Por Enio Klein
A ética aplicada ganhou protagonismo nas discussões sobre inteligência artificial, e com razão. Em um cenário onde sistemas automatizados influenciam decisões com impactos reais sobre pessoas — desde o acesso a serviços até a liberdade individual —, pensar a IA apenas como uma solução técnica é reduzir seu alcance e ignorar seus efeitos. Nesse sentido, a ética aplicada propõe algo simples, mas essencial: que as tecnologias sejam desenhadas desde o início levando em conta valores humanos como justiça, transparência, privacidade e autonomia.
Modelos como o Ethically Aligned Design e o Value Sensitive Design têm sido incorporados ao vocabulário de muitas organizações, startups e até legislações em construção. Eles sugerem que a ética esteja presente desde a concepção da tecnologia, e não como uma camada posterior. Essa mudança é importante: ela força desenvolvedores e gestores a fazerem perguntas que vão além do que é viável tecnicamente — como “isso é justo?”, “para quem funciona?”, “quem pode ser prejudicado?”, “qual o impacto não previsto?”.
Mas é justamente aqui que surgem os limites da ética aplicada.
Por mais relevante que ela seja como orientação, a ética não se traduz automaticamente em ação. Um princípio declarado — como “respeitar a privacidade” — precisa ser implementado em forma de decisões técnicas, políticas internas, contratos, fluxos de dados e mecanismos de supervisão. E, na prática, é comum que as boas intenções esbarrem em pressões de mercado, prazos apertados ou interesses institucionais que empurram o “componente ético” para segundo plano.
Além disso, há o risco — já bastante identificado — de que a ética vire ornamento. Um discurso bem formulado, uma página institucional com princípios bonitos, um selo de “IA responsável” no produto final. Mas sem estrutura para garantir que esses princípios de fato orientam decisões, a ética se torna apenas uma narrativa. E narrativas não auditam código, não controlam viés, não previnem exclusões.
É por isso que a ética aplicada precisa de algo mais: estrutura. Ela deve ser acompanhada por governança institucional, por marcos regulatórios robustos, por mecanismos de responsabilização, e por incentivos que façam valer as boas práticas no dia a dia. A ética é a bússola — mas uma bússola não substitui o mapa, nem resolve o terreno acidentado.
Em resumo: a ética aplicada é fundamental para dar direção e propósito à IA. Mas não pode caminhar sozinha. Sem regulação, ela é frágil. Sem incentivos, ela é ineficaz. E sem mecanismos de controle, ela é apenas retórica.
O verdadeiro uso ético da inteligência artificial exige mais do que boas intenções: exige estrutura, compromisso institucional e coragem para fazer escolhas difíceis — mesmo quando são menos lucrativas ou mais lentas. Porque não basta que a IA funcione. É preciso garantir para quem ela funciona — e a que custo.
