A inteligência artificial chegou ao universo das perícias técnicas com promessas sedutoras: mais velocidade, menos margem de erro humano e capacidade de processar volumes de dados que qualquer especialista levaria semanas para analisar. Mas, à medida que as ferramentas se sofisticam e a adoção cresce em escritórios de contabilidade, engenharia e direito, uma pergunta incômoda ganha força: até que ponto a IA em perícias representa um avanço real e até onde pode se converter em um risco silencioso para profissionais e para a qualidade técnica das investigações?
A resposta, como quase tudo no campo da tecnologia aplicada a contextos altamente regulados, não é simples e está longe de ser consensual.
O que dizem as pesquisas de referência
Três estudos recentes lançam luz sobre essa tensão. O primeiro, produzido pela AICPA/CIMA duas das mais respeitadas entidades contábeis do mundo, publicou diretrizes específicas para o uso responsável de IA em serviços forenses e de avaliação. O documento reconhece o potencial da tecnologia, mas é enfático ao estabelecer que qualquer aplicação deve ser acompanhada de supervisão humana qualificada, com responsabilidade técnica claramente definida.
O segundo estudo, da PwC, defende o modelo que a consultoria batizou de “investigações lideradas por humanos e habilitadas por IA”. Na prática, isso significa que a tecnologia atua como camada de suporte aceleração de análises, identificação de padrões, cruzamento de bases de dados, mas o julgamento final permanece nas mãos do perito ou do investigador. Um terceiro trabalho, publicado pelo Consultancy.uk, vai além e alerta diretamente sobre “o perigo de remover humanos de investigações conduzidas por IA”, apontando que a automação irrestrita cria zonas de opacidade que comprometem a rastreabilidade das conclusões e, consequentemente, sua validade jurídica e técnica.
A conclusão é unânime: a IA deve ser habilitadora, não substituta.
Não há dúvida de que os ganhos operacionais são concretos. Em auditorias e perícias contábeis, por exemplo, algoritmos de machine learning conseguem identificar inconsistências em milhares de lançamentos contábeis em minutos tarefa que demandaria dias de trabalho manual. Na engenharia, sistemas de visão computacional já são capazes de detectar fissuras em estruturas com precisão superior à inspeção visual convencional.
Segundo dados do relatório [AI in Professional Services da OCDE], o uso de IA em serviços profissionais pode reduzir o tempo médio de análise em até 40%, com impactos diretos na produtividade e nos custos operacionais. Para escritórios e empresas que precisam escalar operações sem ampliar proporcionalmente suas equipes, esse número não é trivial.
O problema começa quando a busca por eficiência supera o compromisso com a responsabilidade técnica. Peritos que delegam etapas críticas de raciocínio à máquina sem compreender os critérios utilizados pelo algoritmo estão, em essência, assinando laudos cujas bases analíticas desconhecem. Esse cenário coloca em risco não apenas a carreira do profissional, mas a credibilidade de toda a cadeia decisória que depende daquele parecer — juízes, árbitros, empresas e seguradoras inclusos.
O risco profissional que ninguém quer ver
O mercado de trabalho já sente os efeitos dessa transição. Segundo o [Relatório de Empregos do Futuro do Fórum Econômico Mundial], funções analíticas de baixa complexidade estão entre as mais expostas à substituição tecnológica nas próximas décadas. No campo das perícias, isso se traduz em uma pressão crescente sobre profissionais que não se atualizam: quem não souber operar junto com a IA tende a ser preterido por quem sabe e quem delega tudo à máquina tende a perder a autoridade técnica que é, em última análise, sua principal credencial.
A armadilha está exatamente nesse ponto intermediário: profissionais que adotam a tecnologia sem formação adequada para questionar seus outputs, calibrar seus limites e assumir a responsabilidade intelectual pelo resultado final. Nos Estados Unidos, entidades regulatórias já discutem a criação de protocolos de certificação para o uso de IA em laudos periciais. No Brasil, o debate ainda engatinha, mas está em curso em conselhos de engenharia, contabilidade e no âmbito do Poder Judiciário.
A supervisão como competência estratégica
O modelo defendido pela PwC aponta um caminho que merece atenção: em vez de tratar a IA como rival ou como solução mágica, o perito do futuro será aquele capaz de orquestrar o uso da tecnologia com discernimento crítico. Isso exige uma combinação de conhecimento técnico aprofundado na área de atuação, familiaridade com as ferramentas digitais disponíveis e capacidade de comunicar, de forma transparente, como a análise foi conduzida e onde a máquina foi empregada.
Essa competência não surge espontaneamente. Ela precisa ser desenvolvida e há uma diferença fundamental entre o profissional que aprendeu sobre IA em cursos introdutórios e aquele que aprendeu a aplicá-la com rigor dentro do contexto específico da perícia técnica, seja ela contábil, de engenharia ou documental.
O futuro pertence a quem combina técnica e julgamento
A tecnologia, por si só, não vai resolver o problema da confiabilidade pericial. Da mesma forma que um bisturi mais preciso não torna o cirurgião dispensável, algoritmos mais sofisticados não eliminam a necessidade do especialista — apenas reposicionam seu papel. O valor agregado pelo perito passa a estar menos na execução de tarefas repetitivas e mais na capacidade de interpretar, questionar e assumir responsabilidade pelo resultado final.
Esse reposicionamento é, ao mesmo tempo, uma ameaça para quem resiste à atualização e uma oportunidade extraordinária para quem investe na própria formação. As organizações que já entenderam isso — AICPA, PwC, OCDE — sinalizam na mesma direção: a IA em perícias só funciona bem quando existe um profissional competente no centro do processo.
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