MODELOS DE IA ESTÃO ENLOUQUECENDO – E SUA CARREIRA PODE PAGAR O PREÇO

A Inteligência Artificial generativa está chegando ao limite do seu próprio modelo. O alarme soou quando pesquisadores detectaram que IAs treinadas com conteúdos gerados por outras IAs estão colapsando em precisão, diversidade e coerência. Isso tem impacto direto em profissionais que usam IA como apoio para decisões, produção de conteúdo ou automações.

Se você se apoia em ferramentas como ChatGPT, Gemini ou Copilot para relatórios, treinamentos, atendimento, textos ou análises, saiba: há risco real de decisões enviesadas por dados “auto-reciclados”. Para quem lidera pessoas ou quer acelerar a carreira, é essencial entender como isso afeta a produtividade e a confiança nas entregas.

Líderes do futuro não são apenas os que dominam IA — são os que sabem quando e como equilibrá-la com pensamento crítico e mentoria estratégica.

Estudos recentes, como o publicado na Nature, alertam para um fenômeno preocupante: modelos de IA aprendendo com dados sintéticos gerados por outras IAs. Esse “canibalismo algorítmico” cria bolhas de informação, reduzindo drasticamente a qualidade e autenticidade do que é produzido.

Chamado de Model Autophagy Disorder, o problema acelera à medida que o volume de dados reais diminui e os conteúdos “de IA para IA” aumentam. O resultado? Geração de textos mais redundantes, erros sendo replicados em larga escala e decisões estratégicas sendo tomadas com base em distorções.

Esse cenário exige que executivos, líderes e analistas fiquem atentos à origem dos dados, validação humana e ao uso ético das ferramentas.

Este colapso de IA pode afetar toda a cadeia de valor corporativa:

• Negócios: decisões mal-informadas baseadas em IA sem validação crítica.

• Comunicação: campanhas e conteúdos repetitivos e genéricos, sem autenticidade.

• Desenvolvimento de talentos: treinamentos enviesados e sem aderência à realidade.

• Produtividade: dependência excessiva de IA leva à redução da capacidade analítica humana.

• Reputação: empresas que propagarem informações falsas ou enviesadas perderão confiança de clientes e investidores.

Organizações que usam IA como pilar de crescimento precisam incorporar governança de dados, curadoria humana e formação crítica nos times. Isso se aplica também a profissionais em transição, líderes de primeira viagem e executivos que utilizam IA para escalar suas entregas.

Estudos e fontes:

1. Shumailov et al. (2023). The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget. Nature.

2. OpenAI (2024). Model Evaluation Techniques for Alignment.

3. MIT Tech Review. AI Is Polluting Itself (2024).

4. Harvard Business Review. Avoiding the AI Feedback Loop in Strategy (2023).

Essas pesquisas mostram que confiar cegamente em outputs de IA sem controle de qualidade leva a um efeito dominó de decisões ruins. A tendência é que, com mais modelos sendo treinados com outputs sintéticos, a IA comece a “alucinar” com mais frequência, prejudicando a confiabilidade de seus usos corporativos.

Passo a passo para profissionais:

• Verifique sempre a fonte dos dados em outputs de IA.

• Use IA como primeiro rascunho, nunca como versão final.

• Crie políticas internas de uso da IA com pontos de validação humana.

• Não use IA para decisões estratégicas sem triangulação com dados reais.

• Procure mentoria que combine visão humana e tecnologia (Noogenese, por exemplo).

• Teste periodicamente a qualidade dos outputs com auditorias de conteúdo.

Será que você já está tomando decisões contaminadas?

É possível que sim. Quanto mais usamos IA como única fonte, maior a chance de cairmos em loops de falsidade bem formulada. Inteligência Artificial precisa de Inteligência Humana crítica por trás.

A diferença entre um profissional comum e um líder de alto desempenho, hoje, é saber usar IA com discernimento — e com apoio de mentores experientes.

Na Noogenese, ajudamos executivos a dominarem tecnologia sem perder o controle.

www.noogenese.com.br

Instagram: @noogenese