ROI da Ética em IA: o valor da responsabilidade
Como medir o valor financeiro, estratégico e reputacional da ética na inteligência artificial
👋Olá! Bem vindos a mais uma edição de Ética, Direito e Inteligência Artificial, por André Gualtieri!
Aqui vão algumas maneiras pelas quais eu posso te ajudar:
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Falar em ética na inteligência artificial ainda desperta, em muitas lideranças, a sensação de que estamos tratando de algo periférico, idealista ou, na melhor das hipóteses, regulatório.
Mas e se, na verdade, a ética fosse, para além da redução de risco, uma das estratégias mais sofisticadas de geração de valor no uso de IA? Essa é a tônica do position paper The ROI of AI Ethics: Profiting with Principles for the Future.
O texto apresenta uma contribuição relevante para profissionais que trabalham com IA, governança, compliance ou transformação digital, ao defender que a ética em IA deve ser vista como uma decisão de negócios estratégica, com impactos mensuráveis em performance, reputação, eficiência e inovação.
Uma nova fórmula para medir o valor da ética
Antes de apresentar esse modelo, vale lembrar o que significa ROI. A sigla vem do inglês Return on Investment, ou Retorno sobre o Investimento. Trata-se de uma fórmula utilizada para medir a eficiência ou a rentabilidade de um investimento, comparando o lucro obtido com o custo do investimento realizado. A fórmula tradicional é:
ROI = (Lucro Líquido ÷ Custo do Investimento) × 100%
No contexto de IA, essa abordagem pode ser limitada, pois muitas das consequências (positivas ou negativas) de um projeto de IA não se refletem apenas em valores financeiros imediatos. Pensando nisso, o paper propõe um modelo de ROI específico para a ética em IA:
ROI = (Valor Financeiro Direto + Valor Indireto + Valor Estratégico) ÷ Investimento Total × 100%
Onde:
Valor Financeiro Direto = mitigação de riscos + eficiência operacional + impacto na receita
Valor Indireto = impacto na confiança + reputação da marca + atração de talentos
Valor Estratégico = inovação + liderança de mercado
Esse modelo oferece um contraponto à visão tradicional que mede o retorno de tecnologias apenas por ganhos de produtividade ou corte de custos. Ao incluir elementos intangíveis e de longo prazo, ele fornece uma lente mais completa para avaliar as escolhas das organizações no campo da IA.
Dados que reforçam o argumento
Os autores citam dados de um estudo da IBM que mostram que organizações com uma estratégia de ética em IA bem definida apresentam ROI médio de 13%, contra 5,9% naquelas que não têm essa diretriz integrada. Mais do que um ideal, a ética em IA aparece aqui como uma vantagem competitiva concreta.
Os custos da negligência
O paper também relembra casos emblemáticos em que a ausência de ética custou caro:
O escândalo do Boeing 737 MAX, que resultou em duas tragédias aéreas com 346 vítimas fatais, envolveu falhas graves no sistema MCAS (Maneuvering Characteristics Augmentation System). O sistema automatizado, mal projetado e mal comunicado aos pilotos, levou a comandos incorretos que causaram a queda dos aviões. A negligência na avaliação dos riscos do sistema e a ausência de uma cultura sólida de segurança custaram à Boeing cerca de US$ 20 bilhões em perdas e danos.
O fracasso do Watson for Oncology, da IBM, expôs os limites de uma IA aplicada à medicina sem base ética e científica suficiente. O sistema, voltado a apoiar decisões clínicas no tratamento do câncer, foi treinado com dados enviesados e apresentou recomendações consideradas perigosas por especialistas. O excesso de confiança na automação e a falta de validação rigorosa levaram a um prejuízo estimado entre US$ 50 e 60 milhões, além de danos reputacionais significativos.
Esses exemplos mostram que negligenciar a ética não apenas expõe a riscos reputacionais e legais, mas também gera prejuízos tangíveis.
O surgimento das plataformas de governança
O paper discute também a emergência das plataformas de Governança de IA (como a Credo AI) que têm ajudado empresas a integrar boas práticas de maneira sistemática, audível e escalável.
Um dos casos apresentados é o da Mastercard, que implementou um sistema robusto de governança de IA, com repositórios, comitês, portal de fornecedores e envolvimento transversal dos funcionários na experimentação de IA generativa.
Essa abordagem não apenas mitiga riscos, mas também acelera a inovação.
Limitações e desafios
O texto reconhece que medir o ROI da ética em IA não é trivial. Intangíveis como confiança, marca, engajamento de funcionários e impacto ambiental ainda desafiam métricas robustas.
Por isso, os autores propõem a criação de uma "Engine de Retorno da Ética" que combine dados quantitativos e qualitativos para medir esse retorno.
Exemplos de dados quantitativos incluem reduções em custos regulatórios, aumento de produtividade, ou crescimento do faturamento após a implementação de práticas éticas.
Já os dados qualitativos podem envolver níveis de confiança de clientes medidos por pesquisas, análise de sentimento da marca, e a percepção de funcionários sobre a transparência e responsabilidade dos sistemas de IA utilizados na empresa.
Mas mesmo antes que isso seja viável em larga escala, já é possível adotar indicadores, checklists e frameworks que ajudem a dar forma à integração entre ética e performance.
Conclusão
A pergunta não é mais se vale a pena investir em ética na IA. A pergunta é: quanto custa não investir?
Empresas que antecipam riscos, cultivam confiança e apostam na transparência têm mais chances de conquistar valor econômico, vantagem competitiva e resiliência em um mercado que exige cada vez mais responsabilidade.
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