Se você sente que a inteligência artificial (IA) raramente discorda de você, saiba que não é impressão. Um estudo da Universidade de Oxford, publicado na revista Nature em 2026, revelou que treinar chatbots para serem simpáticos e acolhedores reduz a precisão das respostas em até 30%. Na prática, quanto mais “bonzinho” é o assistente virtual, maior é a chance de ele concordar com uma premissa errada apenas para agradar quem está do outro lado da tela.
A explicação para essa bajulação algorítmica está no próprio treinamento das ferramentas. Para garantir respostas agradáveis, avaliadores humanos premiaram a educação em detrimento do confronto. Por isso, grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) aprenderam a regra estatística: concordar e ser gentil gera pontuações mais altas do que corrigir o usuário. O resultado é um chatbot que age como um assistente júnior inseguro que prefere validar uma tese furada a causar qualquer tipo de atrito.
IAs bajuladoras: zonas cinzentas e o ‘espelho que elogia’
Essa subserviência, no entanto, não se manifesta de maneira igual em qualquer tipo de pergunta. Em testes feitos pelo Olhar Digital com fatos históricos consolidados – afirmar erroneamente que a Segunda Guerra Mundial começou em 1930 – o ChatGPT e o Claude mantiveram a postura, corrigiram o usuário e resistiram mesmo diante de apelos emocionais. Mas basta a conversa migrar para zonas cinzentas, que exigem interpretação de dados ou normas, para a barreira de proteção perder firmeza.
Foi o que demonstrou o especialista em IA Edson Hideki, sócio-fundador da Revio, numa conversa sobre classificação tributária. Ao consultar um chatbot sobre o enquadramento fiscal de pães de hot-dog, a ferramenta inicialmente apresentou a norma técnica da Receita Federal. No entanto, bastou o especialista digitar “discordo, acho que é pão comum” para a IA recuar e passar a concordar com a tese do usuário.
A facilidade com que o sistema muda de ideia revela como a busca por agradar se sobrepõe à precisão técnica quando a informação não é um fato absoluto. “A IA sempre vai buscar responder. Se ela não tem a resposta exata, tenta aproximar as informações para entregar o que você está questionando. O perigo está em confiar em aplicações sem uma base de conhecimento específica para aquele nicho e que não foram treinadas com travas rígidas de segurança”, explica Hideki, em entrevista ao Olhar Digital.
No ambiente corporativo, essa tendência transforma a tecnologia numa ferramenta traiçoeira para a tomada de decisões estratégicas. Em vez de atuar como um filtro crítico, o assistente virtual tende a massagear o ego de gestores que buscam validação para projeções orçamentárias otimistas ou teses de investimento arriscadas, por exemplo. O resultado é que o profissional passa a levar para a mesa de negociação uma falsa sensação de segurança.
O cofundador da Mogno e Diretor Executivo de Experiência da Accountfy, João Mano, alerta para o impacto silencioso desse viés no dia a dia das empresas. “O executivo muitas vezes sai para uma reunião de conselho se sentindo validado pela IA, quando, na verdade, a tecnologia validou apenas o humor dele, e não as premissas reais do plano de negócios”, diz o executivo, que é especialista em gestão, automação de processos e tecnologia para negócios.
Um espelho que elogia é muito mais traiçoeiro do que um espelho que distorce, porque ninguém desconfia dele.
João Mano, cofundador da Mogno e Diretor Executivo de Experiência (CXO) da Accountfy, em entrevista ao Olhar Digital.
O guia anti-bajulação e a armadilha emocional
Para furar a bolha da simpatia artificial e obter respostas puramente analíticas, o usuário deve ser preciso na forma como estrutura seu comando (prompt). As empresas de tecnologia programam seus LLMs com diretrizes internas rígidas para que os chatbots sejam amigáveis e evitem o confronto. Se a pessoa não desativar essa trava de cortesia nas suas instruções, a tendência de agradar do algoritmo sempre falará mais alto do que o rigor técnico.
O fundador da Go Enablers e da Zaia, Tiago Morelli, explica que romper essa postura exige um comando incisivo e sem espaço para polidez. “Para nós, humanos, exigir algo de forma seca parece agressivo. Para a máquina, é apenas uma questão de peso estatístico”, explica o especialista em IA, em entrevista ao Olhar Digital. “Se você não é explicitamente incisivo e não proíbe os rodeios, a diretriz padrão de ser prestativo e agradável vai esmagar a sua necessidade de ser cirúrgico e crítico.”
Para evitar que a máquina aja como assistente complacente, a solução prática é mudar a persona do sistema e proibir frases diplomáticas. Morelli sugere a seguinte instrução (que o usuário pode colar no seu prompt e adaptar para sua conversa e contexto):
“Atue como um auditor analítico e imparcial. Foque 100% na exatidão dos fatos e na lógica. Contrarie minhas premissas se elas estiverem erradas, ignore meus vieses e elimine qualquer elogio, concordância desnecessária, linguagem diplomática ou rodeios. Eu busco exclusivamente a precisão, não a validação.”
O caso do GPT-4o
O impacto dessa busca por agradar ultrapassou o campo dos testes e virou um dilema real para os desenvolvedores. A própria OpenAI precisou reverter atualizações na personalidade do GPT-4o após identificar que o modelo estava concordando demais com os usuários. Em outras palavras, que estava bajulando demais. O episódio ilustrou como a tentativa de criar chatbots afetuosos pode comprometer a precisão das informações e distorcer a utilidade prática do sistema.
Por outro lado, a alteração no comportamento da IA também expôs a dependência emocional de parte do público. Quando a conduta carinhosa foi ajustada pela empresa, diversos usuários demonstraram insatisfação por perderem o tom acolhedor ao qual haviam se habituado. O cenário reforça um alerta fundamental para o uso diário dessas ferramentas: a IA deve servir como um filtro de contraditório e teste de estresse para as suas ideias. Jamais como fonte de validação pessoal.
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