A adoção da inteligência artificial (IA) em setores econômicos, incluindo o financeiro, tem aumentado significativamente nos últimos anos. No entanto, é fundamental considerar os riscos associados ao uso dessa tecnologia, especialmente em relação à confiança nas decisões tomadas pelas instituições financeiras.

Contexto

A busca por inovação tecnológica e eficiência tem levado muitas empresas a adotar a IA em seus processos. No Brasil, por exemplo, 80% das instituições financeiras já utilizam a IA para analisar dados e aprimorar suas ofertas de produtos e serviços, de acordo com a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026. No mundo, mais de três quartos das organizações estão utilizando a IA no planejamento financeiro, na elaboração de relatórios e na análise comercial, segundo um estudo da KPMG.

Riscos da IA

A IA pode afetar a maneira como compreendemos e reagimos às informações, pois as ferramentas de IA não são neutras e podem conter vieses ou erros de quem as programou. Além disso, a linguagem de máquina para máquina utilizada pela IA pode transformar a relação humana com a mensagem, tornando-a mais dependente de mecanismos de compilação e processamento. Isso pode aumentar o risco de se perder o controle sobre o processo de interpretação da informação e de tomada de decisão.

Regulação da IA

Governos ao redor do mundo estão avançando lentamente na regulação da IA. No Brasil, o Marco Legal da IA, proposto pelo Senador Rodrigo Pacheco em 2023, ainda aguarda votação na Câmara dos Deputados. Enquanto isso, usuários, empresas e desenvolvedores precisam assumir responsabilidades e avaliar os riscos de cada decisão tomada com base em recomendações de IA.

Conclusão

A IA é uma ferramenta útil, mas não inocente. É fundamental preservar a análise de todas as etapas do processo decisório de modo que ele possa ser compreendido, questionado e, se necessário, corrigido. A capacidade crítica de análise é essencial para não ficarmos à mercê da tecnologia. É preciso ter atenção em relação ao uso da IA em todas as áreas, especialmente no setor financeiro, para evitar riscos e garantir a confiança nas decisões tomadas.