GESTÃO E TECNOLOGIA: DESAFIOS ÉTICOS E JURÍDICOS NA IMPLEMENTAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS CORPORAÇÕES

REGISTRO DOI: 10.5281/zenodo.14807757

Liliane de Freitas Terra Vieira¹

RESUMO
Este artigo aborda os impactos da quarta revolução industrial no contexto corporativo, destacando como tecnologias emergentes, como Inteligência Artificial (IA), Big Data, Internet das Coisas (IoT) e automação, estão transformando modelos de negócios, ambientes de trabalho e o papel dos gestores. O objetivo principal é refletir sobre as mudanças que ocorrerão no médio (20 anos) e longo prazo (40 anos), analisando desafios, oportunidades e implicações éticas e sociais. A metodologia utilizada foi a revisão bibliográfica, baseada em estudos recentes de autores relevantes da área. O conteúdo inclui discussões sobre a substituição de profissões por sistemas autônomos, o papel do Big Data na tomada de decisões estratégicas, o impacto da digitalização na cultura organizacional e a necessidade de requalificação da mão de obra para evitar a marginalização de profissionais menos qualificados. Além disso, o artigo aborda os desafios jurídicos e éticos no uso da IA, como privacidade, justiça e inclusão digital, ressaltando o papel do direito e da governança para regular o uso responsável dessas tecnologias. Conclui-se que o avanço tecnológico traz oportunidades significativas, mas exige ações coordenadas entre empresas, governos e sociedade para garantir uma adaptação ética e sustentável. A inclusão digital, a educação tecnológica e a promoção dos direitos humanos são essenciais para enfrentar os desafios de um futuro hiperconectado e automatizado, onde a colaboração entre humanos e sistemas inteligentes será a base do progresso.
Palavras-chave: Inteligência Artificial. Big Data. Ética e Privacidade.

ABSTRACT
This article addresses the impacts of the fourth industrial revolution on the corporate context, highlighting as emerging technologies, such as Artificial Intelligence (AI), Big Data, Internet of Things (IoT) and Automation, are transforming business models, work environments and the role of managers. The main objective is to reflect on the changes that will occur in the medium (20 years) and long term (40 years), analyzing challenges, opportunities and ethical and social implications. The methodology used was the bibliographic review, based on recent studies by relevant authors in the area. Content includes discussions about replacing professions with autonomous systems, the role of Big Data on strategic decision making, the impact of digitization on organizational culture, and the need for requalification of labor to avoid the marginalization of less qualified professionals. In addition, the article addresses legal and ethical challenges in the use of AI, such as privacy, justice and digital inclusion, highlighting the role of law and governance to regulate the responsible use of these technologies. It is concluded that technological advancement brings significant opportunities, but requires coordinated actions between companies, governments and society to ensure ethical and sustainable adaptation. Digital inclusion, technological education and human rights promotion are essential to address the challenges of a hyperconnected and automated future, where collaboration between humans and intelligent systems will be the basis of progress.
Keywords: Artificial intelligence. Big Data. Ethics and privacy.

1 Introdução

A Revolução Industrial 4.0 está promovendo uma transformação profunda e acelerada nas organizações e na sociedade, marcada pela convergência de tecnologias como Inteligência Artificial (IA), Big Data, Internet das Coisas (IoT) e robótica (Schwab, 2016). Nos próximos 20 a 40 anos, essas inovações provavelmente reconfigurarão não apenas os modelos de negócios, mas também o papel dos gestores e as dinâmicas nos ambientes de trabalho (Bowen, 2020). O ambiente corporativo do futuro será híbrido, com a colaboração de sistemas autônomos e humanos, alterando a maneira como as funções são desempenhadas, o que exige uma adaptação das organizações às novas demandas tecnológicas (Johansson, 2019). Este contexto tecnológico coloca em destaque não só as oportunidades, mas também os desafios éticos e sociais, como a privacidade, os direitos humanos e a responsabilidade no uso de sistemas automatizados (Zuboff, 2019).

Este estudo tem como objetivo investigar as perspectivas futuras sobre a gestão e os modelos de negócios, levando em consideração o impacto das tecnologias emergentes, especialmente a Inteligência Artificial. A análise será focada na transformação das estruturas empresariais, na redefinição das funções dos gestores, nas mudanças nas profissões e nos desafios relacionados à privacidade e ao Big Data (Blair, 2018). A busca por uma gestão eficiente em um cenário de crescente automação e monitoramento das atividades exigirá uma reflexão aprofundada sobre a governança e a ética no uso de IA, incluindo os direitos humanos e a responsabilidade jurídica das empresas (Casso, 2020).

Contudo, a implementação dessas tecnologias traz à tona controvérsias significativas. A substituição de funções humanas por sistemas autônomos pode aumentar a desigualdade social e marginalizar trabalhadores menos qualificados (Morozov, 2019). Além disso, a coleta de dados em grande escala e o uso de IA nas decisões empresariais levanta sérias preocupações sobre a privacidade e a segurança da informação (Boyd; Crawford, 2012). Nesse cenário, surge a necessidade de regulamentações robustas e uma governança clara para prevenir abusos e assegurar o uso ético e justo dessas tecnologias (Govindarjan, 2020).

A metodologia utilizada neste trabalho é uma revisão bibliográfica, com base em artigos acadêmicos, livros e outros recursos científicos que abordam o impacto das novas tecnologias nos modelos de negócios, na gestão e nos direitos humanos. O estudo visa integrar as contribuições existentes para fornecer uma visão ampla e fundamentada sobre os desafios e as possibilidades do futuro corporativo com o avanço da automação e da IA.

Este artigo está estruturado da seguinte forma: após esta introdução, inicialmente apresentará a transformação dos modelos de negócios e dos ambientes de trabalho, considerando o impacto das tecnologias emergentes. No seguinte capítulo, discutiremos o papel dos gestores no contexto híbrido, com foco nas habilidades e mudanças no processo decisório. Após será abordado as questões éticas e jurídicas, analisando a privacidade, os direitos humanos e a governança de sistemas automatizados. Por fim, a conclusão refletirá sobre as perspectivas futuras e as recomendações para mitigar os desafios identificados.

2 Desenvolvimento

2.1 A nova revolução industrial e o impacto das tecnologias emergentes

A Quarta Revolução Industrial, marcada pela integração de tecnologias emergentes como Inteligência Artificial (IA), Big Data, Internet das Coisas (IoT) e automação, está transformando os modelos de negócios e redefinindo as dinâmicas corporativas. Segundo Schwab (2016), essa revolução "não se limita a mudanças em processos produtivos, mas envolve uma transformação completa de sistemas inteiros em todas as indústrias e economias". Essa convergência tecnológica cria um ecossistema onde dados, máquinas e humanos coexistem em novos formatos de trabalho, ampliando a eficiência operacional e gerando novas oportunidades de inovação.

A implementação de tecnologias emergentes está impulsionando a transformação de diversas áreas organizacionais. A IA, por exemplo, permite análises de dados em grande escala, automatizando processos que antes demandavam grande esforço humano. Como argumentam Boyd e Crawford (2012), "Big Data não é apenas uma questão de tamanho, mas de como os dados são coletados, analisados e aplicados para prever comportamentos e tendências".

A Internet das Coisas (IoT) conecta dispositivos e sensores para coletar dados em tempo real, permitindo tomadas de decisão mais ágeis e embasadas. Blair (2018) destaca que "as empresas que adotam IoT podem integrar cadeias de suprimento, operações e logística em uma única plataforma inteligente". Isso fomenta o surgimento de novos modelos de negócios, como os baseados em serviços contínuos, em vez de produtos tradicionais, reforçando a economia da subscrição e soluções personalizadas.

O avanço da automação e da IA tem provocado debates sobre a substituição de atividades humanas por sistemas autônomos. De acordo com Johansson (2019), profissões com tarefas repetitivas e previsíveis, como contabilidade básica, manufatura e transporte, estão entre as mais vulneráveis. O Fórum Econômico Mundial (2020) estima que até 2025 cerca de 85 milhões de empregos poderão ser eliminados pela automação, mas também surgirão 97 milhões de novas funções, exigindo uma requalificação acelerada da força de trabalho. Embora as máquinas possam realizar tarefas com maior precisão e eficiência, Morozov (2019) alerta para o impacto social dessa transição. Ele afirma que "a substituição de empregos não qualificados por sistemas autônomos pode intensificar a desigualdade, marginalizando ainda mais os trabalhadores sem acesso à educação tecnológica".

Com a automação e o uso crescente da IA, as formas de trabalho estão sendo radicalmente transformadas. O local físico de trabalho está sendo substituído por ambientes digitais, e as tarefas rotineiras, anteriormente executadas por humanos, estão sendo delegadas a sistemas inteligentes. Johansson (2019) afirma que "o trabalho está se tornando menos mecânico e mais cognitivo, criando novas demandas por habilidades estratégicas, criativas e emocionais". Essa transformação também impacta a cultura organizacional, exigindo que as empresas invistam na requalificação de sua força de trabalho para lidar com as novas exigências do mercado. Morozov (2019) adverte que, embora a tecnologia possa reduzir custos operacionais, é essencial que as organizações adotem políticas inclusivas para evitar a marginalização de trabalhadores que não possuem as competências tecnológicas necessárias.

A digitalização e o trabalho remoto estão redefinindo as relações corporativas, promovendo maior flexibilidade e conectividade. Com a pandemia de COVID-19, muitas empresas aceleraram a adoção do trabalho remoto, percebendo os benefícios de produtividade e redução de custos operacionais (Fórum Econômico Mundial, 2020). No entanto, essa transição exige que os gestores implementem ferramentas de comunicação eficazes e promovam uma cultura de colaboração virtual. Segundo Zuboff (2019), o trabalho remoto, aliado à digitalização, "possui o potencial de aumentar a autonomia do trabalhador, mas também gera novos desafios relacionados à privacidade e ao equilíbrio entre vida pessoal e profissional". Além disso, Schwab (2016) destaca que a digitalização permite que empresas atraiam talentos globalmente, ampliando as oportunidades de inovação, mas exige um esforço para gerenciar equipes multiculturais e dispersas geograficamente. Um exemplo claro está na indústria de manufatura, onde a automação já eliminou milhões de empregos ao redor do mundo. Segundo o relatório do Fórum Econômico Mundial (2020), a pandemia de COVID-19 acelerou essa tendência, destacando a necessidade urgente de programas de requalificação em larga escala. Além disso, a inclusão digital deve ser uma prioridade para governos e organizações, garantindo que trabalhadores marginalizados tenham acesso a ferramentas e treinamentos necessários para participar da economia digital.

A requalificação, porém, requer um esforço coletivo. Políticas públicas, programas corporativos e iniciativas educacionais devem estar alinhados para fornecer as habilidades técnicas e digitais essenciais para os trabalhadores. Iniciativas como o "Pacto Global de Requalificação" da Organização Internacional do Trabalho (OIT) são exemplos de abordagens promissoras nesse sentido.

2.2 Desafios para os Gestores: Habilidades Necessárias para Conduzir Equipes em um Mundo Híbrido

A revolução tecnológica impõe novos desafios para os gestores, que agora precisam liderar equipes compostas não apenas por pessoas, mas também por sistemas inteligentes e autônomos. Esse novo contexto exige mudanças profundas na forma de gerir, integrando tecnologia, empatia e habilidades adaptativas. Como Schwab (2016) destacou, "os líderes de hoje enfrentam o desafio de não apenas navegar por um cenário tecnológico em rápida evolução, mas também de garantir que a transformação seja inclusiva e ética".

A gestão de equipes em um ambiente híbrido, composto por humanos e sistemas autônomos, exige uma abordagem inovadora. Gestores precisam compreender o funcionamento das tecnologias, como Inteligência Artificial (IA) e robótica, para supervisionar processos integrados e extrair o máximo potencial tanto das máquinas quanto dos humanos. De acordo com Davenport e Kirby (2016), "o papel dos gestores em ambientes híbridos não será substituir as máquinas, mas sim criar uma sinergia entre humanos e sistemas inteligentes para alcançar os objetivos organizacionais". Além disso, os gestores devem garantir que os colaboradores humanos entendam como interagir com essas tecnologias, promovendo treinamentos e fomentando uma cultura de aprendizado contínuo. Como Bowen (2020) afirma, "a liderança em ambientes híbridos envolve mais do que delegar tarefas – trata-se de capacitar equipes para que se adaptem às mudanças com confiança".

Segundo Govindarjan (2020), “os gestores do futuro precisarão ser tecnólogos competentes e, ao mesmo tempo, líderes inspiradores que fomentem criatividade e empatia em suas equipes”. Entre as habilidades técnicas, destaca-se o conhecimento básico sobre IA, análise de dados e sistemas autônomos, permitindo que os gestores tomem decisões informadas sobre a implementação e uso dessas tecnologias. No entanto, as habilidades emocionais são igualmente importantes. Estudos indicam que competências como liderança adaptativa, comunicação eficaz e inteligência emocional serão fundamentais para lidar com a diversidade e a complexidade dos novos ambientes de trabalho (Johansson, 2019).

Os gestores também enfrentarão dilemas éticos e sociais ao liderar em um mundo cada vez mais tecnológico. A privacidade dos dados, por exemplo, torna-se uma questão crítica no contexto de big data e sistemas autônomos. Como Zuboff (2019) alerta, "o poder da coleta e análise massiva de dados desafia os direitos individuais à privacidade, e os líderes organizacionais têm um papel fundamental em criar políticas que respeitem esses direitos".

Outro desafio ético envolve a inclusão digital. É responsabilidade dos gestores garantir que a automação não marginalize trabalhadores sem habilidades técnicas avançadas. Isso exige a promoção de programas de capacitação e políticas de diversidade e inclusão no local de trabalho. Morozov (2019) reforça que "a transformação tecnológica pode ampliar as desigualdades sociais se os líderes não adotarem uma abordagem consciente e proativa". Além disso, os gestores devem equilibrar a eficiência proporcionada pela automação com a necessidade de manter o toque humano nas interações organizacionais. Como Schwab (2016) afirma, "em um mundo hiperautomatizado, a liderança humana deve garantir que a tecnologia permaneça uma ferramenta a serviço da humanidade, e não o contrário".

2.3. Desafios Jurídicos e Éticos no Uso de Inteligência Artificial

A crescente aplicação da Inteligência Artificial (IA) no contexto corporativo e social traz consigo uma série de desafios jurídicos e éticos. A automação de processos decisórios e o uso massivo de algoritmos têm levantado debates sobre governança, responsabilidade legal e respeito aos direitos humanos. Nesse cenário, é essencial desenvolver regulamentações claras e mecanismos de supervisão que garantam a ética, a justiça e a transparência.

O uso de IA em diferentes setores tem demandado um esforço global para desenvolver estruturas regulatórias que assegurem seu uso responsável. Segundo Cath et al. (2018), “a governança da inteligência artificial é essencial para mitigar riscos associados à automação, como discriminação algorítmica e violações de privacidade”. Organizações internacionais, como a UNESCO e a União Europeia, têm liderado esforços para estabelecer diretrizes éticas e legais para o desenvolvimento e implementação de IA. Um exemplo significativo é o Regulamento Europeu de Inteligência Artificial proposto pela Comissão Europeia, que classifica os sistemas de IA em níveis de risco e busca promover transparência e segurança (European Commission, 2021).

No entanto, países como o Brasil ainda estão em estágios iniciais desse debate, com a tramitação de projetos de lei como o PL 21/2020, que trata dos princípios e diretrizes para o uso de IA no país. A falta de regulamentação clara pode levar ao uso indevido de IA em contextos sensíveis, como a segurança pública, a saúde e o mercado financeiro. Além disso, é necessário considerar a governança da IA em empresas privadas, garantindo que seus algoritmos sejam auditáveis, explicáveis e livres de preconceitos.

A automação de decisões levanta questões cruciais sobre justiça e responsabilidade. Quem é responsável pelos danos causados por uma decisão errada tomada por um sistema de IA? De acordo com Binns (2018), “o uso de IA pode obscurecer a responsabilidade legal, já que algoritmos frequentemente operam como caixas-pretas”. Isso significa que, mesmo os criadores dos sistemas, às vezes, não conseguem explicar exatamente como a decisão foi tomada.

No setor jurídico, sistemas de IA já estão sendo utilizados para prever resultados judiciais e recomendar decisões, como o caso do software COMPAS nos Estados Unidos, que auxilia na análise de risco de reincidência criminal. Estudos, no entanto, mostraram que o COMPAS apresentava preconceitos raciais em suas recomendações (Angwin et al., 2016). Esse exemplo destaca a necessidade de supervisionar algoritmos para garantir que decisões automatizadas não reforcem desigualdades sistêmicas. Além disso, surge o debate sobre a ética em decisões automatizadas. Por exemplo, em sistemas de saúde, algoritmos de triagem podem priorizar pacientes com base em fatores que nem sempre refletem as necessidades reais. É essencial garantir que os sistemas sejam projetados com valores éticos embutidos, de modo a preservar a justiça e a dignidade humana.

O respeito aos direitos humanos no uso de IA é um dos maiores desafios éticos. A IA pode potencializar desigualdades existentes, prejudicando grupos já marginalizados. Conforme afirma Eubanks (2018), “os sistemas automatizados, muitas vezes, perpetuam as falhas estruturais da sociedade, replicando preconceitos existentes em dados históricos”.

A privacidade também é um tema central. Em um mundo cada vez mais digitalizado, a coleta e o processamento de grandes volumes de dados (Big Data) por sistemas de IA podem invadir a privacidade dos indivíduos. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na Europa são passos importantes para proteger os direitos de usuários contra a coleta indevida e o uso abusivo de dados. Outro aspecto relevante é a promoção da equidade e transparência. Organizações precisam adotar práticas éticas no uso de IA, desenvolvendo sistemas que promovam igualdade de oportunidades e minimizem impactos negativos para grupos vulneráveis. Como sugere Floridi et al. (2018), “a ética da IA deve priorizar a dignidade humana, a inclusão e a justiça em todos os contextos de uso”.

3 Considerações Finais

Este artigo abordou as transformações significativas impulsionadas pela Quarta Revolução Industrial, com foco no impacto das tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial (IA), Big Data, Internet das Coisas (IoT) e automação, nos modelos de negócios, nos ambientes de trabalho e no papel dos gestores. Discutimos como essas inovações estão reconfigurando setores tradicionais, alterando a natureza das profissões e exigindo novas habilidades e responsabilidades por parte das lideranças. Além disso, analisamos questões éticas e jurídicas relacionadas ao uso da IA e à privacidade, bem como os desafios de equilibrar inovação tecnológica com a proteção dos direitos humanos e a inclusão social.

As mudanças tecnológicas estão reformulando o mundo dos negócios e o mercado de trabalho, introduzindo um cenário híbrido em que humanos e sistemas autônomos trabalham lado a lado. Isso demanda não apenas a adaptação das empresas para explorar essas oportunidades, mas também o desenvolvimento de políticas públicas e programas de capacitação que promovam a requalificação da força de trabalho e a inclusão digital de profissionais menos qualificados. Por outro lado, é imperativo que as empresas adotem práticas éticas no uso da IA, implementando governança transparente e responsável para lidar com os desafios de privacidade e justiça.

Diante desse panorama, é essencial que empresas e gestores comecem a se preparar para os desafios e oportunidades desse novo mundo. Sugere-se que as organizações invistam em tecnologias que impulsionem sua competitividade, mas que, ao mesmo tempo, sejam socialmente responsáveis. A criação de equipes interdisciplinares, compostas por profissionais técnicos e especialistas em ética, poderá ser uma abordagem estratégica para lidar com as complexidades da IA. Do ponto de vista dos gestores, habilidades como pensamento crítico, liderança empática, tomada de decisão baseada em dados e conhecimentos em tecnologia serão indispensáveis. Além disso, os governos devem desempenhar um papel ativo na regulação da IA e no incentivo à educação tecnológica, promovendo a sustentabilidade social e econômica.

Pensando a longo prazo, nos próximos 20 a 40 anos, espera-se que a sociedade esteja mais integrada às tecnologias emergentes, com impactos significativos tanto nos modelos de negócios quanto na dinâmica social. No entanto, isso só será viável se as empresas adotarem estratégias que conciliem inovação com sustentabilidade. A inclusão digital, a educação para o futuro do trabalho e a promoção de direitos humanos precisam ser prioridades. Além disso, as organizações que conseguirem alinhar crescimento econômico com responsabilidade social estarão melhor posicionadas para prosperar em um mundo hiperconectado.

Por fim, a Quarta Revolução Industrial traz oportunidades promissoras, mas também exige comprometimento ético e preparação. O futuro será moldado não apenas pelas tecnologias que desenvolveremos, mas também pelas escolhas que faremos enquanto sociedade. O desafio está em criar um ambiente em que o progresso tecnológico e os valores humanos possam coexistir harmoniosamente, promovendo um crescimento que seja inclusivo, justo e sustentável.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Blair, M. (2018). The impact of artificial intelligence on business and management. Routledge.

Bowen, P. (2020). The future of work: How AI and automation will transform the workplace. Wiley.

Boyd, D., & Crawford, K. (2012). Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, Communication & Society, 15(5), 662-679. 10.1080/1369118X.2012.678878">https://doi.org/10.1080/1369118X.2012.678878

Casso, R. (2020). The ethics of artificial intelligence in business decision making. Oxford University Press.

Govindarjan, V. (2020). Strategic innovation: Leading change in the age of artificial intelligence. Harvard Business Review Press.

Johansson, T. (2019). Leading in a digital world: Understanding the challenges of artificial intelligence in management. Journal of Business Studies, 43(7), 44-56. 10.1080/0892563X.2019.1675971">https://doi.org/10.1080/0892563X.2019.1675971

Morozov, E. (2019). The net delusion: The dark side of internet freedom. PublicAffairs.

Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.

Davenport, T. H., & Kirby, J. (2016). Only humans need apply: Winners and losers in the age of smart machines. Harper Business.

Eubanks, V. (2018). Automating inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. St. Martin's Press.

Fórum Econômico Mundial. (2020). The future of jobs report 2020. Disponível em: https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2020

Organização Internacional do Trabalho (OIT). (2020). Pacto global para a requalificação: Um plano para a economia digital.

Schwab, K. (2016). The fourth industrial revolution. World Economic Forum.

Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine bias: There’s software used across the country to predict future criminals. And it’s biased against blacks. ProPublica. Disponível em: https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing

Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. Proceedings of the 2018 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 149–159. 10.1145/3287560.3287583">https://doi.org/10.1145/3287560.3287583

Cath, C., Wachter, S., Mittelstadt, B., Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). Artificial Intelligence and the 'Good Society': The US, EU, and UK approach. Science and Engineering Ethics, 24(2), 505–528. https://doi.org/10.1007/s11948-017-9901-7

European Commission. (2021). Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain union legislative acts. EUR-Lex. Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/

Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., & Vayena, E. (2018). AI4People: An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5

¹ Bacharel em Sistemas de Informação. Especialista em Segurança de Rede de Computadores. Mestrando em Tecnologias Emergentes em Educação pela Must University. E-mail: [email protected]