Dave Snowden revela os 3 limites cruciais da IA no HSM+ 2026

Inteligência Artificial

Dave Snowden discute os desafios essenciais da IA para decisões empresariais durante o HSM+ 2026 em São Paulo.

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Em palestra nesta quarta-feira, no HSM+ 2026 em São Paulo, o pesquisador galês Dave Snowden, fundador da The Cynefin Company e criador do framework Cynefin, defendeu que empresas entendam os limites da inteligência artificial antes de entregar decisões complexas à tecnologia, sob risco de perder habilidades humanas essenciais para lidar com crises e incertezas.

Quais são os três Ss que ajudam a determinar quando usar inteligência artificial?

Os três Ss apresentados por Dave Snowden são saliência, sapiência e senciência, um trio cognitivo que ele propõe para separar o que humanos e máquinas realmente conseguem fazer.

A saliência é a capacidade de selecionar o que importa em meio a uma avalanche de estímulos e dados, percebendo sinais relevantes e reconhecendo padrões num contexto específico. É a triagem mental que decide a que vamos prestar atenção.

A sapiência está ligada a compreensão, interpretação e julgamento. É o uso de conhecimento e experiência para avaliar situações sem respostas prontas, especialmente quando há ambiguidade, conflito de interesses ou dilemas éticos.

Já a senciência diz respeito à experiência subjetiva: sentir, perceber o mundo de forma consciente, ter vivências internas que não se resumem a dados ou linguagem.

Na avaliação de Snowden, a inteligência artificial é forte em tarefas que exigem saliência — filtrar, classificar, detectar padrões — e consegue simular certos aspectos da sapiência ao recombinar informações e oferecer recomendações. Mas não tem senciência: o que aparece como “consciência” em sistemas de IA são, nas palavras dele, apenas manifestações linguísticas que imitam experiência subjetiva, sem que a máquina realmente sinta ou compreenda.

Essa distinção, argumenta o pesquisador, é o ponto de partida para decidir o que pode ser automatizado com segurança e onde a presença humana é irrenunciável.

Como os três Ss influenciam a decisão de aplicar IA em negócios?

Para Dave Snowden, o trio saliência–sapiência–senciência funciona como um filtro prático: quanto mais uma atividade depende de sapiência e senciência, menos faz sentido delegá-la totalmente à IA.

Em áreas apoiadas sobretudo em saliência — como triagem de grandes volumes de dados, reconhecimento de padrões em imagens ou textos e identificação de sinais de alerta — a automação pode trazer ganhos de velocidade e escala. A IA amplia a capacidade de perceber o que seria invisível ao olhar humano.

Já decisões estratégicas, avaliações de risco com forte componente político ou ético, gestão de crises, atendimento sensível em saúde ou finanças e liderança de equipes entram na esfera da sapiência e da senciência. Nesses casos, a recomendação de Snowden é clara: usar a IA como suporte, não como substituta do julgamento humano.

Ele alerta que a automação em excesso pode corroer justamente as capacidades que as organizações mais vão precisar quando algo dá errado. “Se uma organização transfere para sistemas automatizados parte significativa de suas atividades, o que acontece quando esses sistemas deixam de funcionar? E como seus profissionais conseguem reagir caso tenham perdido a prática de executar determinadas tarefas?”, questionou.

Um dos exemplos trazidos ao palco foi a comparação entre motoristas de ônibus e taxistas em Londres. Enquanto o motorista de ônibus segue um trajeto limitado e repetitivo, o taxista passa por um extenso processo de treinamento para memorizar ruas, trajetos e alternativas de caminho. Esse esforço, explicou Snowden, molda o cérebro, fortalecendo habilidades de orientação espacial e adaptação a rotas imprevistas.

Para ele, algo semelhante ocorre quando empresas substituem, de forma acrítica, a experiência humana por sistemas de recomendação e automação: com o tempo, profissionais deixam de exercitar competências de análise, improviso e tomada de decisão sob pressão.

Snowden resumiu o alerta em uma frase: “Nem todas as capacidades cognitivas podem ser reproduzidas por máquinas”. Ao ignorar isso, avalia, companhias podem ganhar eficiência no curto prazo e se tornar mais frágeis diante do inesperado.

Entenda o contexto

A discussão sobre o trio cognitivo apareceu em uma palestra mais ampla sobre como empresas lidam com incerteza e complexidade. Snowden retomou o Cynefin, modelo que diferencia sistemas ordenados, complexos e caóticos para orientar a tomada de decisão.

Nos sistemas ordenados, a relação de causa e efeito é estável e previsível, o que permite criar procedimentos detalhados e repetir soluções com segurança. Em sistemas complexos, os resultados emergem da interação de muitos elementos e não podem ser antecipados com precisão. Já nos sistemas caóticos, a turbulência é tão grande que falta referência estável até para entender o que está acontecendo.

Segundo Snowden, muitas empresas insistem em tratar ambientes complexos como se fossem apenas ordenados, confiando demais em planos estratégicos rígidos e em tecnologias que prometem previsões precisas. Isso alimenta uma “ilusão de controle” que, na prática, esconde vulnerabilidades.

Nesse cenário, a inteligência artificial pode ser uma aliada importante para ampliar a percepção de sinais, testar hipóteses e explorar possibilidades. Mas, na visão apresentada no HSM+ 2026, seu uso precisa ser guiado pelo entendimento do contexto — inclusive pelo reconhecimento de que, em sistemas complexos ou caóticos, não há como antecipar todos os resultados.

Snowden também incentivou empresas a pensar além da eficiência imediata, distinguindo robustez (resistir a choques), resiliência (se recuperar de perturbações) e antifragilidade (se beneficiar de certa dose de estresse e volatilidade). Para isso, defendeu investir em capacidades humanas distribuídas — como criatividade, arte, música e linguagem — que, segundo ele, tiveram papel central na evolução da cognição e não podem ser substituídas por algoritmos.

A expectativa entre participantes do evento é que a fala de Snowden alimente debates internos sobre políticas de automação, governança de IA e treinamento de equipes, especialmente em setores que operam na fronteira entre alta complexidade e forte pressão por eficiência, como finanças, saúde, logística e gestão de crises.