A IA alucina. Mas é você quem vira manchete.

Dezembro/2025 –

A IA alucina. Mas é você quem vira manchete.

O caso SporTV expõe um problema silencioso: terceirizar o pensamento para a máquina.

Após abordar o emprego dos recursos de Inteligência Artificial nos artigos das últimas edições, vamos analisar um caso real, ocorrido recentemente, sobre a importância dos profissionais de todas as áreas e, especialmente, os de Tecnologia da Informação repensar sua relação com as ferramentas de IA generativa.

O apresentador, Felipe Diniz, âncora do programa SporTV, da Rede Globo, anunciou ao vivo, no último dia 23/10/2025, no programa Troca de Passes, com a naturalidade de quem lê um teleprompter confiável (conferindo os dados em um tablet), os resultados de cinco partidas de futebol que não existiram...

Sua intenção era apresentar à audiência – torcida do Palmeiras, em particular - uma notícia animadora, após a derrota por 3 a 0, para a LDU na Copa Libertadores. Ele citou jogos de outros times que teriam revertido desvantagens semelhantes, na competição em outras ocasiões.

A informação compartilhada ao vivo foi gerada por Inteligência Artificial.

O constrangimento não foi imediato, mas foi inevitável. O apresentador foi obrigado a se retratar publicamente, no dia seguinte, porque as redes sociais “explodiram” e o caso virou um símbolo de um problema que vai muito além do jornalismo esportivo.

A “confiança cega” nos coloca em risco

Existe um comportamento quase ingênuo que ainda permeia nossa relação com a IA que é tratá-la como se fosse uma fonte absoluta de verdade. Como se, por trás daquelas respostas bem articuladas, houvesse algum tipo de verificação de fatos de forma automática. Não há.

O ChatGPT e as ferramentas de IA generativas equivalentes não consultam bases de dados em tempo real para validar informações. Eles fazem previsões estatísticas sobre qual palavra deveria vir em seguida, baseando-se em padrões de texto coletados durante o treinamento.

Quando o modelo de linguagem não tem certeza sobre algo ele “não admite ignorância”. Ele inventa. As IA fazem isso com “coerência, fluência e uma convicção que engana até profissionais experientes”.

Essa invenção proposital ganhou um jargão técnico: alucinação de IA. E diferente das alucinações humanas, essas são sistemáticas, difíceis de detectar e potencialmente catastróficas quando escapam para qualquer ambiente de produção de conteúdo.

O que realmente precisa mudar é nossa postura

O erro do apresentador do SporTV não foi adotar o emprego da tecnologia para exemplificar a possibilidade de reversão de um resultado adverso. Foi falhar no processo. Foram ignoradas as “camadas básicas de validação” que sempre existiram no jornalismo sério: checar a fonte, confirmar com uma segunda instância e aplicar senso crítico antes de ir ao ar.

A responsabilidade final nunca será do algoritmo. Será sempre de quem não validou os resultados da pesquisa. O emprego dos recursos de IA deve ser visto como um assistente extremamente capaz que pode, eventualmente, estar completamente errado.

Essa deve ser a mentalidade correta porque a IA não é um oráculo infalível.

É preciso conhecer e praticar a diferença entre delegar e terceirizar sua própria capacidade de julgamento.

Um protocolo prático para quem não quer “virar manchete”

Para quem trabalha com dados sensíveis, código crítico ou comunicação profissional, como sugestão, considere adotar estas práticas imediatamente:

Antes de usar qualquer saída de IA em produção, questione a origem. Se o modelo cita informações que você desconhece, que parecem estranhas, ou ainda cita estatísticas sem referências, pare. Valide externamente. Consulte a documentação oficial, os repositórios confiáveis, ou fontes primárias.

Avalie o risco do erro. Erros (bugs) em códigos de teste têm consequências diferentes de um bug em sistema financeiro ou em um sistema de controle de voo. Lembram da falha cibernética global da CrowdStrike, em 19/07/2024? Uma informação imprecisa em uma sessão de brainstorming com a equipe pode ser tolerável, mas em um relatório para o CEO, para os clientes, em um processo judiciário ou em uma auditoria, não será.

E o que falar das sentenças judiciais geradas com decisões falsas por IA, dos advogados nos EUA processados por usarem precedentes jurídicos inventados pelo ChatGPT e do médico que confiou em IA para diagnóstico e errou?

O nível de verificação da informação deverá ser validado conforme seu impacto potencial.

Assuma sempre a responsabilidade final. A IA pode ter gerado o conteúdo, mas quem comunica, compartilha, publica e faz uso é você.

Quem valida é você.

Quem responde pelo erro é você.

Seguem dicas de como incorporar um processo novo, um fluxo simples, na sua rotina profissional:

a) receber a sugestão da IA,

b) validar criticamente,

c) adaptar ao contexto real,

d) confirmar a precisão, e, só então,

e) implementar e prosseguir.

Um atalho diferente desse fluxo não será seguro...

Não coloque sua trajetória profissional em risco. Atualmente, em um mercado de trabalho onde a reputação viaja rápido e permanece registrada indefinidamente, um deslize público, por confiar cegamente em IA, pode custar mais do que o tempo que você economizou usando a ferramenta. A diferença entre o profissional amador e o profissional maduro não está em quantas ferramentas ele domina, mas como ele é criterioso ao usar cada uma delas. Em um cenário onde todos têm acesso às mesmas IAs, o diferencial competitivo não é mais tecnológico. É cognitivo.

Utilize métodos e ferramentas que utilizam tecnologia para validar a precisão de informações com verificação integrada, que combina processamento de linguagem natural com dados de fontes confiáveis para avaliar a veracidade de alegações em tempo real. Outra abordagem é o uso de modelos com RAG (Retrieval-Augmented Generation), que integram um componente de recuperação de informações a modelos generativos. Esses modelos buscam informações relevantes em bases de dados externas antes de gerar respostas, melhorando a precisão ao fornecer informações contextualizadas e verificadas. Essas tecnologias oferecem respostas mais fundamentadas e baseadas em fontes confiáveis, embora ainda exijam supervisão humana para garantir a qualidade e a precisão das informações geradas.

As perguntas que ficam...

As ferramentas de IA vieram para ficar e se tornarão mais poderosas e convincentes, o que nos impõe o desafio de desenvolver um instinto afiado para detectar as inconsistências quando algo soa bem demais para ser verdade.

E você? Como está usando a IA? Está dirigindo no piloto automático?

Já parou para pensar que um profissional de TI, de mídia ou de conteúdo precisa dominar curadoria, validação e contexto e não só prompts?

Aprender: o caso, a tecnologia, o potencial.

Desaprender: a confiança cega, o mito que a IA sabe tudo.

Reaprender: criar processos, validação, IA como copiloto — nunca como piloto.