Em quase todo contato digital que faço hoje, percebo a presença de algum agente de inteligência artificial, seja no atendimento ao cliente, seja ajudando a fazer uma reserva de hotel, comprar um ingresso ou até mesmo organizando arquivos digitais. Tenho mais de 20 anos de observação e participação nesse mercado e, honestamente, nunca vi a convivência entre humanos e IA se tornar tão intensa e ao mesmo tempo tão delicada.

Ao pensar em como ensinar IA a pedir dados do jeito certo, enxergo um ponto delicado: como equilibrar praticidade e respeito à privacidade? Não é tarefa simples. E, nesse contexto, todos nós entramos em um novo campo de decisões sobre confiança, erros e riscos.

O contexto: IA em cada canto da rotina

Hoje, soluções de inteligência artificial como a Seeyu AI automatizam identificação de sentimentos, personalizam o discurso conforme a marca, integram dados externos e fazem da experiência do usuário algo único e eficiente. Mas com todo esse potencial, cresce também o desafio central de manejar dados pessoais com transparência e bom senso.

Na prática, agentes como os desenvolvidos no projeto Seeyu AI recebem milhares de mensagens e executam ações individuais: desde responder no WhatsApp do Beach Park, até direcionar recomendações com base no sentimento extraído do comentário de um cliente. E aí surgem perguntas que não podem ser ignoradas: qual dado a IA pode pedir? Como pedir? Deve-se pedir toda vez ou apenas quando for imprescindível?

O dilema é real. E foi justamente para dar luz a esse cenário que pesquisadores conduziram um estudo detalhado, criando experiências simuladas em que assistentes de IA pediam permissão para acessar informações particulares, como dados de apps de viagens, calendários ou contas financeiras.

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O estudo: como pessoas decidem o que compartilhar com IA?

Pude analisar, com dedicação, os resultados desse estudo descrito em diversos portais internacionais e notei como eles traduzem situações comuns da rotina. Os pesquisadores criaram um ambiente onde voluntários interagiam com um assistente virtual e, ao longo de tarefas cotidianas, como organizar uma viagem, conferir agenda ou solicitar detalhes bancários, a IA pedia acesso a diferentes tipos de dados.

O dado mais interessante desse experimento é que mais de 95% dos participantes autorizaram o compartilhamento automático de dados ao menos uma vez. Quando o assistente pedia apenas o necessário, 83% autorizaram sempre. Mas, ao cometer o erro de solicitar dados desnecessários, a confiança caiu e apenas 74% seguiram compartilhando sem restrição.

Esses números me mostram que, quando a IA comete um deslize e pede além do necessário, as pessoas reagem com mais cautela. O risco não está só na tecnologia, mas também na nossa vulnerabilidade psicológica: quando a IA mostra excesso, nossa proteção aumenta, mesmo que seja com dados aparentemente inofensivos.

A permissão depende sempre do contexto

Algo que me chamou muita atenção no estudo e bate com minha percepção do dia a dia é esta adaptação do nosso comportamento: o contexto sempre importa! Todo mundo ajusta o que compartilha conforme julga o ambiente mais ou menos seguro, mais ou menos esperado.

• 56% autorizaram sempre que a tarefa envolvia entretenimento, como música ou filmes
• Apenas 22% liberaram acesso automático em tarefas financeiras
• Dentro de uma mesma área, reparei que muitos compartilham facilmente o acesso ao clima, mas relutam em liberar dados sensíveis, como escaneamento de passaporte, por exemplo

As pessoas testam a IA, mas testam também se a IA as respeita.

A pesquisa mostra que 90% das pessoas acabam compartilhando, ao menos uma vez, dados “não requeridos” pela IA. Ou porque acham inofensivos ou simplesmente por acreditarem que “deve ser preciso mesmo”. Quando se trata de dados mais delicados, número de conta bancária, nome do filho, número do seguro social, quase metade preferiu segurar o compartilhamento, mesmo quando a tarefa pedia esses dados.

Os riscos vão além da permissão: infraestrutura importa

É comum pensarmos que o grande risco está só no tipo de dado solicitado, mas, como alertou Brian Sathianathan, CTO da Iterate.ai, o perigo maior aparece na infraestrutura em que a IA está rodando. Plataformas em clusters ou servidores compartilhados podem criar brechas indesejadas:

• Atacantes podem observar padrões de inferência da IA e mapear comportamentos sigilosos de empresas
• Há a ameaça do chamado “prompt injection”: instruções ocultas em PDFs, ferramentas ou esquemas que levam a IA a mudar sua lógica do que pode ou não acessar
• Se o sistema não for “blindado”, até dados supostamente protegidos podem vazar por pontos de engenharia social digital

Essas preocupações me fazem olhar para tecnologias como a Seeyu AI, que já priorizam ambientes isolados e controlados, como referência de transparência e proteção para empresas que prezam pela confiança do cliente. Afinal, não adianta pedir permissão direitinho se a casa não está segura.

Eu recomendo sempre se informar mais sobre o tema, acompanhando estudos sérios, como o publicado pela National Cybersecurity Alliance, que revelou que 58% dos usuários de IA nunca tiveram qualquer treinamento voltado à segurança ou privacidade desses dados.

Confiança: quando e por quê?

Durante minha carreira, percebi que a construção da confiança segue algumas etapas bem marcadas. O estudo citado reforça que as pessoas mudam o quanto confiam na IA de acordo com a tarefa e a percepção de utilidade.

• Para atividades de lazer, como ouvir música online, a maioria se sente confortável para compartilhar quase tudo
• Já em cenários ligados a contas bancárias, nome de familiares ou documentos, a confiança é muito menor
• Dentro de apps do dia a dia, a sensação de controle faz diferença: liberar acesso ao calendário parece menos invasivo do que liberar digitalização do passaporte

Essas nuances reforçam que nenhum sistema deve assumir que, só porque uma pessoa permitiu um dado uma vez, continuará permitindo para sempre e em qualquer contexto. É algo orgânico, feito caso a caso.

IA aprende a prever: até onde dá para confiar?

A segunda parte do estudo investigou se seria possível uma IA aprender a prever quando e o que usuários estariam dispostos a compartilhar, misturando padrões individuais e coletivos. O resultado foi surpreendente: essa IA preditiva acertou em cerca de 85% dos casos, chegando a mais de 94% onde a confiança era maior.

Mas foi justamente aí que Sathianathan destacou uma limitação que nunca saiu da minha cabeça: nem sempre o acerto estatístico é suficiente quando lidamos com informações sensíveis. Em áreas reguladas, como saúde e finanças, os requisitos legais e de compliance nunca podem ser deixados atrás do que o modelo entende das preferências do usuário.

O equilíbrio entre praticidade, medo e confiança

Eu já vi empresas com ótimos sistemas automáticos perderem o favoritismo do cliente por uma abordagem errada no momento de pedir dados. O segredo não está só na precisão da previsão, mas em deixar sempre claro por que aquela informação está sendo pedida e o que será feito com ela.

Transparência é o melhor aliado da confiança.

O desafio, e também a oportunidade, para projetos como o Seeyu AI é criar protocolos que humanizam a relação com o usuário mesmo diante de processos automatizados. A personalização, atrelada à proteção, faz com que o cliente se sinta respeitado, e não observado.

Reforço também a importância do treinamento. Ainda há um grande descompasso entre uso e preparo: um levantamento recente mostra que 65% dos entrevistados já utilizam IA, mas 58% não receberam qualquer orientação sobre riscos. Não basta adotar, é preciso ensinar e conscientizar.

Como empresas de vanguarda estão lidando com esses desafios?

Trabalho com IA há muito tempo e fico satisfeito ao notar a seriedade com que projetos como o Seeyu AI olham para esse ponto: da análise de sentimento ao uso cuidadoso de dados de clientes, passando por camadas de auditoria e integração com sistemas já existentes nas empresas. Um exemplo, que me orgulho de conhecer de perto, é o case do Beach Park, onde a automação ajudou a transformar o atendimento sem esquecer os limites do que o cliente aceita compartilharBeach Park: atendimento IA omnichannel.

Quem quiser se aprofundar mais sobre como implementar sistemas de monitoramento, análise e atendimento, pode explorar os guias e estudos de caso disponíveis na central de conhecimento e no blog da Seeyu AI.

Além disso, sugiro acompanhar indicadores e tendências sobre segurança de dados e IA em plataformas renomadas, para se manter atualizado e tomar decisões informadas para seu negócio e seus clientes.

Como avançar: práticas recomendadas?

Com minha experiência, elegi algumas orientações que levo para equipes e gestores:

• Use sempre explicações claras: diga ao usuário por que o dado é necessário e como será protegido
• Implemente revisões periódicas nos sistemas, para garantir que não há brechas ou pedidos de dados desnecessários
• Prefira rodar agentes críticos em ambientes isolados; nunca confie apenas na infraestrutura compartilhada
• Proporcione treinamentos frequentes para times e usuários finais
• Monitore pelo menos semanalmente logs de acesso e tentativas de uso indevido

Essas são só algumas recomendações para não perder o equilíbrio delicado entre praticidade, confiança e proteção.

Convido a todos a conhecerem o trabalho feito pelo time do Seeyu AI, avaliando cases reais como o J. Macêdo e compreendendo como, com a arquitetura certa, podemos alcançar o melhor da IA, transparente, segura e verdadeiramente centrada no cliente.

Conclusão

Ao ensinar IA a pedir dados, percebo que damos um passo para além da tecnologia: tratamos de respeito, expectativa e segurança. Humanizar a coleta de dados é, em última análise, cuidar da relação com o próprio usuário. O caminho mais acertado está em não ignorar os riscos, mas sim encará-los com clareza, informação e compromisso real. Indico que você acompanhe relatórios como o da Delinea para ficar sempre à frente em práticas modernas de segurança e, se quiser vivenciar na prática como a IA pode transformar mudanças com responsabilidade, recomendo conhecer nossas soluções, que unem tecnologia, proteção e inteligência sob medida para seu negócio.

Perguntas frequentes

O que é ensinar IA a pedir dados?

Ensinar IA a pedir dados significa programar, treinar e ajustar sistemas inteligentes para solicitar informações dos usuários do modo mais transparente, ético e respeitador possível. A IA precisa saber não apenas o que pedir, mas como e quando pedir por determinada informação, sempre respeitando o contexto e a sensibilidade dos dados.

Quais os riscos reais desse processo?

Os maiores riscos envolvem pedir dados desnecessários, expor informações sensíveis por erro ou brechas de infraestrutura, e perder a confiança do usuário. Outro perigo é o de ataques via “prompt injection”, onde a IA é induzida a acessar ou vazar o que não deveria.

Como evitar erros ao ensinar IA?

Para evitar erros, é indispensável revisar os pedidos de permissão, adotar práticas de transparência e rodar IAs críticas em ambientes controlados, nunca excessivamente abertos. Treinamentos constantes e revisões periódicas ajudam a corrigir rotas antes que problemas virem crises.

Como garantir confiança nos dados da IA?

Confiança se constrói oferecendo explicações claras, ajustando pedidos à real necessidade e apresentando resultados concretos de proteção. Também é importante manter a IA auditável e atualizada, monitorando tentativas de acesso indevido.

Vale a pena usar IA para coletar dados?

Sim, desde que a coleta seja feita sob protocolos rigorosos de privacidade e ética. Com IA, é possível personalizar experiências e agilizar processos, mas sempre com limites claros e respeito total à vontade do usuário.