Ferramentas de IA podem monitorar o estado de humor dos funcionários
Risco começa quando uma inferência da máquina ganha peso sobre a carreira de alguém
Depois de monitorar produtividade, horários e atividades realizadas no computador, empresas podem estar diante de uma nova fronteira da inteligência artificial: tentar interpretar as emoções dos funcionários. Tecnologias em desenvolvimento já analisam sinais como tom de voz, expressões faciais e linguagem corporal para produzir inferências relacionadas a estados emocionais, fadiga, ansiedade ou engajamento.
Na prática, esses sistemas não “leem a mente”. Eles comparam sinais observáveis com padrões previamente treinados. Uma mudança no tom, na velocidade ou no volume da voz pode ser classificada como indício de tensão; determinadas expressões podem ser associadas a cansaço ou desinteresse; pausas, postura e comportamento em reuniões também podem alimentar modelos que tentam estimar o estado emocional de uma pessoa. Algumas patentes descrevem ainda a combinação desses sinais com contexto, como horário, atividade realizada e padrão habitual do próprio usuário, para gerar indicadores sobre humor ou bem-estar.
Para João Paulo Batistella, executivo com atuação em inovação e transformação organizacional, a discussão precisa começar justamente pela diferença entre identificar um padrão e realmente compreender o que uma pessoa sente.
“Medir um sinal não significa compreender uma pessoa. Um rosto sério pode representar concentração, uma voz mais baixa pode ser apenas cansaço e um sorriso pode até esconder desconforto. O problema começa quando uma interpretação da máquina ganha peso sobre a carreira de alguém”, afirma.
A própria ciência impõe limites a essa promessa. Pesquisadores questionam a existência de uma relação universal entre determinadas expressões e emoções, já que cultura, contexto e características individuais interferem diretamente nesses sinais. Na União Europeia, o AI Act proibiu, como regra, o uso de sistemas de inteligência artificial para inferir emoções no ambiente de trabalho a partir de dados biométricos, com exceções específicas para razões médicas ou de segurança.
Para João Paulo, o risco aumenta quando uma probabilidade calculada por um algoritmo ganha aparência de dado objetivo e começa a interferir na forma como gestores avaliam suas equipes. “Imagine um funcionário ser considerado pouco engajado porque sorriu menos em uma reunião ou teve a voz classificada como negativa. Quando esse tipo de inferência passa a influenciar avaliações, promoções ou oportunidades, criamos uma espécie de performance emocional obrigatória”, explica.
Segundo João Paulo, ferramentas criadas com a justificativa de identificar estresse, esgotamento ou insatisfação podem produzir justamente o efeito contrário caso sejam usadas sem limites claros. “Se o funcionário começa a pensar se está sorrindo o suficiente para um algoritmo, deixamos de falar de bem-estar e começamos a falar de vigilância. A inteligência artificial pode ajudar uma liderança a identificar padrões, mas não deveria substituir a capacidade humana de conhecer, ouvir e compreender uma equipe. Uma cultura de confiança não se constrói com uma câmera verificando se o funcionário sorriu”, conclui.
