FOMO, FOBO e inteligência artificial: o discernimento como competência estratégica

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Entre 4 e 7 de agosto, o Píer Mauá recebeu a sexta edição do Rio Innovation Week, com cerca de 200 mil participantes e mais de 1.650 horas de conteúdo. Entre as sessões mais concorridas estiveram as apresentações de Patrick McGinnis, investidor que cunhou os termos FOMO e FOBO. Afinal, o interesse do público diz muito sobre o momento atual. Além disso, aponta para um problema que aparece todos os dias na gestão da informação corporativa.

FOMO, FOBO e o impasse diante da IA

Os dois conceitos nasceram em um artigo que McGinnis publicou em 2004, quando ainda era aluno de Harvard. Basicamente, FOMO (Fear of Missing Out) descreve o receio de estar perdendo algo relevante. Já FOBO (Fear of a Better Option) descreve o receio de decidir quando ainda pode existir uma alternativa melhor.

Segundo a leitura atual do autor, o FOMO evoluiu em três estágios. Primeiro veio o orgânico, que decorre das escolhas naturais da vida. Depois surgiu o fabricado, amplificado pelas redes sociais, no qual a comparação acontece com versões editadas da realidade. Por fim chegou o sintético, impulsionado pela inteligência artificial, no qual a comparação passa a acontecer com cenários que sequer existem. Na prática, esse último estágio aparece em demonstrações que não sobrevivem ao ambiente real, em casos de sucesso que na verdade são pilotos de poucos meses e em anúncios de transformação que se resumem a um assistente conversacional.

Dentro das empresas, esses dois medos costumam se alternar. Ambos, contudo, custam caro.

Além disso, o sintoma mais visível do primeiro padrão é o acúmulo de provas de conceito que nunca chegam à produção. O relatório The GenAI Divide, publicado pela iniciativa Project NANDA, do MIT Media Lab, estimou que 95% das iniciativas corporativas de IA generativa não produziram impacto mensurável em resultado. Segundo os autores, a causa não foi a qualidade dos modelos, e sim a ausência de integração com processos, dados e fluxos de trabalho existentes.

Portanto, o gargalo não é tecnológico. Trata-se de critério, ou seja, de definir onde aplicar a tecnologia.

A pergunta que vale para pagamentos e também para documentos

Em outro painel do evento, dedicado a pagamentos agênticos, a discussão assumiu contornos que interessam diretamente a quem administra informação corporativa. Quando um agente autônomo executa uma operação, quem a autoriza? Que limites devem existir? E como assegurar identidade, conformidade, rastreabilidade e responsabilidade sobre decisões automatizadas?

Agora substitua “operação financeira” por “documento” e perceba que as perguntas continuam de pé. Sempre que um sistema de IA classifica um documento, extrai informação de um contrato, interpreta uma cláusula, concede acesso ou alimenta uma decisão de negócio, registrar que o processo ficou mais rápido simplesmente não basta como critério de avaliação.

Sete perguntas que medem a maturidade da sua governança

Antes de tudo, vale reconhecer que respostas imprecisas a qualquer uma delas indicam exposição operacional, regulatória e, eventualmente, jurídica.

1. Qual documento originou a informação? (proveniência)
2. Quem detinha acesso a ele? (controle de permissões)
3. É autêntico e está na versão vigente? (integridade e versionamento)
4. Que operação a IA executou sobre ele? (registro da ação)
5. Existe histórico recuperável? (trilha de auditoria)
6. Quem validou o resultado? (responsabilidade humana atribuída)
7. O processo é auditável daqui a dois anos? (retenção e recuperabilidade)

No entanto, não se trata de rigor formal desnecessário. A Lei Geral de Proteção de Dados assegura, em seu artigo 20, o direito do titular à revisão de decisões tomadas exclusivamente com base em tratamento automatizado. Logo, quem não consegue reconstituir o percurso da informação também não consegue atender a esse pedido. Além disso, o movimento regulatório aponta para exigências crescentes de registro e explicabilidade. A ISO/IEC 42001, norma de gestão de inteligência artificial publicada em 2023, segue a mesma lógica das normas de segurança da informação já consolidadas, uma vez que não basta adotar, também é preciso comprovar.

Gestão documental deixou de ser guarda e virou governança

Durante décadas, a gestão documental foi tratada como um problema de armazenamento e localização, relevante na operação, porém periférica na estratégia. Contudo, a introdução de inteligência artificial sobre o acervo muda essa posição por completo.

O raciocínio é direto, já que um sistema de IA não possui conhecimento prévio sobre a sua empresa. Ele conhece apenas aquilo que o acervo disponibiliza. Por isso, a qualidade da gestão documental determina três variáveis ao mesmo tempo.

Em primeiro lugar, a qualidade da resposta. Documentos desatualizados, duplicados ou mal indexados produzem respostas incorretas com aparência de confiabilidade, ou seja, justamente a categoria de erro mais difícil de detectar.

Em segundo lugar, a segurança da informação. Quando o controle de acesso é frágil, a busca em linguagem natural amplia bastante o risco de exposição indevida, porque o sistema não avalia contexto nem intenção e apenas retorna aquilo que consegue alcançar.

Por fim, a capacidade de prestar contas. Sem trilha de auditoria, versionamento e política de retenção, nenhuma das sete perguntas acima encontra resposta demonstrável.

Em síntese, a inteligência artificial amplifica as condições preexistentes. Sobre um acervo governado, portanto, ela se torna vantagem competitiva. Sobre um acervo desorganizado, no entanto, se torna risco em escala.

Onde a IA resolve dor real na gestão documental

Na prática, algumas aplicações já demonstram retorno claro no dia a dia das equipes.

Repare no padrão, pois nenhuma dessas aplicações transfere a decisão para o sistema. Todas elas, ao contrário, devolvem tempo e evidência ao profissional responsável.

Foi justamente esse princípio que orientou o desenho da assistente de inteligência artificial da McFile, a Maya. Ela opera sob um limite explícito, porque responde apenas com base nos documentos disponíveis na plataforma e estritamente dentro das permissões do usuário. Dessa forma, conteúdo em área restrita nunca é resumido, citado ou inferido por via indireta. Em outras palavras, essa é a diferença entre uma aplicação apresentável em auditoria e outra que exigirá justificativa perante o jurídico.

Escolher bem virou a competência escassa

Portanto, inovar não significa incorporar toda tecnologia disponível. Significa, antes, identificar onde ela resolve um problema concreto e, ao mesmo tempo, estabelecer os controles que garantem uso confiável, rastreável e responsável. Na Destaque, inclusive, a pergunta que orienta essa seleção permanece sempre a mesma. Onde a inteligência artificial resolve uma dor real dos nossos clientes e transforma efetivamente a gestão documental?

Perguntas frequentes

Por que a gestão documental é pré-requisito para o uso seguro de IA?

Porque o sistema de IA acessa apenas aquilo que o acervo disponibiliza. Sem indexação, versionamento, controle de acesso e trilha de auditoria, portanto, a tecnologia produz respostas imprecisas, amplia o risco de exposição de dados e ainda impede que a organização comprove a origem de uma informação.

O que caracteriza rastreabilidade documental na prática?

É a capacidade de reconstituir o percurso completo de uma informação, ou seja, o documento que a originou, os acessos registrados, a versão vigente, as operações executadas e a validação humana correspondente, sempre com registro recuperável em auditoria futura.

A inteligência artificial da McFile acessa documentos sigilosos?

Não. A Maya opera dentro das permissões previamente configuradas na plataforma. Assim, caso o usuário não possua autorização para determinado documento, nenhuma informação relacionada a ele é apresentada.

Qual a diferença entre FOMO e FOBO?

O FOMO é o receio de perder algo por não participar e, por isso, costuma induzir ação impulsiva. Já o FOBO é o receio de decidir diante de uma possível alternativa superior e, dessa forma, induz paralisia. Em projetos de inteligência artificial, aliás, ambos costumam coexistir na mesma organização.