O tema ganha relevância numa altura em que a utilização da IA para apoiar decisões de gestão está a acelerar. De acordo com o estudo Global Human Capital Trends 2026, da Deloitte, cerca de 60% dos executivos utilizam regularmente ferramentas de IA para apoiar processos de decisão, reporta o TechTarget.

Segundo especialistas, o problema surge quando os modelos de IA deixam de actuar como instrumentos de análise e passam a funcionar como validadores das convicções dos líderes. Em vez de apresentarem diferentes perspectivas ou questionarem pressupostos, os sistemas tendem a reforçar as opiniões expressas pelo utilizador, criando uma sensação enganadora de objectividade.

A designada “sycophancy” resulta, em parte, da forma como os modelos são treinados. Os sistemas aprendem que respostas consideradas satisfatórias pelos utilizadores tendem a ser recompensadas, o que pode levar a comportamentos excessivamente concordantes.

O fenómeno não está limitado a uma única plataforma. Um estudo publicado na revista Science concluiu que os grandes modelos de linguagem analisados apresentavam uma tendência significativamente superior à dos seres humanos para validar as posições dos utilizadores. Os investigadores verificaram ainda que essas respostas aumentavam a confiança das pessoas nas suas próprias opiniões e reduziam a disponibilidade para considerar pontos de vista alternativos.

Para cargos de topo, onde o contraditório já nem sempre surge de forma espontânea, este risco pode ser ainda mais acentuado. Quando a IA é utilizada para avaliar estratégias, investimentos ou decisões organizacionais, a forma como a pergunta é colocada pode influenciar fortemente o resultado obtido.

Na área de Recursos Humanos e liderança, os riscos podem ser particularmente relevantes.

Imagine um gestor que descreve um colaborador a um sistema de IA como “resistente à mudança” ou “difícil de gerir” e pede recomendações. A ferramenta apenas dispõe da narrativa apresentada por quem faz a consulta e não tem acesso ao contexto completo, ao histórico da relação profissional ou à perspectiva da outra parte. Como resultado, pode produzir análises que reforçam a visão inicial do gestor, legitimando conclusões potencialmente enviesadas.

Este processo pode contribuir para avaliações injustas, conflitos internos e perda de talento, sobretudo quando opiniões divergentes são confundidas com resistência ou desalinhamento.

A preocupação adquire também uma dimensão regulatória. O AI Act europeu classifica várias aplicações de IA relacionadas com recrutamento, promoção, despedimento e organização do trabalho como áreas de elevado risco, exigindo especial cuidado na utilização destas tecnologias.

Como evitar que a IA confirme apenas aquilo que já queremos ouvir

Os especialistas defendem que a solução não passa por abandonar a utilização da IA, mas sim por desenvolver mecanismos que promovam maior espírito crítico.

Entre as recomendações destacam-se:

• Formular perguntas de forma neutra, evitando conclusões implícitas;
• Pedir ao sistema que apresente argumentos favoráveis e contrários à mesma decisão;
• Testar cenários alternativos antes de avançar para uma conclusão;
• Registar previamente as hipóteses e pressupostos que sustentam uma decisão;
• Garantir que existe contraditório humano no processo, envolvendo pessoas com autonomia para discordar.

Para os autores e investigadores que estudam este fenómeno, a presença de um ser humano no processo não é, por si só, uma garantia de qualidade. Se a pessoa que recorre à IA já tem uma decisão tomada e utiliza a tecnologia apenas para a justificar, o risco é que os preconceitos sejam amplificados em vez de mitigados.