Nos últimos meses, a Inteligência Artificial generativa se tornou tema central em muitas conversas. Uma das expressões mais usadas para descrever seu funcionamento é “alucinações”.
O que são as “alucinações”?
Assim se chamam as respostas que um modelo fornece com total segurança, mas que são falsas, inventadas ou inconsistentes com a realidade. A particularidade é que não se apresentam como hipótese ou dúvida, e sim como certeza. É um problema de design que, por enquanto, não tem solução. Essa segurança aparente faz com que quem recebe a resposta possa acreditar nela sem questionar.
Exemplos de alucinações em IA
- Citações atribuídas a autores que nunca as escreveram.
- Estatísticas com números precisos, mas sem nenhuma fonte real.
- Datas, nomes ou endereços que parecem plausíveis, mas são incorretos.
Em todos os casos, o problema não é apenas o erro, mas a convicção com que a máquina o apresenta.
Como reduzir alucinações em IA
Embora não possam ser eliminadas por completo, é possível mitigá-las:
- Verificação de fontes: confrontar o que a IA diz com referências confiáveis.
- Melhor design de prompts: a qualidade da pergunta determina a qualidade da resposta.
- Ser concreto: em vez de “fale-me sobre vendas”, pedir “enumere três táticas de prospecção digital para empresas B2B de médio porte”.
- Esclarecer o papel: “responda como se fosse um consultor de vendas sênior”.
- Definir o formato de saída: “entregue em uma tabela com colunas de benefícios e riscos”.
- Incluir contexto relevante: “considere que o cliente vende software de cibersegurança no México”.
- Especificar o tipo de resposta esperado: se deseja um dado concreto, uma opinião ou que a IA diga claramente “não tenho acesso a essa informação”. Essa instrução prévia limita as alucinações porque estabelece os limites do jogo.
- Papel de apoio: usar a IA como assistente, não como verdade absoluta.
- Sistemas híbridos: combinar IA com mecanismos de busca, bases de dados e validações humanas.
Em resumo, trata-se de aceitar a limitação e estabelecer um método que permita separar fatos de ilusões.
O paralelo com as vendas B2B
Curiosamente, algo semelhante acontece no mundo comercial. Os vendedores também podem “alucinar”: confundir percepções com fatos e transmiti-los como certezas.
Alguns exemplos:
- “O cliente está muito interessado” porque demonstrou entusiasmo em uma reunião.
- “O orçamento já está aprovado” por causa de um comentário informal.
- “Estamos a um passo do fechamento” sem nenhuma confirmação oficial.
Essas interpretações não são de má-fé, mas sim arriscadas. Quando a diretoria toma decisões baseadas em suposições, a probabilidade de erro aumenta.
Como reduzir alucinações em vendas
Assim como na IA, o importante é contar com processos:
- Documentar eventos: registrar reuniões, ligações e compromissos em um sistema comum.
- Corroborar as informações com outras fontes.
- Validar com o cliente: confirmar o que foi interpretado, em vez de assumir.
- Metodologia clara: qualificar em profundidade, o que permite distinguir percepções de evidências reais.
Conclusão
A lição é dupla. Em IA, as alucinações nos mostram os limites da tecnologia e a necessidade de contrastar. Em vendas, lembram que a intuição não substitui o dado.
Em ambos os casos, o desafio não é que existam alucinações, mas que não tenhamos um método para detectá-las e corrigi-las. O verdadeiro valor é gerado por quem consegue separar os fatos das ilusões.
