Todo mundo está usando IA na perícia contábil
Quase ninguém está perguntando: e quando o laudo conclui errado devido ao mau uso da IA?
Todo mundo está usando IA na perícia contábil. Quase ninguém está perguntando: e quando o laudo conclui errado devido ao mau uso da IA?
Passei os últimos 4 anos estudando profundamente tecnologias e IA aplicada à perícia contábil. Mapeei o que as instituições mais sérias do mundo dizem sobre o uso de IA em contextos de alta responsabilidade.
O que encontrei me surpreendeu pela convergência: NIST (EUA), ISO/IEC 42001, OCDE, o AI Act europeu, a OMS, a UNESCO, e no Brasil a Resolução CNJ 615/2025 e a Recomendação 001/2024 da OAB.
Fontes independentes, jurisdições diferentes, e todas apontam para o mesmo núcleo: → Supervisão humana real (não o humano que só carimba o que a máquina sugeriu); → Transparência e explicabilidade; → Responsabilização — quem assina, responde; → Gestão de risco proporcional ao que está em jogo.
Até aqui, acredito que está mais que evidente o que isso significa para o perito: a IA não divide nem mitiga sua responsabilidade técnica e civil. Um laudo contábil-financeiro com jurisprudência alucinada ou cálculo não conferido continua sendo um problema seu — não da ferramenta.
Mas é fundamental sinalizar dois riscos que poucos discutem, mas que estão presentes nas normas analisadas:
Viés de automação: confiar demais no resultado. O AI Act europeu trata isso como risco a mitigar, exigindo que o operador permaneça atento à tendência de confiar excessivamente no output do sistema (art. 14, §4, “b”).
Caixa-preta: um laudo contábil fundado em ferramenta inexplicável se expõe à impugnação. O AI Act exige que sistemas de alto risco sejam suficientemente transparentes para que o usuário interprete e use o resultado adequadamente (art. 13). E vale observar o padrão que o próprio Judiciário já adota: a Resolução CNJ 615/2025 define explicabilidade como a compreensão clara de como as decisões são tomadas pela IA e contestabilidade como a possibilidade de questioná-las (art. 4º, XVIII e XIX).
A explicabilidade deixa de ser burocracia e vira sua defesa.
A lição que tiro de tudo isso: método bom não promete eliminar o erro — porque erro humano não se elimina. Ele mitiga o erro e o torna auditável.
Velocidade sem governança não é produtividade. É risco assinado.
Como você tem controlado o uso de IA no seu trabalho técnico?
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