A inteligência artificial vem ganhando espaço nas rotinas corporativas, mas um novo estudo publicado na Harvard Business Review levanta um alerta importante sobre o uso dessa tecnologia em decisões estratégicas. A pesquisa, conduzida pelos professores José Parra-Moyano, Patrick Reinmoeller e Karl Schmedders, analisou como gestores tomam decisões com e sem o apoio de IA. O experimento envolveu mais de 300 executivos convidados a prever o preço futuro de uma ação da Nvidia, com base em dados reais do mercado. Metade deles pôde discutir com colegas, enquanto a outra metade teve acesso ao ChatGPT para formular suas projeções.
Os resultados indicaram que os participantes que usaram a IA ficaram mais otimistas após a consulta, aumentando suas estimativas em média US$ 5.11. Já os que conversaram entre si adotaram uma postura mais cautelosa, reduzindo suas previsões em cerca de US$ 2.20. Na comparação final, todos os grupos erraram para cima, mas o desempenho daqueles que usaram o ChatGPT foi inferior. A pesquisa sugere que o uso da IA, por si só, pode levar a decisões mais arriscadas e com maior excesso de confiança.
Os autores identificaram que essa diferença pode ser explicada por uma combinação de fatores. Um deles é a tendência da IA de projetar tendências passadas de forma linear, sem considerar mudanças de contexto. Além disso, a forma confiante com que a IA apresenta suas respostas cria um “viés de autoridade”, fazendo com que os usuários confiem mais na tecnologia do que em suas próprias percepções. Outro ponto importante é a ausência de emoções na IA, que, ao contrário dos humanos, não sente receio ou intuição diante de cenários incertos, o que pode levar a análises frias, porém imprecisas.
Embora o estudo não questione o valor da IA em tarefas rotineiras ou analíticas, ele reforça que, no caso de decisões complexas e com alto grau de incerteza, o olhar humano continua essencial. Os pesquisadores recomendam o uso da IA como ponto de partida, mas destacam a importância do debate coletivo, da análise crítica e do equilíbrio entre dados e contexto.
