O Legado da Miopia da IA: Uma retrospectiva de 40 anos no Futuro!

Do

ano 2065, revisitamos o século XXI e analisamos como a Miopia da IA das décadas de 2020 e 2030 ceifou empresas que se recusaram a construir guard-rails em sua corrida tecnológica — ecoando, com dolorosa precisão, os alertas de Theodore Levitt sobre a miopia empresarial.

Fortaleza, 09 de outubro de 2065

O século XXI começou com uma promessa: A de que a Inteligência Artificial libertaria o ser humano do trabalho repetitivo e o lançaria em uma nova era de prosperidade cognitiva. Em meados da década de 2020, essa promessa tornou-se febre. Startups emergiam diariamente, fundos de investimento despejavam capital em soluções “disruptivas” e as manchetes exaltavam uma revolução inevitável. O mundo vivia o frenesi da aceleração.

Mas o tempo, implacável como sempre, revelou que muitas dessas empresas estavam cegas — não pela falta de visão técnica, mas pela ausência de propósito. Foi o renascimento de um velho mal corporativo: A Miopia da IA.

A nova Miopia

Em 1960, Theodore Levitt publicou na Harvard Business Review o ensaio clássico Marketing Myopia, (do qual já fiz uma resenha aqui no Linkedin) denunciando as empresas que se definiam por seus produtos, e não pelas necessidades que atendiam. Sessenta anos depois, o diagnóstico se repetiu sob nova roupagem digital. Muitas corporações da era da Inteligência Artificial acreditavam estar no “negócio dos algoritmos”, quando na verdade deveriam estar no “negócio da confiança”.

A obsessão pela velocidade de entrega substituiu a reflexão sobre o impacto social. O mantra era claro: lançar primeiro, corrigir depois. Governança de IA, ética e transparência foram tratadas como entraves burocráticos em uma corrida que não admitia pausas.

O cegamento pela velocidade

“Estamos na era da inovação ágil, não da regulamentação lenta”, diziam executivos em conferências globais. Mas a história demonstrou que o verdadeiro risco não estava na lentidão das regras — e sim na pressa sem bússola.

A Miopia da IA não foi apenas tecnológica, mas filosófica. As empresas confundiram inteligência com poder de processamento, e negligenciaram que toda decisão automatizada é, no fundo, um ato moral.

O declínio das ferrovias da IA

A metáfora clássica das “ferrovias” de Levitt voltou a ecoar. Assim como as companhias ferroviárias do século XIX, que definiram seu negócio como “trens” em vez de “transporte”, muitas gigantes da IA das décadas de 2020 e 2030 se restringiram à produção de modelos cada vez mais potentes, esquecendo o motivo pelo qual deveriam existir.

1 - As crises de confiança algorítmica

O episódio do OmniBank (2032) tornou-se símbolo dessa falência moral. Seu sistema de crédito automatizado, considerado referência global, revelou vieses estruturais que discriminavam minorias de forma sistemática. A instituição, que ignorara a Governança algorítmica, viu sua reputação desmoronar em semanas. Hoje, é estudada como caso de destruição reputacional em livros de negócios.

2 - A poluição algorítmica

A falta de controle sobre dados, explicabilidade e monitoramento levou àquilo que pesquisadores chamaram de poluição algorítmica — uma contaminação silenciosa de decisões automatizadas imprecisas. Diagnósticos médicos incorretos, sistemas de recrutamento enviesados, recomendações invasivas e falhas críticas em políticas públicas de IA criaram um cenário de desconfiança social generalizada. O custo para reparar os danos foi medido não apenas em bilhões de dólares, mas em vidas humanas.

3 - A obsolescência regulatória

Quando o AI Act Global e legislações nacionais — como a Lei Brasileira de Inteligência Artificial, aprovada em 2026 — entraram em vigor, a maioria das empresas míopes foi pega desprevenida. Sem estruturas internas de conformidade, auditoria e ética aplicada, tornaram-se obsoletas de um dia para o outro. O que antes era diferencial competitivo — a velocidade — transformou-se em armadilha.

4 - A fuga dos talentos conscientes

Os melhores cientistas e engenheiros de IA abandonaram corporações que priorizavam desempenho a qualquer custo e migraram para aquelas que demonstravam compromisso ético. As primeiras perderam seu capital intelectual, e com ele, a capacidade de inovar com propósito. As segundas tornaram-se berços da inovação responsável.

As lições amargas de um futuro evitável

As empresas que sobreviveram e prosperaram nas décadas seguintes entenderam algo essencial: A Inteligência Artificial não é uma ferramenta de eficiência, mas uma estrutura de confiança.

Essas organizações nomearam Chief AI Officers (CAIOs), criaram frameworks de governança algorítmica, instituíram Comitês de Governança de IA e trataram a ética não como um departamento, mas como uma cultura. Perceberam que os guard-rails não eram restrições à velocidade, e sim os trilhos que mantinham o trem da inovação no caminho certo.

O propósito redefinido

Theodore Levitt afirmava que o propósito de uma empresa não é vender brocas, mas oferecer buracos. No contexto da IA, o paralelo é evidente: O propósito não é produzir algoritmos, mas oferecer soluções inteligentes, seguras e socialmente confiáveis para problemas humanos reais.

Aqueles que confundiram essa distinção acreditaram que mais dados significavam mais valor. Mas a história ensinou o oposto: Sem confiança, dados não valem nada.

O novo paradigma da confiança

Quarenta anos depois, em 2065, o conceito de “confiança algorítmica” é o eixo de todo o ecossistema tecnológico. Modelos de IA são avaliados não apenas por sua precisão, mas por sua responsabilidade, rastreabilidade e explicabilidade. Empresas que tratam Governança de IA como vantagem competitiva são hoje as líderes de mercado.

A sociedade aprendeu — tardiamente, mas de forma definitiva — que Governança de IA não é o antônimo de inovação. É sua condição de sobrevivência.

Epílogo: O Futuro que Escolhemos

As ruínas das “Ferrovias da IA” das décadas de 2020 e 2030 permanecem como lembrança de um período em que confundimos aceleração com evolução. Hoje, ao revisitar esse passado, compreendemos que o verdadeiro legado da Miopia da IA não está nas falhas tecnológicas, mas nas escolhas éticas que deixamos de fazer.

Porque no fim, o progresso não se mede pela potência dos algoritmos, mas pela sabedoria com que decidimos usá-los.

A Inteligência Artificial só é realmente inteligente quando é também responsável.