Tecnologias emergentes e ética na contabilidade: como avaliar riscos além da ferramenta utilizada

A transformação digital está alterando a forma como organizações registram informações, analisam dados, tomam decisões e gerenciam riscos. Na contabilidade, esse movimento inclui o uso crescente de inteligência artificial, aprendizado de máquina, automação robótica de processos, tecnologias de registro distribuído, computação em nuvem e ferramentas avançadas de análise de dados.

Esses recursos ampliam a velocidade e a escala das operações, mas também criam desafios éticos que não existiam, ou eram menos relevantes, nos sistemas tradicionais baseados em regras. Por isso, o International Ethics Standards Board for Accountants (IESBA) propõe uma abordagem centrada nas características das tecnologias, e não apenas em ferramentas específicas. A lógica é que produtos e soluções mudam rapidamente, enquanto determinados fatores de risco permanecem relativamente estáveis ao longo do tempo.

Por que analisar características, e não apenas tecnologias

Sistemas tradicionais baseados em regras costumam operar a partir de comandos previamente definidos, como estruturas do tipo “se isso ocorrer, então faça aquilo”. Em geral, seu funcionamento é mais previsível e interpretável.

As tecnologias emergentes podem se comportar de maneira diferente. Algumas aprendem com novos dados, adaptam seus resultados ao longo do tempo, executam tarefas com pouca intervenção humana ou produzem respostas distintas mesmo diante de entradas semelhantes.

Por esse motivo, uma análise ética limitada ao nome da tecnologia pode se tornar rapidamente desatualizada. Uma avaliação baseada em características permite identificar riscos em diferentes ferramentas e contextos, inclusive quando várias tecnologias são combinadas em uma única solução.

O IESBA destaca sete características principais:

Opacidade: dificuldade de compreender ou explicar como o sistema chegou a determinado resultado.

Não determinismo: possibilidade de entradas iguais ou semelhantes produzirem respostas diferentes.

Dependência de dados: influência direta da qualidade, integridade, atualidade e relevância dos dados sobre os resultados.

Adaptação contínua: capacidade do sistema de modificar seu comportamento com base em interações, feedbacks ou novas condições.

Autonomia: execução de tarefas ou decisões com intervenção humana limitada.

Escalabilidade: possibilidade de processar grandes volumes de informações ou replicar decisões em larga escala.

Velocidade: geração e propagação de resultados em ritmo que pode superar a capacidade de revisão humana.

Como essas características podem afetar a ética profissional

O Código Internacional de Ética para Profissionais da Contabilidade estabelece cinco princípios fundamentais:

• integridade;

• objetividade;

• competência profissional e devido zelo;

• confidencialidade;

• comportamento profissional.

O uso de tecnologia pode criar ou ampliar ameaças ao cumprimento desses princípios. Entre as situações apontadas pelo IESBA estão a confiança excessiva em resultados automatizados, a baixa explicabilidade, os vieses, a redução da supervisão humana, as falhas de privacidade e segurança, as lacunas de responsabilidade e a propagação de erros em grande escala.

A questão central não é apenas saber se a tecnologia funciona. O profissional precisa avaliar se o uso é adequado para a finalidade pretendida, se os resultados fazem sentido diante dos fatos conhecidos e se existem controles suficientes para reduzir os riscos a um nível aceitável.

Opacidade e dificuldade de explicação

Alguns sistemas, especialmente os baseados em inteligência artificial, podem produzir resultados sem oferecer uma justificativa clara sobre o raciocínio utilizado. Essa limitação dificulta a validação, a contestação e a comunicação das conclusões a clientes, gestores, reguladores e outros interessados.

Quando um profissional utiliza um resultado que não compreende suficientemente, pode comprometer sua integridade, objetividade, competência profissional e comportamento profissional.

A resposta adequada não é rejeitar automaticamente toda tecnologia complexa, mas verificar se há informação suficiente para sustentar a confiança no resultado. Em determinados casos, pode ser necessário consultar especialistas ou limitar o uso da ferramenta.

Não determinismo e inconsistência de resultados

Tecnologias não determinísticas podem apresentar respostas diferentes para entradas idênticas ou semelhantes. Isso pode dificultar a reprodução de evidências, a formação de trilhas de auditoria e a consistência das conclusões.

O risco aumenta quando o profissional aceita o resultado sem investigação, monitoramento ou validação. Nessa situação, a eficiência proporcionada pela ferramenta pode levar à redução indevida do ceticismo e do julgamento profissional.

A supervisão deve considerar a natureza da atividade, o impacto da decisão e a possibilidade de resultados inconsistentes afetarem demonstrações, análises, pareceres ou recomendações.

Dependência de dados, vieses e informações incorretas

O desempenho de sistemas emergentes depende da qualidade dos dados utilizados. Informações incompletas, desatualizadas, imprecisas ou enviesadas podem produzir conclusões inadequadas.

Esse problema pode afetar a objetividade, a integridade, a confidencialidade e o comportamento profissional. Também pode ocorrer uma ameaça de defesa de interesse quando o profissional promove uma análise ou posição baseada em dados distorcidos ou enganosos.

A avaliação deve abranger não apenas a origem dos dados, mas também sua adequação, atualização, autorização de uso e aderência às regras de privacidade e segurança.

Adaptação contínua e perda de validade dos controles

Sistemas adaptativos podem alterar seu comportamento depois de implementados, mesmo sem uma reprogramação explícita. Como consequência, controles inicialmente adequados podem deixar de funcionar, e avaliações de risco realizadas no passado podem perder validade.

O documento destaca a necessidade de monitoramento contínuo. A avaliação ética não deve ser tratada como uma tarefa única realizada no momento da contratação ou implantação.

Mudanças no modelo, atualizações do fornecedor, alterações nos algoritmos ou variações nos dados podem exigir nova análise. Um exemplo é o chamado model drift, situação em que o desempenho do sistema se deteriora porque os padrões dos dados mudaram.

Autonomia e responsabilidade pelas decisões

Quanto maior a autonomia do sistema, menor pode ser a participação humana na aprovação ou execução das decisões. Isso pode criar lacunas de responsabilidade, reduzir o ceticismo profissional e incentivar a delegação excessiva de julgamento à tecnologia.

Entretanto, o IESBA reforça que a responsabilidade permanece com o profissional da contabilidade. Nem a automação, nem a origem externa da ferramenta transferem a responsabilidade pelo julgamento e pela decisão final.

Por isso, as organizações devem definir claramente quem responde pelas decisões apoiadas ou executadas por sistemas automatizados.

Escala e velocidade podem ampliar falhas

Tecnologias capazes de operar em grande escala e alta velocidade podem multiplicar benefícios, mas também erros, vieses, transações indevidas e exposições de dados.

Uma falha que seria limitada em um processo manual pode se espalhar rapidamente por milhares de transações ou registros antes de ser detectada.

Entre as medidas mencionadas pelo IESBA estão:

• revisão humana adequada;

• definição clara de responsabilidades;

• segregação de funções;

• uso de especialistas quando necessário;

• monitoramento periódico da confiabilidade do sistema;

• reavaliação das salvaguardas adotadas.
  

A ética deve acompanhar todo o ciclo de vida da tecnologia

As considerações éticas não se restringem ao momento de uso. Elas devem estar presentes durante todo o ciclo de vida da tecnologia:

Desenvolvimento e desenho: identificação de riscos, critérios de funcionamento e controles.

Aquisição: avaliação do fornecedor, da transparência, dos dados e das limitações da solução.

Implementação: testes, validação, atribuição de responsabilidades e definição da supervisão humana.

Operação: monitoramento de resultados, revisão de exceções e acompanhamento de falhas.

Atualização: reavaliação de riscos quando houver mudanças no modelo, no software ou nos dados.

Substituição e descarte: proteção de informações, encerramento de acessos e preservação das evidências necessárias.

Essa visão amplia a responsabilidade do profissional, que pode participar do processo como desenvolvedor, comprador, implementador, usuário ou revisor dos resultados.

Tecnologias combinadas exigem visão integrada

Na prática, as soluções raramente operam isoladamente. Uma organização pode combinar inteligência artificial, análise de dados, computação em nuvem, automação robótica e blockchain dentro de um mesmo processo.

A interação entre essas tecnologias pode criar riscos que não apareceriam na avaliação individual de cada ferramenta. Uma solução integrada pode aumentar a complexidade, reduzir a transparência e dificultar a identificação da origem de uma falha.

Por isso, a avaliação ética deve considerar todo o ecossistema tecnológico, incluindo fornecedores, fluxos de dados, integrações, usuários, controles e consequências das decisões.

Competência tecnológica passa a integrar o devido zelo

O profissional da contabilidade não precisa dominar tecnicamente todas as tecnologias utilizadas. No entanto, deve possuir, ou obter, conhecimento suficiente para avaliar:

• se a ferramenta é adequada à finalidade;

• quais são suas limitações;

• quando os resultados podem ser utilizados;

• quais controles são necessários;

• em que situações é preciso consultar um especialista.

A evolução tecnológica aumenta a importância da aprendizagem contínua. A competência profissional passa a incluir atenção permanente a mudanças técnicas, profissionais, regulatórias e tecnológicas relacionadas às atividades desempenhadas.

Outros riscos: shadow IT, fraudes e deepfakes

O documento também chama atenção para o uso de tecnologias fora da infraestrutura oficial da organização, prática conhecida como shadow IT. Ferramentas não aprovadas ou não avaliadas podem ampliar riscos de cibersegurança, vazamento de dados e uso inadequado de inteligência artificial.

Outro ponto relevante é o aumento do risco de fraude. Recursos de IA podem ser utilizados para criar vídeos, imagens, áudios e dados sintéticos capazes de imitar pessoas ou acontecimentos de forma convincente.

Esses conteúdos podem comprometer a confiabilidade de evidências, declarações, documentos e outras informações utilizadas pelo profissional. Por isso, procedimentos de validação e autenticação tornam-se cada vez mais importantes.

Conclusão

As tecnologias emergentes não eliminam o julgamento profissional. Elas aumentam sua relevância.

Quanto mais opaco, autônomo, adaptativo, veloz ou escalável for um sistema, maior tende a ser a necessidade de compreensão, supervisão, validação e reavaliação.

O profissional da contabilidade continua responsável pelas decisões tomadas em seu trabalho, mesmo quando elas são apoiadas por sistemas automatizados. Para preservar a confiança pública, a adoção tecnológica deve ser acompanhada por governança, competência técnica, controles adequados e compromisso com os princípios éticos da profissão.

A tecnologia pode aumentar a eficiência e a qualidade dos serviços, desde que seja utilizada como instrumento de apoio ao julgamento, e não como substituta da responsabilidade profissional.

Fonte

INTERNATIONAL ETHICS STANDARDS BOARD FOR ACCOUNTANTS — IESBA. Emerging Technologies: A Characteristics-Based Approach to Ethical Considerations for Professional Accountants. Julho de 2026.