Divergência sobre a supervisão da inteligência artificial nas empresas
Uma pesquisa da TeamViewer identificou diferenças importantes entre executivos e profissionais que lidam diretamente com operações apoiadas por inteligência artificial. O levantamento, realizado entre abril e maio de 2026 em nove mercados, incluindo o Brasil, indica que as equipes tendem a pedir mais controle humano sobre as decisões da IA do que os dirigentes responsáveis por definir as estratégias corporativas.
A distância aparece sobretudo quando uma decisão automatizada pode afetar sistemas de TI, dados, segurança ou continuidade das operações. Entre os gestores intermediários, 46% defendem a participação de uma pessoa na resolução desses problemas. Na alta liderança, esse percentual é de 24% – menos da metade.
Segurança e confiança dependem de limites claros
A possibilidade de acesso indevido e de falhas de segurança está entre as principais preocupações relacionadas ao uso da IA sem supervisão. Essa apreensão é citada por 33% dos gestores de nível médio e superior, em comparação com 23% dos integrantes da alta liderança.
Os entrevistados também apontam que restringir os recursos disponíveis para os sistemas inteligentes pode elevar a confiança. Para 42% dos dirigentes seniores, limitar o escopo de acesso da IA tornaria seu uso mais confiável. A proporção é de 37% entre responsáveis por equipes intermediárias e de 32% entre executivos da cúpula.
Essas diferenças sugerem que a avaliação de risco pode mudar conforme a posição ocupada na empresa. Enquanto a liderança tende a considerar os ganhos estratégicos e de produtividade, os profissionais mais próximos da operação podem estar mais expostos às consequências práticas de uma decisão incorreta.
A percepção varia conforme a atividade
O apoio à intervenção humana também depende do setor. Em Energia, Serviços Essenciais e Petróleo e Gás, 49% dos profissionais defendem que uma pessoa participe da solução de problemas de TI capazes de afetar a segurança, os dados ou as operações. Em Marketing, Mídia e Comunicações, o índice é de 28%.
A diferença pode estar relacionada ao impacto potencial das falhas. Em atividades nas quais uma interrupção ou um erro pode comprometer serviços essenciais, sistemas físicos ou informações sensíveis, a possibilidade de revisão humana tende a ganhar mais importância.
Proteções robustas de segurança e privacidade também são apontadas como condição para ampliar a autonomia da IA. Quase quatro em cada dez trabalhadores afirmam que esses controles os deixariam mais confortáveis com a atuação independente dos sistemas. O percentual chega a 46% entre gestores seniores e 43% entre profissionais de nível intermediário, mas fica em 34% entre integrantes da alta liderança.
Quem responde quando a IA erra?
A pesquisa revela ainda uma lacuna na definição de responsabilidades. Apenas 49% dos participantes dizem que está claro quem deve responder quando um sistema autônomo comete um erro.
Entre os entrevistados, 26% atribuem essa responsabilidade à área de TI, enquanto 25% entendem que ela deve ser individual. Outros 17% avaliam que ninguém deve ser responsabilizado, por se tratar de uma decisão tomada por um sistema. A dispersão das respostas mostra que muitas organizações ainda não estabeleceram regras suficientemente claras para lidar com incidentes envolvendo IA.
Mais de um terço dos participantes defende que a tecnologia tenha limites explícitos de acesso antes de operar sem acompanhamento. Além disso, 73% afirmam confiar mais em um sistema quando ele informa o que está fazendo e explica os motivos de suas ações.
Jan Bee, CISO da TeamViewer, afirma que a segurança precisa fazer parte da concepção dos sistemas de inteligência artificial. Na avaliação do executivo, quanto maior a autonomia concedida à tecnologia, mais importantes se tornam a transparência, a definição de limites e a possibilidade de intervenção humana.
Como aproximar equipes e liderança
Os resultados apontam para a necessidade de transformar princípios gerais de segurança em regras operacionais. Uma política corporativa de IA deve especificar quais tarefas podem ser automatizadas, quais exigem aprovação de uma pessoa e quais não devem ser delegadas à tecnologia. Essa divisão evita que a autonomia seja ampliada sem uma avaliação correspondente dos riscos.
Também é importante classificar os dados e sistemas aos quais cada ferramenta pode ter acesso. A IA não precisa consultar todas as informações disponíveis para cumprir uma tarefa. Restringir permissões ao mínimo necessário reduz os impactos de falhas, interpretações equivocadas ou uso indevido de credenciais.
A supervisão humana não precisa significar que alguém aprove cada ação rotineira. Em processos de baixo risco, a empresa pode permitir a execução automática e acompanhar indicadores, registros e alertas. Já decisões que possam interromper serviços, alterar permissões, expor dados ou comprometer a infraestrutura devem contar com mecanismos de confirmação e escalonamento.
Outra medida essencial é registrar as ações realizadas pelos sistemas. Logs compreensíveis ajudam a reconstruir o que aconteceu, identificar a origem de um erro e verificar se a ferramenta seguiu as regras definidas. Sem esse histórico, investigar incidentes e atribuir responsabilidades se torna mais difícil.
As organizações também podem testar sistemas de IA em ambientes controlados antes de permitir sua atuação em operações críticas. Simulações de falhas, tentativas de acesso inadequado e respostas inesperadas ajudam a identificar vulnerabilidades sem expor imediatamente a produção a riscos desnecessários.
Por fim, as regras precisam ser revistas à medida que a tecnologia e os processos da empresa mudam. Treinar equipes, atualizar controles de acesso e definir responsáveis por cada etapa contribui para que líderes e profissionais operacionais compartilhem uma compreensão comum dos riscos. A confiança na IA não depende apenas de seu desempenho: requer limites verificáveis, explicações claras e um plano para agir quando algo sair do esperado.