Três tipos de decisões: Quando o humano, quando a IA
Nem toda decisão precisa de um humano. E nem toda deveria ser deixada para a IA. Um framework de atribuição – com exemplos concretos de RH.
A pergunta que todo departamento de RH faz
“Quais decisões a IA pode tomar sozinha – e quais devem ficar com humanos?”
Essa pergunta surge em toda conversa sobre IA em processos de RH. Do comitê interno, da diretoria, do departamento de compliance. E a resposta habitual – “a IA apoia, o humano decide” – é imprecisa demais para uso produtivo.
Na prática, um único processo de RH consiste em dezenas de decisões individuais. No processamento de atestados médicos, por exemplo: O documento está completo? Qual acordo coletivo se aplica? A duração da doença supera o limite de continuação salarial? Deve-se iniciar um procedimento de reintegração? Quem é informado?
Algumas dessas decisões precisam de um humano. Outras não. E algumas conscientemente NÃO deveriam ficar com um humano – porque a IA as toma comprovadamente melhor.
Três tipos de decisões
Tipo 1: Decide o humano
Aqui um humano deve tomar a decisão final. O agent pode preparar, propor, reunir material – mas a decisão em si fica com o humano.
Quando: Discricionariedade, risco de discriminação, obrigação do comitê, situações individuais.
Exemplo: Reintegração após afastamento prolongado. O agent tem todos os dados: duração da doença, histórico de reintegração, recomendações do médico do trabalho, vagas disponíveis. Mas a decisão de qual modelo de reintegração é adequado para esta pessoa concreta precisa de um humano. Trata-se da situação individual, de empatia, da conversa com a pessoa. A representação dos trabalhadores (sindicatos/CRE; PT: Comissão de Trabalhadores) tem direito de participação. E se a decisão for errada, tem consequências reais para uma pessoa real.
O que faz o Decision Layer: Força Human-in-the-Loop. Tecnicamente, não organizacionalmente. O agent não pode tomar essa decisão de forma autônoma – mesmo quando sua confidence é alta.
Tipo 2: Decide o conjunto de regras
Lógica determinística. Se condição X, resultado Y. Sem margem de interpretação.
Quando: Acordo coletivo conforme a CLT (PT: Codigo do Trabalho), regulamento interno, legislacao tributária, enquadramento salarial, calculo de prazos.
Exemplo: Enquadramento em faixa salarial. Novo funcionário, perfil de cargo disponível, acordo coletivo inequívoco. O enquadramento resulta dos critérios do acordo. Não é uma decisão que exige interpretação – é aplicação de regra. O Decision Layer aplica a versão vigente e documenta o resultado.
O que faz o Decision Layer: Garante que a versão vigente seja aplicada. Quando o acordo muda, a partir da data de vigência vale a nova versão – automaticamente, sem necessidade de informar 50 analistas em 12 filiais.
Tipo 3: A IA decide autonomamente
E aqui fica interessante. Porque essa categoria é geralmente mal contada. A narrativa habitual: “Em casos padrão simples, a IA também pode decidir sozinha.” Soa como permissão para coisas triviais.
A realidade é outra. Existem decisões em que a IA não é apenas mais rápida, mas comprovadamente melhor que um humano. Não porque a IA é mais inteligente – mas porque não tem três fraquezas estruturais do ser humano.
Vantagem 1: Consistência entre filiais e pessoas
50 analistas em 12 filiais aplicam o mesmo acordo coletivo. Cada um interpreta casos limítrofes de forma ligeiramente diferente. Em São Paulo um pedido de pagamento especial é aprovado, em Belo Horizonte o mesmo caso é negado. Não é problema de treinamento – é a variância natural das decisões humanas diante de regras ambíguas.
Uma IA que trabalha sobre um regulamento versionado decide de forma idêntica. Toda vez. Em toda filial. Às 9 da manhã e às 4 da tarde.
Concretamente: Verificação do prazo de continuação salarial. Mesmo caso, mesma regra, mesmo resultado. Independentemente de qual analista em qual filial processa o caso.
Vantagem 2: Resistência à fadiga
Um recrutador avalia de forma diferente na segunda de manhã do que na sexta à tarde. Após a 50ª candidatura, a atenção cai. O candidato anterior era especialmente forte – o próximo parece mais fraco em comparação, embora objetivamente atenda aos requisitos (Anchoring-Bias). O recrutador acabou de receber más notícias – as três avaliações seguintes saem mais severas (Affect Heuristic).
Não são fraquezas pessoais. É cognição humana. Bem pesquisada, amplamente comprovada e mensurável em todo processo decisório repetitivo.
Uma IA avalia a candidatura número 1 com o mesmo cuidado que a candidatura número 200. Não tem um dia ruim.
Concretamente: Matching de requisitos em recrutamento. Cada candidatura é verificada contra o mesmo perfil de critérios. Sem influência da ordem das candidaturas, do horário do dia nem do estado emocional do recrutador.
Vantagem 3: Exaustividade na verificação de regras
Esta é a vantagem mais subestimada.
Um analista de RH verifica um atestado contra três ou quatro critérios que lhe vêm à mente: duração da doença, prazo de continuação salarial, talvez o limiar de reintegração. Mas verifica também a regulação do período de carência? A regra especial para trabalhadores de meio período no acordo interno? A obrigação de notificação para determinados quadros clínicos? O caso especial em acidentes de trabalho? A regulação para contratos temporários?
Toda vez? Também na sexta às 16h? Também quando processa cinco casos em paralelo?
Uma IA verifica contra todas as regras vigentes, na versão atual, de forma completa e documentada. Não porque é mais inteligente – mas porque não esquece. E porque seu regulamento não reside em cabeças, mas no sistema versionado.
Concretamente: Processamento de atestados. O agent verifica cada atestado contra todos os 12 critérios relevantes do acordo coletivo, regulamento interno e legislação. Toda vez. Resultado: menos erros que só aparecem na próxima auditoria.
Por que um único processo contém todos os três tipos
O framework se torna útil quando se entende: um único processo de RH quase sempre contém TODOS os três tipos de decisões.
Tomemos o processamento de atestados como exemplo contínuo:
| Passo | Tipo de decisão | Por quê |
|---|---|---|
| Recepção e validação de dados do atestado | IA autônoma | Classificação de documentos, alta precisão, entrada estruturada |
| Cotejo com dados cadastrais | Regras | Determinístico, sem interpretação |
| Verificação do prazo de continuação salarial | IA autônoma | Verifica contra TODOS os critérios do acordo, mais consistente que qualquer analista |
| Verificação de obrigação de reintegração (> 6 semanas em 12 meses) | Humano | Risco de discriminação com dados de saúde, participação do comitê |
| Informar o gestor | IA autônoma | Informação consistente, sem esquecimento, sem margem de interpretação sobre O QUÊ é comunicado (apenas ausência e duração, sem diagnóstico) |
| Iniciar medidas de reintegração | Humano | Situação individual, discricionariedade, participação do comitê |
Observem a terceira linha: “Verificação do prazo de continuação salarial” está em “IA autônoma”, não em “Regras”. Por quê? Porque a IA aqui não aplica uma simples lógica se-então, mas realiza a verificação COMPLETAMENTE contra todos os regulamentos vigentes – algo que um humano na prática nunca faz de forma completa, porque não tem todas as regulações especiais na cabeça.
Este é o ponto decisivo: “IA autônoma” não é a categoria para coisas triviais. É a categoria para decisões em que consistência, resistência à fadiga e exaustividade são mais importantes que discricionariedade.
O que isso significa para o comitê interno
O comitê (representação dos trabalhadores) é frequentemente cético em relação à autonomia da IA. Com razão – quando não está claro POR QUÊ a IA decide autonomamente.
Com o framework de três tipos, a argumentação se torna transparente:
“A IA decide autonomamente na verificação de prazos. Não porque queremos economizar cargos. Mas porque sabemos que 50 analistas em 12 filiais calculam o mesmo prazo de forma diferente. A IA calcula sempre corretamente. E quando não tem certeza, escala para um humano. Isso é rastreável, documentado e visível a qualquer momento no portal do auditor.”
É um argumento que o comitê entende. Não se trata de substituição, mas de garantia de qualidade.
O Decision Layer torna a atribuição operacional
O framework fica na teoria se não for imposto tecnicamente. O Decision Layer implementa a atribuição de três tipos para cada passo do processo:
Para cada micro-decisão está definido: humano, regras ou IA. Nas decisões de IA está documentado por que a IA é a escolha correta. Nas decisões humanas, Human-in-the-Loop é forçado tecnicamente. Nas decisões por regras está depositada a versão vigente. Cada decisão – independentemente do tipo – gera uma entrada completa no Audit Trail.
Agendar reunião – Mostramos no seu processo concreto quais decisões ficam com humanos e quais a IA toma melhor.