Por Enio Klein
Em meio à crescente adoção da IA, capacitações focam na funcionalidade, mas deixam de lado os riscos e as responsabilidades. É hora de ampliar essa conversa.
A inteligência artificial (IA) está no centro das transformações tecnológicas atuais, ocupando espaço em estratégias empresariais, pesquisas acadêmicas e até mesmo no cotidiano de quem nunca pensou em interagir com algoritmos. Naturalmente, esse avanço impulsionou a oferta de programas de capacitação em IA — cursos, oficinas e treinamentos que se multiplicam nas universidades, no setor corporativo e no ambiente digital. O problema é que, em muitos desses programas, o foco está quase exclusivamente na técnica, deixando de lado uma parte essencial da formação: a compreensão dos riscos, da governança e da responsabilidade no uso da tecnologia.
É inegável que entender como funcionam os modelos generativos, os prompts, os pipelines de machine learning e os recursos das grandes plataformas é importante. Mas esse fascínio pelo que a tecnologia pode fazer não pode nos cegar para o que ela também pode causar. A formação de profissionais em IA precisa ir além da beleza técnica e incluir, de forma estruturada, temas como governança de dados, proteção à privacidade, vieses algorítmicos, ética e segurança da informação.
Grande parte das aplicações de IA depende da coleta e do processamento de dados, muitos deles sensíveis ou pessoais. Isso significa que qualquer sistema inteligente carrega consigo implicações legais, sociais e morais. É aí que entram legislações como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), normas de boas práticas de segurança da informação e diretrizes de governança de dados que definem não apenas como usar a tecnologia, mas se ela deve ser usada em determinados contextos — e de que forma.
Além disso, a ausência de discussões sobre os riscos operacionais da IA nos programas de capacitação pode gerar um falso sentimento de domínio da ferramenta. Modelos que vazam informações, são manipulados ou perpetuam discriminações não são apenas possibilidades teóricas — são fatos já documentados. E os danos não são só reputacionais: envolvem a confiança social na tecnologia e até o bem-estar de pessoas diretamente afetadas por decisões automatizadas.
Outro ponto pouco explorado na formação em IA é a responsabilidade coletiva. Decisões sobre o uso da tecnologia não são exclusividade de programadores ou engenheiros de dados. Gestores, líderes de produto, profissionais do direito e da comunicação também precisam compreender os impactos e limites da IA. Isso exige programas de capacitação interdisciplinares, que conectem o conhecimento técnico à reflexão crítica.
Formar profissionais aptos a lidar com IA não pode significar apenas saber utilizar ferramentas. É preciso também formar pessoas conscientes de que estão lidando com algo poderoso, que interfere na vida de outras pessoas, que carrega vieses históricos e que opera em um ambiente regulado por leis e normas em constante evolução.
Por isso, incluir temas como governança, privacidade, segurança e ética não deve ser visto como um “acréscimo” ao currículo, mas como parte do seu núcleo. A tecnologia avança, mas é a maneira como a utilizamos — e nos preparamos para ela — que definirá se esse avanço será sustentável, justo e confiável. A formação em IA precisa evoluir com a tecnologia — e isso inclui ampliar o olhar para além do código. Se queremos construir um futuro digital ético, seguro e sustentável, é hora de repensar como estamos capacitando as próximas gerações de profissionais. Que tal começarmos essa transformação juntos? Participe desse debate, compartilhe suas experiências e ajude a levar essa conversa para mais longe.
