A decisão pode ser automatizada. A responsabilidade, não.
IA, gestão algorítmica e os novos riscos psicossociais do trabalho
Setembro Amarelo amplia a conversa sobre saúde mental. No ambiente de trabalho, porém, essa discussão precisa alcançar também a forma como o próprio trabalho é organizado, especialmente quando novas tecnologias passam a participar de decisões que afetam as pessoas.
A inteligência artificial já está sendo incorporada a processos de recrutamento e seleção, avaliação de desempenho, distribuição de atividades, monitoramento da produtividade e outras decisões relacionadas ao trabalho. Isso pode representar ganhos importantes de eficiência, capacidade analítica e produtividade.
O problema não está na tecnologia em si, mas no momento em que a eficiência do sistema passa a ser confundida com a qualidade da decisão. Pois uma decisão produzida por tecnologia continua sendo uma decisão tomada dentro de um contexto organizacional. Existem critérios, dados, objetivos, prioridades e escolhas humanas por trás dela.
É justamente aí que a discussão sobre IA deixa de ser apenas tecnológica e passa a ser uma discussão de gestão.
Quando o algoritmo parece neutro
Um dos grandes atrativos da inteligência artificial aplicada à gestão está na promessa de objetividade. Em vez de depender exclusivamente da percepção de uma pessoa, uma ferramenta pode analisar milhares de informações, identificar padrões e produzir recomendações em poucos segundos. Mas velocidade e escala não são sinônimos de neutralidade.
O AI Risk Management Framework, do National Institute of Standards and Technology (NIST), destaca que vieses humanos e sistêmicos podem entrar em diferentes etapas do ciclo de vida de um sistema de IA, do desenho e desenvolvimento à implementação, avaliação e uso. O framework também reforça a necessidade de definir claramente os papéis e as responsabilidades humanas na tomada de decisão e na supervisão dos sistemas.
O algoritmo, portanto, não surge em um vazio. Alguém definiu o problema que ele deveria resolver, selecionou ou disponibilizou os dados, estabeleceu critérios e determinou como seus resultados seriam utilizados. Uma ferramenta de recrutamento, por exemplo, pode aprender com dados históricos de contratação. Se a organização contratou predominantemente determinados perfis no passado, o sistema pode identificar esse padrão como sinal de sucesso.
Entretanto, um padrão histórico não é necessariamente um bom critério para uma decisão futura. E esse é um dos pontos mais delicados da chamada inteligência artificial aplicada à gestão: uma decisão pode parecer mais objetiva simplesmente porque foi produzida por um sistema. E a frase muda de: “Foi essa a minha avaliação”, para: “Foi o sistema que indicou.” Isso parece uma pequena mudança, mas não é.
Porque, quando a tecnologia passa a mediar uma decisão sobre pessoas, a responsabilidade não desaparece. Ela apenas pode ficar menos visível.
A tecnologia também começa a organizar o trabalho
A discussão se amplia quando a inteligência artificial deixa de apenas apoiar decisões e passa a participar da própria gestão do trabalho. É o que vem sendo chamado de gestão algorítmica: o uso de sistemas e dados para organizar, distribuir, monitorar, supervisionar ou avaliar o trabalho.
Nesse modelo, parte das interações que tradicionalmente aconteciam entre trabalhador e gestor pode passar a ser mediada por sistemas: metas calculadas a partir de dados, atividades distribuídas automaticamente, desempenhos classificados e padrões de produtividade monitorados.
Decisões que antes dependiam de contexto e julgamento humano também podem passar a receber recomendações algorítmicas. Há ganhos potenciais nisso. No entanto, existe uma distinção fundamental:
automatizar um processo não significa necessariamente melhorar o processo.
A própria Organização Internacional do Trabalho (OIT), ao analisar o uso de IA em funções de recursos humanos, chama atenção para o risco de simplesmente automatizar processos deficientes em escala. A qualidade da decisão continua dependendo do objetivo definido, dos dados utilizados e da forma como o sistema é programado.
Se o objetivo foi mal definido, a tecnologia pode executar com eficiência aquilo que deveria ser repensado. Já se os dados carregam limitações, o sistema pode reproduzi-las. Ou se os indicadores são inadequados, pode monitorá-los com precisão, mas não os torna mais adequados. Pois a tecnologia aumenta a capacidade de execução, mas não substitui a qualidade do julgamento gerencial.
Quando eficiência altera a experiência de trabalho
É nesse ponto que a discussão sobre inteligência artificial encontra a saúde mental. O que importa não é apenas o que a tecnologia consegue fazer, mas o que ela modifica nas condições concretas em que o trabalho acontece.
Uma ferramenta que reduz atividades repetitivas pode liberar tempo para tarefas mais qualificadas. Outra pode ajudar a identificar sobrecargas e distribuir melhor o trabalho. Mas uma tecnologia desenhada para acompanhar cada movimento do trabalhador também pode ampliar a sensação de vigilância.
Um sistema que estabelece metas com base em padrões de produtividade pode estimular resultados. Dependendo de como esses padrões são definidos, porém, também pode intensificar o ritmo de trabalho. Uma ferramenta que automatiza decisões pode reduzir burocracia. Se seus critérios não são compreensíveis ou contestáveis, entretanto, pode reduzir a percepção de autonomia e controle sobre o próprio trabalho.
Esses efeitos já fazem parte da discussão internacional. Em análise publicada em 2026, a OIT aponta que sistemas de IA podem alterar o ambiente psicossocial do trabalho e estar associados a riscos relacionados à vigilância, intensificação do trabalho, redução da autonomia e preocupações com privacidade e uso de dados.
Por isso, avaliar a IA no trabalho apenas pelo ganho de produtividade é insuficiente. Também é preciso observar o que a tecnologia está mudando na forma como o trabalho é realizado, acompanhado e percebido por quem o realiza. É nesse ponto que saúde mental e organização do trabalho se encontram.
No Brasil, essa discussão já entrou na agenda de gestão de riscos
Essa discussão ganhou uma dimensão ainda mais concreta no Brasil. A revisão do capítulo 1.5 da NR-1 entrou em vigor em 26 de maio de 2026 e passou a incluir expressamente os fatores de risco psicossociais relacionados ao trabalho no Gerenciamento de Riscos Ocupacionais (GRO).
O próprio Manual de Interpretação e Aplicação do capítulo 1.5, publicado pelo Ministério do Trabalho e Emprego, destaca que o GRO deve considerar os perigos e riscos existentes na organização, incluindo fatores psicossociais relacionados ao trabalho, como sobrecarga, assédio e falta de suporte.
Isso muda a forma de olhar para a questão. Quando uma nova tecnologia altera a organização do trabalho, seus efeitos não deveriam ser avaliados apenas em termos de produtividade, investimento ou eficiência operacional. É preciso considerar também como ela modifica demandas, autonomia, controle, relações, suporte e outras condições que fazem parte da experiência de trabalho. E que devem ser acompanhado pela gestão.
Supervisão humana não pode ser apenas uma assinatura
É aqui que a liderança volta para o centro da discussão. Ter uma pessoa “no circuito” não significa, necessariamente, ter supervisão humana efetiva. Se o gestor apenas valida automaticamente uma recomendação produzida pelo sistema, a presença humana pode existir formalmente, mas não necessariamente exercer julgamento.
O NIST reforça justamente essa necessidade de definir papéis e responsabilidades nas configurações entre humanos e sistemas de IA, inclusive em relação à supervisão. Seu framework estabelece que a liderança executiva deve assumir responsabilidade pelas decisões relacionadas aos riscos associados ao desenvolvimento e à implantação de sistemas de IA.
Isso recoloca uma questão essencial para a gestão: quem responde pela decisão quando a tecnologia participa dela?
A resposta não pode ser simplesmente “o algoritmo”. Pois algoritmos não ocupam cargos, não definem prioridades organizacionais e não respondem pela cultura que uma decisão ajuda a construir. A responsabilidade continua pertencendo à organização e às pessoas que definem, utilizam, supervisionam e legitimam esses sistemas.
A tecnologia pode participar da decisão. A responsabilidade continua humana.
A inteligência artificial pode melhorar processos, ampliar capacidade analítica, reduzir tarefas repetitivas e apoiar decisões. Tudo isso é relevante. Mas tecnologia não transforma, por si só, uma decisão em uma boa decisão. Ela pode ampliar a capacidade de uma organização. Também pode ampliar, em escala, as escolhas que a organização já faz.
Por isso, a verdadeira transformação digital da gestão não está apenas em adotar novas ferramentas. Está em elevar a qualidade das decisões que essas ferramentas ajudam a produzir. Quanto mais a organização delega partes da gestão à tecnologia, mais importante se torna definir onde termina a automação e começa a responsabilidade humana.
Porque uma decisão pode ser automatizada. A responsabilidade, não.
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