O agente errou — e agora? Quem responde pelo trabalho feito por IA na sua equipe
Um caso julgado no Canadá e estudos de Duke e Gartner mostram por que a conta sempre volta para o gestor
RESUMO | A Gartner projeta que ao menos 15% das decisões do dia a dia de trabalho serão tomadas de forma autônoma por agentes de IA até 2028. Casos como o da Air Canada, responsabilizada na Justiça pelo erro de um chatbot, mostram que a conta pelo trabalho da máquina continua com a empresa e com o gestor. Para liderar essa transição, é preciso nomear um responsável para cada agente, deixar claro onde a IA é bem-vinda e avaliar a equipe pelo julgamento, não só pelo esforço.
Os agentes de inteligência artificial estão deixando de sugerir e começando a executar. A Gartner projeta que ao menos 15% das decisões do dia a dia de trabalho serão tomadas de forma autônoma por agentes até 2028, contra praticamente nenhuma em 2024.
Na pesquisa Work Trend Index, da Microsoft, líderes afirmam esperar que suas equipes estejam treinando (41%) e gerenciando (36%) agentes dentro de cinco anos.
A mudança traz uma pergunta que ainda não aparece em nenhuma descrição de cargo: quando parte da entrega foi feita por uma máquina, quem responde pelo resultado? E como avaliar, reconhecer e cobrar um profissional cujo trabalho passou a incluir a supervisão de um agente?
Para gerentes, heads e coordenadores, a resposta tem menos a ver com tecnologia do que com uma competência antiga da liderança: definir com clareza quem é dono do quê.
A tese que um tribunal derrubou
Um caso no Canadá virou referência sobre o tema. Em 2022, após a morte da avó, o passageiro Jake Moffatt consultou o assistente virtual da Air Canada sobre a tarifa especial para viagens de luto. A resposta do chatbot estava errada, e o reembolso prometido foi negado.
Na disputa, a companhia aérea argumentou que o chatbot era uma entidade separada, responsável pelos próprios atos. O tribunal de British Columbia rejeitou a tese e decidiu que a empresa responde por toda informação publicada no próprio site, venha ela de uma página estática ou de um chatbot.
A lógica vale para dentro das empresas. Um agente não assina relatório, não responde a auditoria nem explica ao cliente por que o prazo foi perdido. Quem responde é o profissional que o colocou em operação e o gestor que aprovou o uso.
Responsabilidade não se delega a uma máquina
Na mesma projeção sobre decisões autônomas, a Gartner prevê que mais de 40% dos projetos com agentes de IA serão cancelados até o fim de 2027, por custos crescentes, valor de negócio pouco claro ou controles de risco insuficientes.
O terceiro motivo é uma questão de gestão. Um agente sem dono definido tende a operar sem ninguém que verifique a qualidade da entrega, que saiba quando interrompê-lo ou que responda quando algo dá errado.
A prática que começa a se consolidar é simples de enunciar: cada agente ou fluxo automatizado tem um responsável humano nomeado. Essa pessoa define o que o agente pode fazer sozinho, o que exige aprovação e como desfazer uma ação equivocada.
O profissional que esconde a IA do chefe
Existe um obstáculo menos visível: muitos profissionais preferem não contar que usaram IA. Um estudo da Duke University, publicado na revista PNAS com quatro experimentos e mais de 4.400 participantes, mostrou que quem usa IA no trabalho espera ser julgado de forma negativa em competência e motivação, e de fato é.
Os pesquisadores também identificaram que funcionários tendem a relutar mais em revelar o uso de uma ferramenta de IA do que de outras tecnologias. Para o gestor, isso cria um ponto cego: se não sabe o que foi feito pela máquina, não consegue avaliar nem corrigir o processo.
O mesmo estudo aponta dois caminhos. Avaliadores que usam pouco a IA foram os que mais enxergaram preguiça em quem a utiliza. E a penalidade some quando a ferramenta é descrita como claramente útil para aquela tarefa. Em outras palavras, a regra explícita da liderança sobre onde a IA é bem-vinda muda a forma como o time é julgado.
Como avaliar quem trabalha com agentes
Se a execução passa a ser compartilhada com a máquina, o que se avalia no profissional também muda. Três dimensões ganham peso:
- Formulação do problema: a qualidade da instrução, do contexto e dos limites dados ao agente.
- Qualidade da revisão: a capacidade de identificar erros, lacunas e respostas convincentes, mas incorretas.
- Resultado final: o impacto da entrega para a área, independentemente de quanto foi feito à mão.
O reconhecimento deixa de premiar apenas o esforço visível e passa a premiar o julgamento. O profissional que automatizou metade da própria rotina e usou o tempo para resolver um problema mais complexo entregou mais do que aquele que fez tudo manualmente.
Corrigir o processo, não caçar culpados
Quando um agente erra, a reação instintiva é procurar quem deixou passar. O caminho mais produtivo é tratar o erro como falha de processo: a instrução estava clara? O nível de autonomia era adequado ao risco? Havia um ponto de verificação humana antes da entrega?
Essa postura resolve o problema de hoje e combate o de amanhã. Uma equipe que teme punição por erros da IA volta a esconder o uso das ferramentas, e o gestor perde justamente a visibilidade de que precisa para liderar.
O que é o programa Gestão e Estratégia com IA, da Saint Paul?
É o Programa Executivo Pós-MBA da Saint Paul para gerentes, heads, coordenadores e líderes de projetos que precisam incorporar a inteligência artificial à gestão. O foco é levar a IA da experimentação para a rotina da área, com impacto em processos, equipes e resultados.
O programa ensina a trabalhar com agentes de IA?
Sim. O módulo "Agentes de IA: do fundamento ao desenvolvimento" apresenta o conceito e leva os participantes a desenvolver agentes na prática. A formação também inclui experimentação com ferramentas generativas aplicadas a análise, automação e apoio à decisão.
O programa trata de governança no uso de IA pela equipe?
Sim. O módulo "Liderando a mudança na era da IA" trabalha como estruturar processos, projetos e governança para a adoção da tecnologia. Já "IA responsável: ética, transparência e segurança" trata de privacidade, regulamentação e critérios para uma adoção responsável.
Como o programa prepara o gestor para lidar com a equipe na adoção da IA?
O módulo "Pessoas, cultura e IA" prepara equipes e lideranças para novas formas de trabalhar e para o uso responsável da tecnologia. O programa também desenvolve competências em gestão da mudança, cultura organizacional, desenvolvimento de pessoas e políticas internas.
Quem ensina os temas de governança e proteção de dados no programa?
Entre os professores estão Ricardo Freitas Silveira, doutor em Direito e especialista em compliance, proteção de dados e IA, e Keitiline Viacava, doutora em Psicologia com atuação em governança decisória. O corpo docente também inclui Adriano Mussa, reitor da Saint Paul, e Marcos Paulo Sanchez, CTPO da EXAME e da Saint Paul.
Qual é o formato do programa e quando ele começa?
A primeira turma começa em 17 de outubro, com seis encontros presenciais ou ao vivo remotos. São 72 horas de formação, sendo 48 horas em sala e 24 horas de atividades individuais.