Qual o papel do humano em cargos de decisão na era da inteligência artificial?

Antes de se tornar o título de uma série de televisão, o “gambito da rainha” era apenas como uma jogada de xadrez em que um peão é oferecido ao oponente para obter, nas jogadas seguintes, uma vantagem posicional decisiva. Quem olha o tabuleiro pela primeira vez captura a peça desprotegida: é a reação natural, o pensamento de primeira ordem. Quem entende a posição enxerga o que virá em três, cinco, dez jogadas.

Usar a inteligência artificial para tudo agiliza os fluxos de trabalho, mas transfere a capacidade de pensar para a máquina. A rapidez inicial é a captura do peão, uma vantagem aparente que cobra o preço adiante, na deterioração da habilidade de raciocinar de forma estratégica e em longo prazo. Aceitar sem questionar todos os caminhos que a máquina aponta funciona no tabuleiro, na planilha, no parecer e na petição, mas pode ser a armadilha do gambito da rainha.

Em 2025, pesquisadores do MIT Media Lab analisaram com eletroencefalografia, o cérebro de pessoas que escreviam com e sem assistência de inteligência artificial. O grupo que redigiu sozinho exibiu as redes neurais mais fortes e integradas; o que se apoiou no modelo de linguagem, a conectividade mais fraca e, ao final, mal conseguia citar o texto que “havia escrito”. Os autores deram nome à conta que se acumula em silêncio: dívida cognitiva. Quem terceiriza o pensamento não sente o prejuízo no primeiro lance. Sente quando chega a posição que a máquina não previu e a musculatura de pensar, atrofiada por desuso, não responde, gerando um problema maior.

O erro, convém frisar, não é usar a IA. Defender isso seria como pregar o retorno à máquina de escrever, pois a tecnologia veio para ficar e alterar a maneira como trabalhamos. O erro é aceitar o que sai da máquina sem entender como aquilo foi formado e quais suas consequências. Quem ocupa o cargo de decisor – o juiz, o promotor de justiça, o advogado que responde pelo que peticiona, o diretor de departamento jurídico – precisa pensar: por que ir por aqui e não por ali? O que isso me custa três jogadas adiante? Quais as lacunas no que a IA propõe? Qual custo humano não está sendo considerado?

Peter Bernstein escreveu que tomar a decisão é apenas o começo: o difícil não é escolher, é lidar com as consequências da escolha [1]. A máquina não responde, mas o jurista sim, perante o cliente, o usuário do serviço, a comunidade e seu órgão disciplinar.

Limites da máquina

A máquina é veloz onde somos lentos, mas herda o passado que lhe deram. Aprende padrões a partir dos dados, e com eles, os vieses que os dados carregam. O caso sempre citado é o Compas, mecanismo de cálculo de probabilidade de reincidência usado em tribunais norte-americanos. Uma investigação apontou que o algoritmo rotulava réus negros como tendo alto risco de reincidir aproximadamente o dobro do que réus brancos, sem que isso ocorresse na prática. O algoritmo, contudo, não era racista por desenho, mas a sua neutralidade reproduzia, com eficiência, os padrões de um sistema historicamente enviesado. O aplicativo capturava o peão da estatística e ignorava o gambito social.

O maior problema, porém, é a delegação inconsciente. Muitas vezes decide-se na direção do que o algoritmo sugere, mas credita-se a decisão ao próprio discernimento. A ferramenta já moldou a decisão antes que o decisor perceba que esta sendo influenciado.

O que só o humano faz

O bom decisor não pergunta apenas se a decisão é legal, mas o que ela desencadeia. Shane Parrish chama isso de pensamento de segunda ordem, definindo-o como pensar mais à frente e de modo holístico: devemos considerar não apenas os efeitos imediatos de uma ação, mas os efeitos desses efeitos [2].

Considere uma liminar que suspende um leilão de infraestrutura. No vácuo, parece correta: há um vício formal no edital (primeira ordem). Mas a suspensão paralisa bilhões em investimentos privados já contratados (segunda ordem); e investidores estrangeiros, lendo a insegurança jurídica, passam a precificar um prêmio de risco maior no leilão seguinte, encarecendo o crédito de todo o setor logístico do país (terceira ordem). O algoritmo enxerga o vício formal; o decisor precisa enxergar a cascata, porque o gênio não volta para a garrafa. Os efeitos dos efeitos terão de ser administrados de todo modo; resta considerá-los antes, e não depois.

Nada disso é consulta a banco de dados e previsão estatística de resposta. É reconhecimento de padrões históricos e comportamentais, a capacidade de olhar para a crise e dizer “já vi este filme antes, e sei para onde ele vai”. E é também saber onde parar: mesmo o melhor decisor projeta efeitos só até certo ponto, e confundir rigor com onisciência é outra forma de errar. Pensar em segunda ordem não é adivinhar o futuro; é a humildade disciplinada de perguntar “e depois?” uma vez a mais do que a máquina perguntaria e de aplicar a experiência construída nos anos de prática jurídica aos casos concretos.

Uma grande ironia: o melhor treino para usar bem a IA não é caçar o prompt perfeito, é aprofundar-se nas humanidades e nas ciências da complexidade.

Ao impor o bloqueio continental para asfixiar economicamente a Inglaterra, Napoleão desenhou um modelo impecável na teoria: fechar todos os portos europeus ao comércio britânico asfixiaria as finanças inglesas e forçaria a rendição. Mas havia uma variável relevante no caso: as nações continentais dependiam do comercio com a Inglaterra, e tinham todos incentivos para furar o bloqueio. Napoleão precisava usar a força para garantir que seu comando fosse cumprido. A Rússia, economia agrária que exportava para a Inglaterra, viu sua economia entrar em frangalhos, abandonando o bloqueio. Napoleão então invadiu a Rússia, precipitando o fim do império. Quem conhece esse padrão sabe que sanções econômicas na lógica de “apertar até quebrar” frequentemente produz o efeito oposto, escolhendo onde e quando aplicar pressão e quando é melhor negociar.

A literatura oferece um laboratório de psicologia humana que nenhum banco de dados replica. Quem leu Dostoiévski sabe que o homem, posto diante da lógica implacável do “dois e dois são quatro”, às vezes escolhe o absurdo — o “dois e dois são cinco” — apenas para afirmar que é livre, que não é uma tecla de piano. Isso ilumina por que réus recusam acordos objetivamente vantajosos, por que servidores sabotam reformas que os beneficiariam, por que eleitores votam contra o próprio bolso. A IA modela o homem racional e teórico; o decisor lida com o humano real, contraditório, orgulhoso e às vezes deliberadamente irracional e preso em sua vida cheia de tragédias.

A economia comportamental mapeia os vieses que a própria IA pode amplificar, como a ancoragem. Muitas vezes padrões são criados e influenciam as decisões antes mesmo delas ocorrerem. Imagine um sistema que anuncia, com ares de autoridade, “pena estimada: oito anos” antes de o juiz formar impressão própria. O decisor que conhece o mecanismo cria fricções deliberadas: não consultar o sistema antes de ter uma hipótese própria; exigir da equipe os argumentos contra a recomendação algorítmica; pedir ao próprio modelo que ataque as fraquezas do raciocínio que ele mesmo sugeriu.

Aliança homem-máquina e o ato de decidir

Posta no devido lugar, a IA é a melhor assistente que se pode ter: incansável, veloz, precisa na triagem de provas, na organização de jurisprudência, na síntese de milhares de páginas. Ela limpa o terreno e organiza o caos informacional para devolver ao decisor o recurso mais escasso da modernidade: tempo para pensar. Pode gerar mil páginas de relatório; o trabalho humano é achar o parágrafo que carrega o risco jurídico ou a oportunidade estratégica. É separar o sinal do ruído. A tecnologia liberta da fadiga do processamento, mas impõe o ônus da escolha final.

O valor decisivo não está na força bruta de cálculo, que em breve será commodity; está no processo de aliar a humanidade à capacidade técnica. O diferencial competitivo não será usar IA, e sim ter o repertório para extrair dela o melhor resultado e, sobretudo, para reconhecer quando ela está errada. A IA não entende o timing político de uma denúncia, o humor de um colegiado, a história de ressentimentos entre instituições. Quem ignora essas variáveis em favor do dado puro está fadado ao erro de segunda ordem.

No fim, decidir continua e continuará sendo um ato humano. O algoritmo sugere o movimento e desenha probabilidades. Mas não assina a denúncia, não profere a sentença, não assume a responsabilidade perante a sociedade. Não responde ao cliente, ao jurisdicionado, à comunidade e ao órgão disciplinar. Não sente o peso de uma condenação indevida nem de uma absolvição que liberta um culpado. Decidir é um exercício de liberdade e responsabilidade que nenhum código pode mimetizar. O gambito é oferecido pela máquina. É possível capturar o peão e aceitar cegamente o que se oferece e amargar, poucos lances depois, uma posição perdida. A alternativa permanece um privilégio e um fardo exclusivamente humanos: entender a ferramenta a ponto de dominar o tabuleiro.

[1] BERNSTEIN, Peter. Against the Gods: the remarkable history of risk. Wilei, 2007.

[2] PARRISH, Shane. Beaubien, Rhiannon. The Great Mental Models, V. 1. Portfolio Penguin, 2024.