O conhecimento humano na era da IA: a provocação de Martha Batalha e o que ela revela sobre estratégia, dados e governança

Introdução contextual

Em um momento em que praticamente toda organização discute como incorporar inteligência artificial a seus processos, uma voz do campo literário oferece um contraponto útil. A escritora Martha Batalha, autora do aclamado A Vida Invisível de Eurídice Gusmão, declarou em entrevista ao jornal Zero Hora que "o teu conhecimento a inteligência artificial nunca vai ter". A fala foi feita no contexto do lançamento de O Algoritmo Sou Eu, livro que reúne 58 crônicas sobre o cotidiano.

À primeira vista, trata-se de uma discussão cultural. Para a redação executiva da WSVP, porém, a afirmação funciona como um alerta estratégico: a IA generativa é poderosa, mas não substitui o conhecimento tácito, contextual e proprietário que sustenta decisões de negócio. Este texto analisa o episódio e extrai implicações práticas para lideranças de tecnologia, segurança, dados e governança.

O que aconteceu

Martha Batalha concedeu entrevista à Zero Hora, veículo do grupo RBS, em 15 de outubro de 2026. Na conversa, a autora abordou sua trajetória literária, a experiência como cronista e o lançamento de O Algoritmo Sou Eu, obra que reúne 58 textos sobre o cotidiano.

O título do livro é deliberadamente irônico. Ao afirmar "o algoritmo sou eu", Batalha desloca o protagonismo da tecnologia para a experiência humana. A declaração de que a IA nunca terá o conhecimento do indivíduo reforça uma tese recorrente entre críticos da automaação irrestrita: modelos de linguagem reproduzem padrões estatísticos, mas não vivem, não erram por conta própria, não acumulam memória afetiva nem responsabilidade moral.

O contexto importa. A entrevista ocorre em um ciclo de adoção acelerada de IA generativa por empresas brasileiras, com investimentos crescentes em copilotos, agentes autônomos e plataformas de dados. A fala da escritora não é uma recusa à tecnologia, mas um convite a calibrar expectativas.

Por que isso importa para empresas

A provocação de Batalha tem consequências diretas para a estratégia corporativa. Organizações que tratam IA como substituta de conhecimento humano tendem a subestimar três ativos que não são replicáveis por modelos de terceiros:

• Conhecimento tácito: o que está na cabeça de especialistas, operadores e gestores, fruto de anos de prática, e que raramente está documentado.
• Contexto proprietário: dados internos, históricos de decisão, relações com clientes e particularidades regulatórias que nenhum modelo público conhece.
• Responsabilidade: a capacidade de assumir consequências por uma decisão, algo que um sistema automatizado não faz.

Empresas que confundem fluência textual com compreensão profunda correm o risco de terceirizar julgamento crítico. O resultado costuma aparecer em incidentes de qualidade, decisões regulatórias equivocadas e perda de diferenciação competitiva. A IA é excelente em escala e velocidade; o conhecimento humano é insubstituível em nuance e accountability.

Além disso, a fala reforça a importância de dados proprietários. Se todos usam os mesmos modelos de fundação, a vantagem competitiva migra para quem possui os melhores dados internos, os melhores processos de curadoria e a melhor capacidade de integrar conhecimento humano aos fluxos automatizados.

Impacto para cibersegurança, governança, IA ou continuidade

A declaração de Batalha dialoga diretamente com quatro frentes técnicas.

Cibersegurança

Se o conhecimento crítico está nas pessoas, ele também é alvo. Engenharia social, deepfakes e ataques a cadeia de suprimentos exploram exatamente a confiança humana. Programas de conscientização e verificação fora de banda continuam essenciais, mesmo com defesas automatizadas. A IA amplia a superfície de ataque e, ao mesmo tempo, não substitui o julgamento humano na triagem de incidentes.

Governança de IA

Modelos precisam de supervisão humana significativa, conforme orientam referenciais como o AI Risk Management Framework do NIST e a Recomendação do Conselho da OCDE sobre IA. A fala da escritora é um argumento prático a favor de human-in-the-loop, comitês de ética e trilhas de auditoria que registrem quem decidiu o quê.

Dados e IA

A qualidade do conhecimento organizacional determina o valor da IA. Investir em catalogação, linhagem de dados, metadados e curadoria é mais decisivo do que trocar de modelo a cada trimestre. Sem isso, a IA apenas industrializa respostas genéricas.

Continuidade de negócios

A dependência excessiva de um único fornecedor de IA cria risco de concentração. Planos de continuidade devem prever alternativas, testes de degradação e procedimentos manuais para funções críticas. O conhecimento humano é, nesse sentido, o último plano de contingência.

Leitura executiva da WSVP

A WSVP avalia que a declaração de Martha Batalha não é uma crítica à tecnologia, mas um lembrete de arquitetura organizacional. A IA generativa deve ser tratada como camada de amplificação, não como substituta de competência. Empresas que internalizam essa distinção tendem a obter três benefícios: melhor qualidade de decisão, menor exposição a riscos regulatórios e maior retenção de talentos especializados.

Do ponto de vista de mercado, a fala reforça uma tendência já observada em 2026: a corrida deixa de ser por modelos e passa a ser por dados proprietários, governança e integração com processos. O diferencial competitivo está menos no acesso à IA e mais na capacidade de orquestrá-la com conhecimento humano verificável.

Organizações que tratam IA como oráculo tendem a colher respostas médias. As que a tratam como ferramenta colhem vantagem.

Recomendamos que lideranças tratem a afirmação como hipótese de trabalho: mapeiem onde o conhecimento humano é insubstituível, documentem esse conhecimento e usem IA para escalá-lo, não para apagá-lo.

Recomendações práticas

1. Mapeie o conhecimento crítico: identifique funções em que julgamento humano é decisivo e documente o raciocínio, não apenas o resultado.
2. Invista em dados proprietários: curadoria, linhagem e metadados valem mais do que trocar de modelo.
3. Estabeleça governança de IA: políticas de uso, comitês de revisão, trilhas de auditoria e supervisão humana obrigatória em decisões sensíveis.
4. Reforce cibersegurança humana: treinamento contínuo contra engenharia social e deepfakes, com verificação fora de banda.
5. Planeje continuidade: evite dependência de fornecedor único e mantenha procedimentos manuais testados.
6. Meça o que importa: avalie IA por impacto em decisão e risco, não apenas por produtividade aparente.

Fontes consultadas

• Zero Hora — "O teu conhecimento a inteligência artificial nunca vai ter", diz a escritora Martha Batalha
• NIST — AI Risk Management Framework
• OCDE — Princípios sobre Inteligência Artificial

Disclaimer

Este rascunho foi produzido com apoio de inteligência artificial e ainda requer revisão humana antes da publicação.