O risco oculto da IA: por que a automação cognitiva desafia as empresas

Definitivamente, a inteligência artificial (IA) deixou de ser um experimento restrito a laboratórios para se tornar uma força estrutural que atravessa setores, funções e geografias. No entanto, o que mais chama a atenção no estudo “Iceberg Index”, conduzido pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT), é que a disrupção que vemos nas manchetes do dia a dia - cortes em tecnologia, automação de código, reestruturações em times digitais - representa a superfície desse fenômeno. Essa camada visível responde por apenas 2,2% da exposição total de salários. A parte realmente transformadora está abaixo da linha d’água.

O levantamento mostra que a IA já demonstra capacidade técnica para executar 11,7% das tarefas realizadas hoje em serviços administrativos, financeiros e profissionais - algo equivalente a US$ 1,2 trilhão em atividades de suporte, coordenação e análise. E há um ponto crucial: essa exposição não segue o mapa tradicional do setor de tecnologia. Ela se espalha justamente onde existe trabalho cognitivo distribuído, o que inclui estados norte-americanos considerados “low-tech”, como Tennessee e Ohio, com índices acima de 11%.

Essa descoberta muda a forma como as empresas deveriam se preparar para o futuro. Se a exposição está concentrada em tarefas cognitivas - presentes em qualquer organização - significa que o impacto da IA será transversal, afetando estruturas inteiras, e não somente áreas de desenvolvimento ou analytics.

Vimos recentemente, no escândalo da Deloitte Canadá, o risco operacional que surge quando organizações adotam a IA sem critérios, governança e validação. Um relatório oficial de 526 páginas incluiu referências fabricadas por ferramentas automatizadas - um erro que abalou a credibilidade da consultoria e expôs uma verdade incômoda: a urgência de incorporar a IA não pode superar a responsabilidade de fazê-la com rigor.

Ao mesmo tempo, avanços recentes de plataformas corporativas - como os recursos enterprise da OpenAI e modelos especializados como o DeepSeek - mostram que essas capacidades estão sendo democratizadas. Não são mais ferramentas reservadas a laboratórios ou equipes técnicas; tornaram-se instrumentos operacionais acessíveis a qualquer área que dependa de análise, síntese, coordenação ou tomada de decisão.

O que isso significa? Que a transição já não é tecnológica - é estrutural. Não basta avaliar a implementação da IA pelo setor, mas entender onde o trabalho cognitivo está concentrado dentro da organização. A pergunta estratégica deixa de ser “qual área usa IA?” e passa a ser “quais fluxos de informação definem nosso funcionamento?”.

A vantagem competitiva será construída por empresas que enxergarem essa camada invisível e promoverem um movimento integrado que envolva mapear tarefas cognitivas - não só cargos - compreendendo que atividades administrativas, análise documental e processos de backoffice já estão entre as mais expostas; estabelecerem mecanismos sólidos de validação para evitar riscos de qualidade, segurança e confiabilidade, como demonstram casos públicos recentes; e prepararem equipes para supervisionar, auditar e complementar sistemas inteligentes, criando times híbridos capazes de transformar capacidade técnica em valor real.

Mais do que automatizar etapas, a IA está redesenhando o contorno do trabalho. Organizações que se anteciparem a essa transição estarão prontas para liderar. As que olharem exclusivamente para o topo do iceberg correm o risco de serem surpreendidas pela profundidade da mudança.

*Fabio Camara é fundador e CEO da multinacional brasileira FCamara