Riscos do uso de IA no trabalho
O modelo "Riscos do uso de IA no trabalho" avalia como os colaboradores percebem e vivenciam as desvantagens de usar ferramentas de IA em tarefas de trabalho. Ele combina a probabilidade percebida de riscos concretos com incidentes reais já enfrentados, os dados que se recusam a compartilhar e as salvaguardas que aplicam. Use-o para construir uma imagem realista do risco e priorizar os controles que importam.
O que a pesquisa «Riscos do uso de IA no trabalho» mede
A pesquisa capta a frequência de uso de IA, se os respondentes já enfrentaram um risco ou problema, e quais situações concretas encontraram — erros factuais, decisões erradas guiadas pela IA, envio acidental de dados internos, resultados difíceis de verificar, exposição a direitos autorais/licenças, redação inadequada ou dúvida se o uso de IA era permitido. Um controle deslizante de risco percebido e uma matriz de probabilidade avaliam ameaças como vazamento de dados confidenciais, compartilhamento de dados pessoais, erros que afetam o trabalho, má interpretação do contexto, violações de direitos autorais, não conformidade e risco reputacional. Também mapeia os dados que as pessoas deixam fora dos prompts (dados pessoais de clientes e colaboradores, senhas/tokens, arquivos restritos, métricas financeiras, contratos, código interno, planos e estratégias), as ações de redução de risco (anonimizar, usar ferramentas aprovadas, verificar fatos, pedir a justificativa, evitar tarefas críticas) e quais medidas ajudariam mais.
Para quem é o modelo «Riscos do uso de IA no trabalho»
Serve a times de segurança, risco, compliance e proteção de dados que constroem um registro de riscos de IA, a líderes de TI que definem ferramentas e controles aprovados, e a gestores que decidem onde é seguro usar IA. Organizações preparando um framework de governança de IA, ou investigando incidentes após uma adoção inicial, obtêm evidência do risco percebido e vivenciado em uma única pesquisa.
Como adaptar o modelo às suas necessidades
Alinhe as listas de riscos e dados ao seu modelo de ameaças — adicione preocupações setoriais (dados regulados, segredos comerciais) ou remova os itens de código para times não técnicos. Adicione ramificação para que quem relatar um incidente real receba uma pergunta aberta descrevendo o ocorrido, e desvie os não usuários diretamente para além do bloco de salvaguardas. Você pode transformar a matriz de probabilidade na sua própria taxonomia de riscos, ajustar a lista de controles ao que consegue exigir tecnicamente ou adicionar uma pergunta de severidade ao lado da probabilidade.
Perguntas e opções de resposta
Opções de resposta:
— Diariamente
— Várias vezes por semana
— Aproximadamente uma vez por semana
— Com menos frequência
— Não uso IA
Opções de resposta:
— A resposta continha erros factuais ou dados inventados
— O resultado da IA levou a uma decisão/ação incorreta
— O prompt incluiu acidentalmente dados internos que não deveriam ser compartilhados
— Foi difícil verificar a correção do resultado
— A IA utilizou materiais com risco de violação de direitos autorais/licenças
— A resposta continha formulações inadequadas para o contexto de trabalho
— Não estava claro se era permitido usar IA nessa tarefa
Opções de resposta:
— Vazamento de informações confidenciais
— Envio de dados pessoais para a IA
— Erros/inexatidões que afetam o resultado do trabalho
— Interpretação incorreta do contexto ou dos requisitos
— Violação de direitos autorais/licenças ao usar os resultados
— Não conformidade com regras internas/requisitos regulatórios
— Risco reputacional devido a formulações inadequadas
Opções de resposta:
— Dados pessoais de clientes
— Dados pessoais de colaboradores
— Senhas, tokens, chaves de acesso
— Documentos e arquivos internos com acesso restrito
— Dados e indicadores financeiros não destinados à divulgação
— Informações sobre clientes/contratos/condições
— Código ou trechos de código de repositórios internos
— Planos, estratégias, decisões não públicas
Opções de resposta:
— Removo/anonimizo dados sensíveis antes do prompt
— Uso apenas ferramentas/contas aprovadas pela empresa
— Verifico fatos, números e links principais antes de usar o resultado
— Peço para a IA mostrar passos/justificativa do resultado
— Comparo o resultado com fontes/documentos internos
— Não uso IA para tarefas de alta criticidade
— Salvo o resultado apenas em locais aprovados
— Confirmo o uso de IA com o gestor/equipe de segurança quando tenho dúvidas
Opções de resposta:
— Regras curtas de “pode/não pode” com exemplos
— Avisos e alertas integrados ao digitar a solicitação
— Lista de ferramentas e casos de uso aprovados
— Modelos de prompts para tarefas comuns seguras
— Canal rápido de consulta (chat/formulário) para casos duvidosos
— Treinamento curto e regular (10–15 minutos)
— Controles técnicos (mascaramento de dados, bloqueio de colagens sensíveis)
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Perguntas frequentes
