Resposta do problema pelo Copilot:
1. Caso: Avaliação Automatizada de Desempenho
Problemas Éticos e de Conformidade
Redução da complexidade humana a métricas numéricas: A dependência exclusiva de dados quantitativos ignora contribuições qualitativas como colaboração, criatividade e liderança informal.
Risco de discriminação algorítmica: Sistemas treinados com dados enviesados podem perpetuar desigualdades, afetando grupos específicos de colaboradores.
Violação da LGPD: A ausência de transparência sobre como os dados são tratados e utilizados para decisões automatizadas fere os princípios de finalidade, necessidade e explicabilidade previstos na LGPD. [migalhas.com.br], [jusbrasil.com.br], [revistaft.com.br]
Soluções Práticas
Modelo híbrido de avaliação: Combinar IA com avaliação humana para incorporar aspectos subjetivos e contextuais.
Auditoria algorítmica periódica: Verificar se os modelos estão operando com justiça e sem viés.
Explicabilidade dos modelos: Adotar sistemas que permitam justificar decisões automatizadas de forma compreensível aos titulares dos dados. [nucleodoco...nto.com.br]
2. Caso: Feedback Gerado por IA
Problemas Éticos e de Conformidade
Despersonalização do feedback: Mensagens genéricas podem desmotivar colaboradores e gerar sensação de injustiça.
Falta de contextualização: A IA pode ignorar fatores externos que impactaram o desempenho, como mudanças organizacionais ou problemas de saúde.
Consentimento e transparência: A LGPD exige que o colaborador saiba como seus dados são usados para gerar feedback e que tenha acesso ao conteúdo gerado. [jusbrasil.com.br]
Soluções Práticas
Customização por perfil e contexto: Treinar modelos com dados específicos de cada área e função.
Validação humana do feedback: Gestores devem revisar e complementar o conteúdo gerado pela IA.
Canal de contestação: Criar mecanismos para que o colaborador possa questionar ou complementar o feedback recebido.
3. Caso: Monitoramento Contínuo de Desempenho
Problemas Éticos e de Conformidade
Ambiente de vigilância: Monitoramento constante pode gerar ansiedade, reduzir a confiança e afetar a saúde mental.
Invasão de privacidade: Coleta de dados em tempo real pode incluir informações sensíveis ou não relacionadas ao trabalho.
Violação da LGPD: Falta de consentimento explícito e ausência de controle por parte do titular sobre seus dados. [pdcati.com.br]
Soluções Práticas
Consentimento informado e granular: Permitir que o colaborador escolha quais dados podem ser coletados e para quais finalidades.
Limitação da coleta: Restringir o monitoramento a dados estritamente necessários para a função.
Transparência ativa: Informar continuamente sobre o que está sendo monitorado, por quem e com que finalidade.
Diretrizes para Lideranças sobre o Uso Ético de IA na Avaliação de Desempenho
1- Transparência
Informar claramente como a IA é utilizada no processo de avaliação.
Garantir acesso dos colaboradores aos dados utilizados e às decisões geradas.
2 - Consentimento
Obter consentimento explícito e renovável para o uso de dados pessoais.
Permitir revogação do consentimento sem prejuízo ao colaborador.
3 - Imparcialidade
Monitorar e corrigir vieses nos modelos de IA.
Garantir que decisões automatizadas sejam revisadas por humanos.
4 - Finalidade e Necessidade
Coletar apenas os dados estritamente necessários para a avaliação.
Definir claramente os objetivos do uso da IA e evitar usos secundários não autorizados.
5 - Explicabilidade e Contestação
Adotar sistemas que permitam explicar decisões automatizadas.
Criar canais para que colaboradores possam contestar avaliações e feedbacks.
6 - Governança e Auditoria
Estabelecer comitês de ética e conformidade para supervisionar o uso da IA.
Realizar auditorias regulares e publicar relatórios de impacto.