A literacia em IA é frequentemente traduzida numa formação: um módulo, um certificado, uma caixa assinalada. Isso não está incorreto, mas também não é aquilo que a palavra exige. Literacia significa que alguém compreende o que um sistema faz e não faz, onde estão os limites de uma resposta, e quando um resultado deve ser verificado antes de chegar a outro lugar. Isso é uma competência diferente de saber utilizar uma janela de chat.
Um colaborador que sabe como formular um prompt não é, por definição, literado no sentido que aqui conta. A literacia em IA trata do reconhecimento de risco: quando é que uma resposta contém um erro que não é percetível, quando é que dados empresariais são partilhados com um sistema que os utiliza noutro lugar, quando é que um resultado de IA é a base de uma decisão que, na realidade, merece verificação. Quem não ensina isto, ensina os colaboradores a operar uma ferramenta sem lhes ensinar quando não devem confiar nela.
A literacia só tem sentido se estiver alinhada com o que acontece na prática. Se os colaboradores já utilizam uma ferramenta que ninguém aprovou, uma formação genérica sobre princípios de IA vale pouco enquanto ninguém souber quais são essas ferramentas e para que são utilizadas. Literacia sem visão sobre a utilização é um programa que passa ao lado da prática.
Aí está também a forma mais simples de aprender algo: perguntar. Não perguntar para exigir justificação, mas perguntar para compreender o que se passa. Um colaborador que utiliza uma ferramenta para trabalhar mais rapidamente raramente o conta voluntariamente se a pergunta parecer um controlo que pode levar a uma penalização. A literacia não começa, portanto, por dar instruções, mas por criar um ambiente em que relatar não seja um risco.
Uma formação pode explicar o que é um modelo de linguagem, de onde vem o enviesamento (bias) e quando um resultado deve ser verificado. Uma formação não pode garantir que esse conhecimento seja aplicado no momento em que realmente importa: sob pressão de tempo, num prazo limite, numa tarefa que já correu bem cem vezes. Também uma formação pontual não consegue acompanhar aquilo que muda. Os sistemas são ajustados, novas ferramentas ficam disponíveis, a utilização desloca-se. Por isso, a literacia não pertence a um momento, mas a um ritmo repetido — tal como a reavaliação periódica das classificações de risco não é um exercício único, mas um processo recorrente.
A literacia dos colaboradores não dispensa uma organização da questão de quem supervisiona o quê. Se um colaborador incorpora um resultado de IA numa decisão, e essa decisão se revela incorreta, então a questão de quem é responsável quando uma aplicação de IA comete um erro não fica respondida com "o colaborador devia saber". A responsabilidade situa-se em vários níveis: em quem implementou o sistema, em quem organizou a supervisão, em quem estabeleceu os enquadramentos. A literacia dos indivíduos é parte dessa cadeia, não um substituto dela. O que a supervisão humana significa na prática está relacionado com a questão de saber se a pessoa que supervisiona compreende também suficientemente aquilo que está a supervisionar — sem essa compreensão, a supervisão é uma formalidade.
Muitas organizações tentam associar a literacia em IA a um processo de compliance ou de risco já existente. Isso parece lógico, mas na prática uma segunda camada ao lado de um processo existente raramente é utilizada: os colaboradores seguem o processo que já conhecem e ignoram o novo, mesmo quando este está mais alinhado com a prática. Por que razão um segundo processo ao lado do existente é ignorado é uma questão que vai além da formação: trata-se de onde a literacia é registada, testada e utilizada no próprio trabalho.
Não podemos dizer quanta formação é suficiente, nem que percentagem de colaboradores age efetivamente de forma diferente após um programa. Isso varia por organização, por função, por nível de risco das tarefas que alguém executa. Alguém que redige diariamente contratos com clientes com apoio de IA precisa de um nível de literacia diferente de alguém que utiliza a IA ocasionalmente para um resumo. Uma resposta única para "quanta formação é suficiente" não existe, e por isso não a damos.
A literacia sem visão sobre os riscos de situações individuais de utilização permanece abstrata. Um colaborador que introduz dados empresariais numa janela de chat gratuita corre um risco diferente de um colaborador que utiliza um sistema interno e protegido, e o que faz com dados empresariais numa janela de chat gratuita é uma questão que exige uma resposta diferente em cada situação. A literacia não é, portanto, um único programa para toda a organização, mas uma adequação a aquilo com que as pessoas realmente trabalham.
Essa adequação começa por saber quais as tarefas já apoiadas por IA e em que medida. O scan de trabalho da FTE TO AI calcula, por tarefa, que parte do trabalho pode ser assumida pela IA, oferecendo assim uma imagem concreta de onde a literacia é mais necessária: não em termos gerais, mas no local onde o trabalho realmente muda.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
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