Riscos e ética no uso da Inteligência Artificial na gestão industrial
A Inteligência Artificial já está presente em diversas rotinas da indústria — da previsão de demanda ao planejamento de compras e produção. Mas junto com os benefícios, surgem riscos que precisam ser reconhecidos e geridos com responsabilidade.
Não se trata de temer a tecnologia, mas de entender os limites e garantir que o uso da IA respeite a lógica operacional, a segurança dos dados e o bom senso na tomada de decisões.
1. Decisões automatizadas sem supervisão
Um dos principais benefícios da IA é sua capacidade de sugerir ações com base em dados — como recomendar compras, reorganizar a produção ou priorizar itens no planejamento. Porém, quando essas sugestões são executadas automaticamente, sem validação, o risco operacional aumenta.
Se os dados estiverem desatualizados ou forem interpretados incorretamente, o sistema pode tomar decisões inadequadas — como gerar ordens incorretas ou interromper um processo. O modelo “human-in-the-loop” — onde o sistema propõe e o gestor aprova — é o mais seguro.
2. Viés nos dados = viés nas decisões
A IA aprende com os dados históricos disponíveis. Se esses dados contêm erros, omissões ou distorções, o modelo vai replicar esses problemas. Por exemplo, uma queda pontual nas vendas de um produto pode ser interpretada como tendência, levando a decisões incorretas.
Evitar o viés exige consistência e revisão constante dos dados. Isso inclui padronizar cadastros, corrigir inconsistências e cruzar fontes como ERP, BI e dados do chão de fábrica.
3. Falta de transparência na lógica da IA
Muitos modelos de IA funcionam como uma “caixa-preta”: indicam o que fazer, mas não explicam claramente por quê. Isso pode causar insegurança ou decisões incoerentes com a realidade da operação.
É importante que o gestor entenda minimamente como o modelo foi construído, quais dados ele utiliza e que a equipe compreenda que a IA é uma ferramenta de apoio — não uma ordem cega a ser seguida.
4. Segurança e uso indevido dos dados
Para funcionar, a IA precisa de acesso a dados operacionais, financeiros e até sensíveis. Isso torna a segurança da informação um fator estratégico. Um sistema vulnerável pode gerar vazamentos, acessos indevidos ou uso incorreto de dados confidenciais.
É essencial que o ERP, BI ou qualquer sistema com IA tenha:
- Controle de acesso por usuário
- Autenticação segura
- Registro de atividades (log)
A fábrica também deve definir claramente quem pode visualizar, exportar ou alimentar os dados que sustentam os modelos preditivos.
5. A responsabilidade final é sempre do gestor
Mesmo com a IA indicando caminhos, é o gestor quem conhece o contexto real da operação: contratos, prioridades estratégicas, restrições humanas ou técnicas. A IA não substitui essa visão — apenas a complementa.
Decisões automáticas sem análise crítica podem gerar erros sérios. O papel da liderança é usar a IA como ferramenta de apoio, sem abdicar da responsabilidade sobre as escolhas finais.
Conclusão
O uso responsável da IA passa por quatro pilares:
- Supervisão das decisões automatizadas
- Qualidade e confiabilidade dos dados
- Transparência na lógica dos modelos
- Segurança e ética na gestão da informação
Ao aplicar esses princípios, sua indústria pode avançar com tecnologia sem abrir mão do controle, da previsibilidade e da responsabilidade na gestão.
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