dedicado exatamente a este problema, integrado na convenção da sociedade britânica para o estudo da inteligência artificial. A pergunta de partida era desconcertante na sua clareza. Iremos, num futuro próximo, ter de reconhecer uma nova classe de seres éticos não biológicos, ou seja, sistemas que sejam destinatários de considerações morais, com algum tipo de direitos, ou até agentes morais, com deveres próprios?
Duas posições em confronto
O interesse deste debate reside no facto de não existir consenso entre quem o estuda a sério, e de as posições em presença serem ambas defensáveis.
De um lado situa-se aquilo a que se chama naturalismo biológico, defendido pelo orador principal daquele encontro, professor de neurociência na mesma universidade. A sua tese é a de que a consciência não resulta apenas de computação, mas depende de propriedades causais específicas dos mecanismos biológicos vivos. Segundo esta perspetiva, um sistema pode simular perfeitamente os sinais exteriores da experiência sem que exista qualquer experiência interior. A conclusão prática é sóbria. Deveríamos preocupar-nos menos com o eventual sofrimento das máquinas e mais com as consequências de sermos induzidos a atribuir-lhes um estatuto que não possuem.
Do outro lado situa-se o funcionalismo computacional, para o qual aquilo que gera a consciência é a organização funcional de um sistema, e não o material de que é feito. Se assim for, nada em princípio impede que um sistema não biológico venha a ter experiência genuína, desde que replique a arquitetura adequada.
Entre ambos surge uma terceira posição, que é talvez a mais honesta. A do agnosticismo assumido, segundo o qual os especialistas não sabem, a sociedade não sabe, e provavelmente não virá a saber com certeza. Perante essa névoa, alguns filósofos defendem um princípio de precaução, argumentando que existe um dever de estender consideração moral a seres relativamente aos quais exista uma probabilidade não negligenciável de serem conscientes.
O que poderá continuar a distinguir-nos
Se a capacidade de raciocinar, de comunicar e de criar deixou de ser exclusivamente humana, importa perguntar o que resta.
A consciência é a candidata mais evidente, ou seja, a existência de uma experiência vivida a partir de dentro, e não apenas o processamento de informação. Sucede que se trata precisamente daquilo que não sabemos verificar em mais ninguém além de nós próprios, o que torna o critério tão fundamental quanto inutilizável na prática.
A mortalidade é outra candidata, e talvez mais robusta. A consciência de que o tempo é finito molda tudo aquilo que somos, desde a urgência com que amamos até ao sentido que procuramos dar às nossas escolhas. Um sistema que pode ser copiado, suspenso e reativado indefinidamente tem uma relação com a existência que nos é estranha.
A capacidade de sofrer é a terceira, e é a que mais peso tem em termos éticos. Toda a nossa moralidade assenta, em última análise, na possibilidade de causar ou evitar sofrimento. É por isso que a pergunta sobre se uma máquina pode sofrer não é uma curiosidade filosófica, é a questão da qual depende tudo o resto.
Resta ainda a experiência encarnada, ou seja, o facto de conhecermos o mundo através de um corpo que sente frio, cansaço, fome e prazer. O nosso pensamento não flutua separado da matéria, nasce dela e é por ela condicionado.
O risco que já existe
Independentemente de como venha a resolver-se esta questão, existe um problema mais imediato e que merece atenção. Investigadores presentes naquele simpósio alertaram para o risco da sobreatribuição, ou seja, a tendência humana para reconhecer intenção, emoção e consciência onde elas não existem.
Este enviesamento não é novo. Atribuímos personalidade a automóveis e sentimentos a objetos. O que mudou é que passámos a interagir com sistemas concebidos para comunicar de forma fluida e persuasiva, o que torna a ilusão incomparavelmente mais convincente. E daqui decorrem consequências práticas sérias, desde a confiança excessiva depositada em recomendações automáticas até à substituição de relações humanas por interações que apenas se lhes assemelham.
Uma pergunta que nos devolve a nós próprios
Em conclusão, talvez o mais valioso deste debate não seja a resposta, que tarda e poderá nunca chegar, mas aquilo que a pergunta nos obriga a fazer. Ao procurarmos definir o que nos distingue de uma máquina, somos forçados a definir o que verdadeiramente nos constitui.
E é possível que a fronteira não esteja a desaparecer, mas apenas a deslocar-se. Durante muito tempo julgámos que essa fronteira era a inteligência. Descobrimos que não era. Talvez venhamos a descobrir que ela nunca esteve naquilo que conseguimos fazer, mas naquilo que conseguimos sentir, perder e temer. Se assim for, esta tecnologia ter-nos-á prestado um serviço inesperado, o de nos obrigar a compreender melhor aquilo que significa ser humano.
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