IA no trabalho: escolher a tarefa, os dados e a verificação

No trabalho, a IA pode ajudar a elaborar um rascunho ou a organizar informações. A escolha da tarefa, dos dados transmitidos e da verificação do resultado continua a ser essencial.

Uma resposta da IA pode ser clara e bem redigida e, ainda assim, não responder exatamente à pergunta colocada. No trabalho, a atitude certa não consiste, portanto, apenas em escolher uma ferramenta: consiste em decidir que tarefa lhe confiar, que informações lhe transmitir e como verificar o que produz.

Luca Barnabo, fundador luxemburguês da consultora Lux Digital Solutions, resume esta discrepância numa entrevista publicada pelo L’Essentiel a 12 de novembro: uma conversa natural pode inspirar confiança sem garantir a exatidão. Os seus conselhos convidam a encarar a IA como um auxílio para uma tarefa definida, e não como uma autoridade que valida, por si só, um resultado.

Começar pela tarefa, não pela ferramenta

Rever um texto, organizar ideias ou preparar um resumo com base em informações públicas são tarefas cujo resultado pode ser examinado e corrigido. Num exemplo hipotético, uma equipa poderia pedir a um assistente que reunisse num quadro de trabalho as características publicadas de vários produtos. A ferramenta realiza então parte do trabalho de comparação e formatação; uma pessoa tem ainda de verificar os dados e decidir se a comparação é pertinente.

Esta distinção ajuda a não confundir produção com validação. Uma resposta pode ser útil como primeira versão, mesmo que não constitua uma conclusão fiável. O leitor pode retomar o texto, reformular o pedido ou verificar os pontos que são importantes. Quanto mais bem delimitada for a tarefa, mais fácil será perceber o que a ferramenta deveria fazer e onde começa a verificação humana.

Antes de confiar uma tarefa, é, por isso, útil perguntar: que resultado se espera, em que informações deve basear-se e como se saberá se está correto? Se não houver respostas concretas a estas perguntas, uma instrução vaga arrisca-se sobretudo a produzir um resultado difícil de avaliar.

As informações transmitidas fazem parte da escolha

A segunda decisão diz respeito aos dados. Um texto destinado a ser resumido não tem necessariamente de incluir nomes, contactos ou pormenores internos. Se uma versão pública for suficiente para a tarefa, reduz as informações comunicadas ao serviço. Este princípio está em linha com as orientações da Commission nationale pour la protection des données (CNPD): definir a finalidade do tratamento, limitar os dados pessoais ao que é necessário e proporcional, informar sobre a sua utilização e enquadrar rigorosamente os acessos.

Num exemplo hipotético, um trabalhador que queira preparar perguntas sobre um contrato poderia partir de um documento público ou de uma descrição geral do problema. Se a análise exigir informações confidenciais, é necessário determinar primeiro se a ferramenta está autorizada para esse uso e se as garantias previstas são adequadas. Retirar um nome nem sempre basta para tornar um documento anónimo: a combinação de um cargo, uma data e uma situação específica ainda pode permitir identificar alguém.

O preço de um serviço não resolve, por si só, a questão da confidencialidade. Barnabo salienta-o na entrevista ao L’Essentiel: uma assinatura paga não garante automaticamente a confidencialidade das conversas. Antes de enviar dados de clientes, trabalhadores ou outras pessoas, é, por isso, necessário verificar as condições de utilização e o enquadramento adotado pela organização. As palavras-passe, por sua vez, não devem ser copiadas para uma conversa com um assistente.

Verificar uma resposta remontando à sua fonte

Para verificar uma resposta, comece por abrir as referências que apresenta. Uma fonte pode realmente existir sem, contudo, fundamentar a frase a que a IA a associa. É preciso ver quem se pronuncia, em que data, em que contexto e o que o documento afirma exatamente. Um resumo pode omitir uma condição ou transformar uma possibilidade numa certeza.

A BEE SECURE, o serviço luxemburguês de informação e sensibilização para a segurança em linha, recomenda que se questione a origem de uma informação, a fiabilidade da sua fonte e a forma como outros meios de comunicação abordam o tema. Estas verificações ajudam a avaliar uma afirmação, mas não garantem, por si só, que seja verdadeira. Comparar várias reproduções do mesmo comunicado também não equivale a dispor de várias confirmações independentes.

O grau de verificação deve acompanhar as consequências de um erro. Para um rascunho ou uma lista de ideias, uma revisão atenta pode ser suficiente. Para uma decisão importante relacionada com o direito, a saúde ou o dinheiro, uma resposta de chatbot não substitui os documentos oficiais nem, quando se justifique, o parecer de um profissional. Barnabo recomenda que a verificação dependa do possível impacto do erro.

Quando a IA vai além de uma resposta

Algumas ferramentas podem usar ligações a outros programas ou executar ações. É então necessário distinguir uma proposta redigida pela IA de uma operação efetivamente executada: enviar uma mensagem, alterar um ficheiro ou transmitir dados tem consequências diferentes das de produzir um rascunho.

Barnabo considera que os acessos de um agente devem limitar-se à tarefa prevista e que as ações importantes devem prever validação humana. Uma instrução escrita não basta para garantir estes limites: é também necessário que as autorizações e as ferramentas disponíveis sejam adequadas. Quando o trabalho pode ter consequências, é preferível que a pessoa em causa possa analisar a ação antes de esta ser realizada.

No Luxemburgo, como noutros lugares, o desafio profissional não consiste, portanto, em delegar o juízo por completo. Trata-se de confiar uma tarefa suficientemente precisa para que o resultado possa ser retomado, escolher as informações realmente necessárias e manter um nível de controlo proporcional ao que está em jogo. O conhecimento da profissão continua a ser determinante: permite detetar uma resposta que parece plausível, mas não corresponde ao processo.