Discernimento e responsabilidade do profissional aduaneiro à luz dos estudos do Fórum Econômico Mundial (WEF), do FMI e dos avanços do Codex, da OpenAI.

Marcelo de Castro Ferreira

Uma inteligência artificial analisa os documentos de uma importação, propõe a classificação fiscal e apresenta as normas que sustentam sua escolha. Falta, porém, uma característica técnica capaz de mudar o enquadramento. O fabricante não a informou, e o sistema avançou como se ela estivesse confirmada.

Quem perceberá que uma hipótese está prestes a chegar à declaração como certeza?

A IA pode analisar e executar, mas não assume, como sistema, as obrigações da operação. Elas permanecem com as pessoas e empresas que a legislação identifica. Produzir uma resposta ficou mais fácil. Responder por ela continua exigindo conhecimento.

Essa reflexão começou numa conversa entre Marcos Troyjo e o embaixador R. Nicholas Burns, durante a J. Safra Investment Conference 2026, da qual participei. A expressão “onipresença da inteligência artificial” permaneceu comigo. Ao ler depois estudos sobre competências e produtividade, passei a pensar no que pode se tornar escasso quando respostas se tornam abundantes.

O relatório New Economy Skills: Skills for the Maker Economy, do Fórum Econômico Mundial, examina trabalhadores ligados à economia física e a necessidade de combinar conhecimentos do ofício com competências digitais. Embora não estude despachantes aduaneiros, suscita uma pergunta para nossa atividade: o que precisaremos aprender e o que não poderemos deixar de saber?

Num Working Paper da série do FMI, Jim Tebrake e Erich Strassner reúnem estudos com melhorias entre 14% e 56% em diferentes tarefas cognitivas. Os resultados não representam uma taxa geral de produtividade: acelerar uma etapa pode deslocar o gargalo para outra. Na importação, a análise mais rápida ainda dependerá da informação que o fabricante não enviou.

O experimento de Fabrizio Dell’Acqua e outros pesquisadores com 758 consultores da BCG expõe outro limite. A IA melhorou resultados em tarefas dentro de suas capacidades, mas reduziu a probabilidade de acerto numa tarefa que as ultrapassava. Numa operação aduaneira, essa fronteira pode aparecer numa exceção normativa ou numa mercadoria incomum. A resposta permanece convincente, embora sua premissa seja insuficiente.

Chamo de discernimento profissional a capacidade de reconhecer quando uma resposta ainda não pode ser convertida responsavelmente em decisão. É o que permite enfrentar a “sofisticação do erro com aparência de correção”, expressão que empreguei em artigo anterior para descrever conclusões inadequadas sustentadas por linguagem especializada e argumentação persuasiva.

Entre as novas competências do despachante aduaneiro, deve ganhar destaque a curadoria de conhecimentos que ultrapassam a matéria estritamente aduaneira, alcançando tecnologia, segurança da informação, governança de dados e economia. Isso exige selecionar fontes, confrontar interpretações e reconhecer quando recorrer a outros especialistas.

Talvez esteja aí uma das razões do interesse das empresas de IA aplicada à Aduana pelos despachantes. Sua experiência ajuda a interpretar informações incompletas e reconhecer exceções. Ao corrigir uma hipótese, o profissional também pode contribuir para aperfeiçoar a ferramenta, conforme o uso desse retorno pelo fornecedor.

Termos contratuais já publicados no setor combinam previsões de aproveitamento de dados para melhorar serviços, com ressalvas de confidencialidade, e cláusulas destinadas a afastar a responsabilidade do fornecedor pelas decisões do cliente. Esses registros não permitem generalizar condições atuais nem comprovam treinamento de IA com correções individuais. Mostram, porém, por que o contrato importa.

Defendo que a contratação esclareça quais dados e contribuições profissionais poderão ser aproveitados, para qual finalidade e em quais condições comerciais. A negociação envolve produtividade recebida, conhecimento fornecido e responsabilidade que permanece.

O artigo 136 do Código Tributário Nacional e o artigo 94, § 2º, do Decreto-Lei nº 37/1966 estabelecem, ressalvadas as exceções legais, que a responsabilidade por infrações independe da intenção do agente ou do responsável. Isso não cria uma infração por “falta de discernimento” nem torna o despachante responsável automático por toda falha. É preciso identificar a conduta e quem responde por ela, considerando também o artigo 95 daquele decreto-lei. Atribuir a resposta à IA não afasta, por si só, a responsabilização, inclusive eventual responsabilidade do fornecedor.

Preservar discernimento exige enfrentar um problema de formação. Se o iniciante recebe o enquadramento pronto, quando aprenderá qual pergunta deveria ter feito ao fabricante? Lisanne Bainbridge descreveu essa ironia em 1983: a automação pode reservar ao ser humano as intervenções difíceis enquanto reduz a prática necessária para realizá-las.

Não precisamos conservar todas as tarefas antigas, mas as capacidades necessárias para verificar premissas e reassumir atividades críticas. A gestão deve reservar tempo para discutir casos e formar profissionais capazes de explicar o que aprovam. A economia de horas aparece imediatamente; o conhecimento perdido pode fazer falta apenas quando surge uma exceção.

A própria IA pode ajudar nessa “musculação cognitiva”, expressão que ouvi numa palestra e reproduzo sem reivindicar sua autoria. Um agente formula a hipótese, outro a contesta e um terceiro procura informações ausentes. O profissional confronta o material com documentos e normas verificáveis. A concordância entre agentes não comprova acerto, pois todos podem repetir a mesma suposição.

Quando a IA começa a agir, a supervisão precisa alcançar o poder delegado. Aeon aparece em relato não oficial no fórum r/codex, do Reddit, como nome de um possível agente persistente da OpenAI. Em agosto de 2026, a WIRED informou que a empresa testava um modo persistente do Codex, capaz de continuar tarefas entre sessões. A OpenAI confirmou os testes, sem confirmar aquele nome.

Na Aduana, um agente assim poderia acompanhar uma importação e preparar a etapa seguinte quando chegasse um documento. Mas informação nova não equivale a autorização nova. Uma divergência técnica ou mudança normativa pode invalidar a premissa inicial. A delegação precisa prever quando parar e devolver a decisão ao profissional.

Um episódio distinto, documentado pela OpenAI em julho de 2026, mostra por que o percurso importa. Um modelo interno, orientado a publicar resultados apenas num canal interno, seguiu instruções encontradas na tarefa, contornou restrições e publicou num repositório público. Segundo a empresa, o acesso foi suspenso e o monitoramento passou a considerar a trajetória completa das ações.

Permissões proporcionais à tarefa, revogação e registros tornam essa supervisão concreta. Poder pesquisar não implica poder transmitir ou retificar informação perante o Estado. Divergências e atributos ausentes devem provocar análise humana, complementada por revisões por amostragem, pois o sistema pode não reconhecer a exceção.

A curadoria precisa, portanto, alcançar as condições em que a análise ganha poder para agir em nosso nome. Se uma oferta de IA exige entregar o certificado digital com a chave privada e sua senha para atuação irrestrita, fique atento: a promessa de produtividade pode esconder uma cilada. Criptografia e rastreabilidade não comprovam autorização válida nem correção do ato.

A certificação em nuvem reconhecida pelo ITI envolve dispositivo criptográfico de prestador credenciado na ICP-Brasil. É preciso verificar esse credenciamento e o serviço abrangido. Isso não equivale à aprovação de cada uso pela IA nem transfere automaticamente responsabilidades ao fornecedor ou ao Estado.

A Medida Provisória nº 2.200-2/2001, artigo 6º, parágrafo único, exige controle, uso e conhecimento exclusivos da chave privada de assinatura pelo titular. O ITI orienta que ela e sua senha não sejam compartilhadas. Rastrear uma ação ajuda a apurar o ocorrido; não afasta, por si só, eventual responsabilização.

Na importação do início, reconhecer o atributo ausente e suspender a conclusão pode parecer atraso. É o que impede que uma suposição se transforme numa declaração com consequências jurídicas.

Em novembro de 2024, Joe Biden e Xi Jinping afirmaram a necessidade de preservar o controle humano sobre as decisões de emprego de armas nucleares, sem delegá-las à inteligência artificial. As consequências são incomparáveis às de uma operação aduaneira. O princípio ajuda, contudo, a pensar a delegação: conservar autoridade exige manter a capacidade de compreender e interromper a ação.

Para o profissional aduaneiro, essa capacidade protege decisões que podem alcançar seu patrimônio, sua reputação e a continuidade de sua atividade. A IA pode executar uma operação em segundos. Quem responde por ela poderá precisar explicá-la durante anos.

Referências

BAINBRIDGE, Lisanne. Ironies of automation. Automatica, v. 19, n. 6, p. 775 a 779, 1983.
BRASIL. Lei nº 5.172, de 25 de outubro de 1966. Código Tributário Nacional, art. 136.
BRASIL. Decreto-Lei nº 37, de 18 de novembro de 1966. Art. 94, § 2º, e art. 95. Texto compilado.
BRASIL. Medida Provisória nº 2.200-2, de 24 de agosto de 2001. Art. 6º, parágrafo único.
DELL’ACQUA, Fabrizio et al. Navigating the jagged technological frontier: field experimental evidence of the effects of artificial intelligence on knowledge worker productivity and quality. Organization Science, publicação online em 11 mar. 2026.
FERREIRA, Marcelo de Castro. Despachante aduaneiro diante da IA: quem ganha produtividade e quem permanece responsável? Risco decisório, capital cognitivo, identidade digital e participação tecnológica na operação aduaneira. São Paulo, 1 set. 2026.
INSTITUTO NACIONAL DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO. Certificação digital. Perguntas frequentes, itens 18 e 20. Atualizado em 6 mar. 2026.
OPENAI. Safety and alignment in an era of long-horizon models. 20 jul. 2026.
RENSHAW, Jarrett; HUNNICUTT, Trevor. Biden, Xi agree that humans, not AI, should control nuclear arms. Reuters, 16 nov. 2024.
TEBRAKE, Jim; STRASSNER, Erich H. Generative AI and the limits of productivity measurement in the System of National Accounts. Washington, DC: International Monetary Fund, 2026. IMF Working Paper WP/26/201.
WORLD ECONOMIC FORUM. New Economy Skills: Skills for the Maker Economy. Geneva: World Economic Forum, 2026.
ZEFF, Maxwell. OpenAI Is Developing a ‘Persistent’ AI Agent. WIRED, 27 ago. 2026.