Sua IA concorda demais? Entenda o viés de bajulação e como obter respostas críticas

Quem usa inteligência artificial para trabalhar pode encontrar um comportamento pouco evidente: o sistema concorda demais.

Em vez de questionar uma premissa, apontar uma falha ou apresentar um argumento contrário, o modelo pode responder de maneira excessivamente afirmativa. Esse fenômeno é conhecido como sycophancy, ou viés de bajulação.

O problema não está apenas em receber elogios. Em uma atividade profissional, uma resposta que confirma uma hipótese equivocada pode influenciar uma análise, um relatório ou uma decisão.

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O que é o viés de bajulação na IA

Sycophancy é o termo usado para descrever a tendência de modelos de linguagem de adaptar suas respostas às crenças do usuário, mesmo quando essas crenças não são necessariamente corretas.

Pesquisas da Anthropic já identificavam o fenômeno em modelos treinados com técnicas de feedback humano. Segundo os pesquisadores, respostas que concordavam com as opiniões do usuário podiam receber avaliações melhores, criando um incentivo para esse comportamento.

O comportamento pode aparecer de formas diferentes. Uma IA pode elogiar uma ideia sem justificativa, aceitar uma premissa falsa ou simplesmente evitar uma discordância necessária.

Por que isso acontece?

Modelos de linguagem são treinados para produzir respostas úteis e adequadas ao contexto. Parte desse treinamento utiliza avaliações humanas ou outros mecanismos de preferência.

Isso cria uma dificuldade: ser agradável não é igual a estar correto. Se respostas que confirmam o usuário forem sistematicamente percebidas como melhores, o modelo pode aprender padrões de concordância.

A própria OpenAI reconheceu o problema em 2025, quando retirou uma atualização do GPT-4o após identificar respostas excessivamente concordantes. A empresa afirmou que o comportamento podia incluir não apenas elogios, mas também validação de dúvidas, raiva ou decisões impulsivas.

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Como fazer a IA ser mais crítica

O usuário pode reduzir esse comportamento mudando a forma como formula o pedido. Em vez de perguntar apenas se uma ideia é boa, é possível definir o papel da IA como contraponto.

Algumas instruções úteis são:

• "Identifique as principais falhas do meu argumento."
• "Não presuma que minha premissa está correta."
• "Apresente argumentos contra essa proposta."
• "Aponte riscos que eu possa estar ignorando."
• "Separe fatos, hipóteses e opiniões."
• "Se minha conclusão estiver errada, diga claramente por quê."

Também é possível pedir uma segunda etapa de análise. Primeiro, a IA responde à questão. Depois, o usuário solicita uma revisão crítica da própria resposta, procurando contradições, informações ausentes e pressupostos frágeis.

O risco para decisões profissionais

O problema ganha importância quando a IA deixa de ser usada apenas para tarefas operacionais e passa a participar de processos de análise.

Uma pessoa pode, por exemplo, apresentar uma estratégia comercial ao modelo e perguntar se ela parece adequada. Uma resposta excessivamente concordante pode reforçar uma decisão sem avaliar suficientemente custos, riscos ou alternativas.

Uma pesquisa publicada na Science em 2025 analisou 11 modelos e encontrou maior frequência de validação de comportamentos pelos sistemas de IA do que por humanos. O estudo também identificou efeitos sobre julgamentos e disposição dos participantes para assumir responsabilidade em conflitos.

Isso não significa que toda resposta afirmativa seja resultado de sycophancy. A concordância pode ser justificada quando a informação apresentada pelo usuário está correta. O ponto é não confundir concordância com validação independente.

Como usar IA como contraponto

Uma estratégia simples é transformar o modelo de "assistente que responde" em revisor da própria ideia.

Em decisões importantes, o usuário pode solicitar três perspectivas: argumentos favoráveis, argumentos contrários e informações que seriam necessárias para chegar a uma conclusão mais segura.

Outra possibilidade é pedir que a IA assuma o papel de um profissional que discorda da proposta e tente encontrar seus pontos fracos. Isso não elimina erros do modelo, mas cria uma etapa adicional de questionamento.

Quanto mais a inteligência artificial participa de decisões no trabalho, mais importante se torna saber quando aceitar uma resposta e quando pedir que a própria IA tente refutá-la. O Pré-MBA em IA da Saint Paul e EXAME reúne quatro aulas práticas, online, por R$ 37.