ChatGPT erra, e quando errar pode custar caro para o seu negócio
A inteligência artificial comete erros reais com consequências reais. Entenda quais são as principais limitações do ChatGPT para negócios, onde confiar e onde verificar, e como proteger decisões importantes dos erros da IA.
FUTURO DO MARKETING E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Thalles Diamantino
6/15/20263 min read
O advogado apresentou os precedentes, mas os precedentes não existiam...
Em 2023, um caso nos Estados Unidos virou referência para quem discute os riscos da IA em contextos profissionais. Um advogado usou o ChatGPT para pesquisar precedentes jurídicos para um processo. O sistema entregou uma lista bem formatada de casos, com nomes de juízes, datas, números de processo, tudo convincente. O advogado apresentou os precedentes em juízo, o juiz foi verificar e nenhum dos casos existia. O advogado foi sancionado.
Esse episódio virou símbolo porque ilustra algo específico sobre como os erros da IA acontecem: não são erros óbvios. São erros que parecem corretos, que têm o formato certo, o vocabulário certo, a estrutura certa. É essa característica que os torna perigosos para decisões de negócio.
Onde o ChatGPT erra mais? Um mapa prático
Fatos específicos e verificáveis. Datas exatas de eventos menores, títulos completos de publicações acadêmicas pouco citadas, números de leis específicas, resultados precisos de estudos com baixa representação nos dados de treinamento. Esses são os pontos de maior risco. O modelo gera com confiança mesmo sem ter a informação consolidada.
Dados atuais. Os modelos têm um corte de treinamento. Qualquer coisa que aconteceu depois dessa data (mudanças de lei, novos dados de mercado, lançamentos de produtos, alterações em regulamentações) o modelo não sabe, mas pode tentar inferir com base em padrões. O resultado pode estar desatualizado ou diretamente errado.
Cálculos matemáticos complexos. LLMs não são calculadoras. Eles estimam resultados de cálculos com base em padrões do treinamento. Para operações simples, funcionam. Para cálculos que envolvem múltiplos passos, frações complexas ou precisão numérica crítica, o risco de erro é real.
Raciocínio causal e lógico em sequências longas. O modelo pode perder o fio de um raciocínio longo, gerar uma conclusão aparentemente coerente que parte de uma premissa errada estabelecida 10 parágrafos antes, ou inverter a lógica de um argumento sem perceber.
Informação sobre entidades pequenas ou locais. Quanto menor a entidade (empresa local, profissional específico, evento regional) menos dados o modelo tem sobre ela. E menos dados significa mais espaço para alucinação.
O problema não é o erro necessariamente, é a confiança
O que torna os erros da IA generativa diferentes dos erros de uma busca no Google é que o Google devolve links, você ainda precisa ir à fonte e ler. Mas o ChatGPT devolve uma resposta, uma única resposta, formulada com autoridade, sem hesitação visível, sem sinal de incerteza. O formato sugere certeza mesmo quando o conteúdo está errado.
Um pesquisador da Universidade de Sheffield calculou que, para eliminar de forma confiável as alucinações, os modelos precisariam dizer "não sei" em até 30% das consultas, o que os tornaria muito menos úteis. Ou seja, a confiança excessiva é uma escolha de design, não um bug que será corrigido. O modelo foi treinado para ser útil. E para parecer útil, precisa responder.
"O perigo não é que a IA pareça errar. O perigo é que ela pareça certa quando está errando."
Como usar a IA com inteligência, o que verificar e o que confiar?
A IA generativa é genuinamente poderosa para síntese, estruturação, geração de primeiros rascunhos, análise de padrões em textos que você fornece, e exploração de ideias. Nesses usos, o risco de erro factual crítico é menor porque o modelo está operando sobre informação que você já forneceu.
O risco aumenta quando você pede ao modelo que recupere fatos específicos de seu próprio treinamento, especialmente sobre temas técnicos, jurídicos, médicos, históricos ou locais. Nesses casos, a regra prática é: use a resposta como ponto de partida, não como destino. Verifique em fontes primárias qualquer fato que tenha consequência real para uma decisão.
Para empresas, isso tem uma implicação direta: os dados que a IA tem sobre o seu negócio precisam ser corretos e consistentes nas fontes que os modelos consultam. Se o ChatGPT tem informações contraditórias sobre o seu endereço, seus serviços ou sua especialização, o erro que ele vai cometer sobre você não é culpa dele, é consequência da sua infraestrutura digital.
→ Leia também: Por que a IA inventa informações? a explicação real das alucinações
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