Uma IA não precisa ser consciente para se tornar um ator digital

Uma inteligência artificial pode tornar-se consciente? A questão fascina filósofos, neurocientistas e cientistas da computação desde muito antes do aparecimento dos grandes modelos de linguagem. Ela assume hoje uma dimensão nova porque os sistemas de inteligência artificial falam, veem, ouvem, raciocinam sobre certas situações, utilizam ferramentas e começam a agir de maneira relativamente autônoma em ambientes digitais e físicos.

A tentação é grande de interpretar essas capacidades através de nossa própria experiência humana. Quando um sistema explica que cometeu um erro, modifica sua abordagem, leva em conta suas ações anteriores ou parece conhecer alguns de seus limites, podemos facilmente atribuir-lhe uma forma de consciência de si. No entanto, a capacidade de representar informação sobre o próprio funcionamento, de detectar um erro ou de adaptar o comportamento não demonstra a existência de uma experiência subjetiva.

A própria ciência permanece muito prudente. Os pesquisadores ainda não dispõem de uma teoria universalmente aceita que permita explicar completamente como a consciência surge no ser humano, o que torna ainda mais difícil a determinação de critérios que permitam identificá-la em uma máquina. Trabalhos interdisciplinares dos quais participou notadamente Yoshua Bengio propuseram examinar diferentes indicadores oriundos das principais teorias científicas da consciência. Sua análise não concluía que os sistemas de IA estudados eram conscientes, ao mesmo tempo em que sublinhava que nenhuma barreira técnica evidente impediria necessariamente futuros sistemas de satisfazer alguns desses indicadores.

Para as organizações, outra questão torna-se, contudo, muito mais imediata. Uma inteligência artificial não precisa ser consciente para dispor de uma identidade, de uma memória, de permissões, de objetivos e de uma capacidade de ação. Ela não precisa sentir sua existência para modificar dados, desencadear uma transação, comunicar-se com outros agentes, controlar um equipamento ou tomar uma série de decisões que produzem consequências reais.

A transição determinante dos próximos anos poderia, portanto, ser menos aquela que levaria da inteligência artificial à consciência artificial do que aquela que transforma progressivamente o software que utilizamos em ator digital ao qual confiamos uma capacidade de agir.

A distinção entre inteligência e consciência constitui um bom ponto de partida. Um sistema pode possuir capacidades cognitivas impressionantes sem que possamos concluir que ele experimenta uma vivência subjetiva. Essa questão lembra o célebre argumento do quarto chinês proposto pelo filósofo John Searle em 1980. Nessa experiência de pensamento, uma pessoa que não compreende o chinês aplica regras que lhe permitem produzir respostas perfeitamente coerentes nessa língua. Para o observador externo, o sistema parece compreender; para Searle, a manipulação correta dos símbolos não basta para estabelecer a existência de uma compreensão consciente. A discussão filosófica permanece aberta, notadamente porque os defensores de abordagens funcionalistas respondem que a propriedade pertinente poderia emergir do sistema em seu conjunto em vez de cada um de seus componentes tomados separadamente.

Os sistemas contemporâneos tornam esse debate ainda mais complexo. Eles não tratam mais unicamente do texto. As arquiteturas multimodais podem integrar imagens, sons, vídeo e outras informações provenientes de seu ambiente. Conectadas a sensores, a sistemas Edge ou a robôs, elas podem igualmente utilizar dados físicos em tempo real. Essa multimodalidade aumenta consideravelmente suas capacidades de percepção funcional sem resolver, contudo, a questão da experiência subjetiva. Processar a temperatura de um motor, identificar uma pessoa em uma imagem ou reconhecer uma voz demonstra uma capacidade de tratamento e de interpretação de sinais; isso não permite concluir que o sistema experimenta algo quando realiza essas operações. O conteúdo na origem dessa reflexão levanta precisamente essa diferença entre tratamento sensorial e experiência vivida.

Essa distinção é essencial, pois nos permite evitar um erro de perspectiva. Podemos deixar aos neurocientistas e aos filósofos a questão ainda aberta da consciência artificial reconhecendo ao mesmo tempo uma transformação tecnológica muito mais observável: a emergência de sistemas que possuem uma agência operacional crescente.

Pode ser útil distinguir três níveis conceituais: inteligência computacional, agência operacional e consciência eventual. Essa classificação não pretende constituir uma nova taxonomia científica; ela permite antes esclarecer três fenômenos que a linguagem corrente tende a misturar. A inteligência computacional designa a capacidade de tratar informação, de gerar, classificar, prever, resolver certos problemas ou elaborar raciocínios. A agência operacional aparece quando um sistema pode utilizar essas capacidades para perseguir objetivos, interagir com um ambiente, escolher ações e adaptar seu comportamento. A consciência eventual introduziria uma dimensão diferente: a existência de uma experiência subjetiva, de uma vivência ou de uma forma de senciência. Esse terceiro nível permanece cientificamente incerto.

Para as empresas e as organizações, o segundo nível já basta para transformar profundamente a arquitetura de TI.

Do software ao ator digital

O software tradicional possui geralmente um comportamento determinado por seu código e pelos eventos aos quais responde. Uma aplicação recebe uma solicitação, aplica regras e produz um resultado. Uma conta de serviço possui permissões, mas normalmente não reflete sobre a melhor maneira de utilizar essas permissões para atingir um objetivo. Uma API expõe funções, mas não decide espontaneamente chamar outras três porque sua primeira tentativa falhou.

Um agente de inteligência artificial pode progressivamente combinar várias dessas capacidades. Ele pode receber uma missão, interpretar seu contexto, estabelecer um plano, consultar dados, chamar ferramentas, comunicar-se com outros agentes, constatar que uma abordagem não funciona, tentar outra e perseguir seu objetivo durante um período prolongado. Quando lhe acrescentamos uma memória persistente, seu comportamento presente pode igualmente ser influenciado por suas interações anteriores.

Começamos então a ver aparecer no sistema de informação algo que merece ser considerado como um ator digital persistente. Essa expressão não implica nenhuma personalidade jurídica nem nenhuma consciência. Ela descreve uma realidade arquitetural: uma entidade de software identificável que possui continuidade, contexto, autonomia e capacidade de ação suficientes para que seu comportamento deva ser governado como o de um ator do sistema em vez de como o de uma simples ferramenta passiva.

Essa evolução conduz a uma noção ainda mais interessante: a de existência operacional. Uma máquina não precisa sentir-se existir para existir funcionalmente em uma arquitetura. Se ela possui uma identidade única, uma memória, um histórico de atividade, relações com outros sistemas, privilégios, responsabilidades funcionais e uma capacidade de ação, sua existência torna-se importante para a segurança e as operações da organização. Essa existência operacional muda consideravelmente as perguntas que os arquitetos devem se fazer.

A identidade torna-se fundamental

A informática distinguiu durante muito tempo os usuários humanos, os dispositivos, as aplicações e as contas de serviço. A chegada dos agentes torna essas categorias muito menos suficientes. Quando um agente age sobre vários sistemas, utiliza várias ferramentas e se comunica com outros agentes, sua identidade não pode mais ser reduzida a uma simples chave de API compartilhada ou à conta do usuário humano que inicialmente o acionou.

Torna-se necessário saber qual agente age, quem o autorizou, qual missão lhe foi confiada, quais recursos ele pode utilizar, quais dados ele pode consultar e durante quanto tempo seus privilégios permanecem válidos. A identidade deve igualmente permitir reconstituir as ações realizadas e distinguir as do agente daquelas dos humanos e dos outros sistemas que participam do mesmo processo.

O IAM aplicado aos agentes deverá, portanto, ir muito além da autenticação tradicional. A questão clássica “Quem é você e a que tem acesso?” deverá progressivamente ser enriquecida por outras indagações: em qual papel você age atualmente, qual objetivo você persegue, quem lhe confiou essa missão, quais ações você pode efetuar neste contexto preciso e as condições que justificam essa confiança continuam reunidas?

Essa evolução se conecta diretamente ao princípio de Continuous Trust. Uma identidade autenticada não deveria receber uma confiança permanente simplesmente porque foi reconhecida no início de uma sessão. À medida que um agente acumula contexto, chama ferramentas, recebe novas informações e avança em uma cadeia de ações, a confiança concedida pode ser reavaliada conforme seu comportamento, sua missão, seu ambiente e o nível de risco das operações que ele deseja efetuar.

AI Onboarding: integrar um agente antes de lhe confiar trabalho

Essa visão dá igualmente uma nova profundidade ao conceito de AI Onboarding. Antes de pedir a um agente de IA que trabalhe para a empresa, é preciso ensinar-lhe como trabalhar na empresa. Isso implica definir seu papel, os conhecimentos aos quais ele pode acessar, sua identidade, suas permissões, seu nível de autonomia, suas regras de escalonamento para um humano, os resultados esperados e as condições que permitem suspender ou encerrar sua atividade.

A analogia com a integração de um colaborador possui evidentemente seus limites: um agente não é um colaborador e não devemos atribuir-lhe as características humanas que acompanham esse status. A analogia permanece, no entanto, muito útil do ponto de vista da governança. Não concederíamos a uma nova pessoa um acesso permanente a todos os sistemas simplesmente porque ela poderia um dia precisar disso. Deveríamos aplicar um rigor comparável a um agente capaz de utilizar esses sistemas a uma velocidade amplamente superior à de um humano.

O ciclo de vida torna-se então essencial. Um agente pode ser criado, configurado, testado, autorizado, implantado, monitorado, modificado, suspenso e eventualmente retirado. Suas permissões devem evoluir com seu papel. Seus conhecimentos podem precisar ser atualizados. Sua memória pode conter informações que devem ser conservadas, transferidas ou eliminadas. Suas credenciais devem poder ser revogadas quando ele deixa de ser utilizado. Do contrário, as organizações correm o risco de reproduzir em grande escala o problema das contas órfãs, desta vez com entidades capazes de agir.

A responsabilidade não pode ser confiada à máquina

A agência operacional levanta em seguida uma questão fundamental de responsabilidade. Um sistema pode tomar uma decisão funcional sem poder assumir a responsabilidade moral, jurídica ou organizacional por ela. Essa distinção torna-se crucial à medida que a autonomia aumenta.

Um agente pode determinar que uma transação corresponde aos critérios que lhe foram fornecidos, escolher um fornecedor, modificar uma configuração ou recomendar uma decisão. A organização deve, contudo, determinar antecipadamente quais decisões podem ser executadas automaticamente, quais necessitam de uma confirmação humana e quais devem permanecer inteiramente sob autoridade humana.

A autonomia torna-se assim uma delegação de capacidade em vez de uma transferência de responsabilidade. Quanto mais a capacidade delegada aumenta, mais os mecanismos de identidade, de autorização, de registro, de observabilidade, de supervisão e de revogação devem ser sólidos.

Essa lógica torna-se particularmente importante quando vários agentes colaboram. Uma decisão pode ser preparada por um agente, enriquecida por um segundo, validada por um terceiro e executada por um quarto. Sem uma arquitetura apropriada, torna-se rapidamente difícil determinar a origem de uma recomendação, os dados utilizados, as permissões exercidas e a responsabilidade humana associada à cadeia de ações.

Quando a inteligência artificial adquire olhos, ouvidos e mãos

A próxima transformação aparece quando esses atores digitais saem progressivamente dos ambientes puramente de software. Os modelos multimodais já lhes dão acesso a várias formas de percepção. A Edge AI aproxima seu processamento dos dispositivos e dos ambientes físicos, ao passo que a robótica lhes fornece uma capacidade de ação material.

Um agente pode então observar uma câmera, interpretar dados provenientes de sensores, ouvir uma instrução, monitorar uma máquina e comandar um equipamento. A questão de saber se ele “vê”, “ouve” ou “sente” no sentido fenomenológico permanece inteira. Do ponto de vista operacional, ele possui, no entanto, canais de percepção e de ação que podem produzir consequências físicas.

Pesquisas publicadas em 2026 vão ainda mais longe na inspiração biológica. Pesquisadores exploram, por exemplo, arquiteturas de IA ditas interoceptivas, que representam matematicamente certos estados internos do sistema a fim de melhorar a autonomia e a adaptação dos agentes às mudanças de seu ambiente. Trata-se de abstrair mecanismos inspirados na homeostase do vivo sem que isso constitua uma prova de senciência ou de consciência artificial.

Em uma fronteira ainda mais experimental aparecem os sistemas que combinam inteligência artificial e organoides neuronais. Essas pesquisas devem ser abordadas com grande prudência. Uma análise publicada em 2026 sublinha justamente que as especulações sobre uma eventual consciência desses sistemas ultrapassam atualmente os dados empíricos disponíveis e correm o risco de desviar a atenção de problemas muito mais concretos: governança dos dados, segurança, vieses, controle dos sistemas em malha fechada, transparência e auditabilidade.

Essa prudência científica reforça, em vez de enfraquecer, o nosso argumento. Não precisamos especular sobre o nascimento próximo de uma consciência artificial para constatar que a fronteira entre cálculo, percepção e ação torna-se progressivamente mais complexa. A evolução que já nos diz respeito pode ser representada por uma continuidade tecnológica: modelo de IA, agente, agente multimodal, Edge AI, sistema robotizado, sistema autônomo e, no mais longo prazo, diferentes formas possíveis de interfaces bio-híbridas. A cada etapa, a capacidade de ação aumenta e a superfície a governar se amplia.

Da cibersegurança à Hipersegurança dos atores artificiais

Essa evolução modifica profundamente a segurança. Quando a inteligência artificial servia principalmente para gerar conteúdo ou efetuar análises, ainda era possível considerar o modelo como um componente aplicativo entre outros. Quando um agente possui uma identidade, permissões, uma memória, ferramentas, uma capacidade de planejamento e meios de agir sobre o mundo digital ou físico, torna-se necessário proteger o conjunto de seu espaço operacional.

Os princípios tradicionais de cibersegurança permanecem essenciais: IAM, Zero Trust, segmentação, criptografia, registro, controle dos acessos, monitoramento e resposta a incidentes. A agência exige, contudo, orquestrá-los com a governança da IA, a proveniência dos conhecimentos, a observabilidade das decisões, a gestão da autonomia, a resiliência e a capacidade humana de intervenção.

É precisamente o território da Hipersegurança. A questão não é mais unicamente proteger um servidor, uma conta ou um dado. É preciso proteger um ambiente no qual humanos e atores artificiais percebem informação, utilizam conhecimentos, comunicam-se, tomam decisões e desencadeiam ações.

Um agente não precisa sentir a responsabilidade para que suas ações sejam rastreáveis. Ele não precisa compreender moralmente o princípio do menor privilégio para que devamos aplicá-lo. Ele não precisa ter medo de desaparecer para que precisemos de um mecanismo que permita suspender sua atividade, revogar sua identidade ou interromper uma cadeia de ações que se tornou perigosa. E sobretudo, ele não precisa ser consciente para produzir consequências reais.

Essa distinção deveria tornar-se um dos fundamentos da governança dos sistemas agênticos. Esperar para saber se uma máquina possui uma consciência antes de determinar como governar sua autonomia equivaleria a fazer depender um problema de engenharia atual de uma questão científica que poderia permanecer aberta ainda por muito tempo.

Uma estranha inversão: a IA já nos ajuda a compreender nossa própria consciência

Existe, afinal, um paradoxo notável nessa discussão. Enquanto nos perguntamos se a inteligência artificial poderia um dia tornar-se consciente, já começamos a utilizar a inteligência artificial para compreender a consciência humana.

Em março de 2026, pesquisadores publicaram na Nature Neuroscience trabalhos que utilizam uma arquitetura de inteligência artificial sobre mais de 680 000 amostras neuroeletrofisiológicas provenientes de contextos humanos e animais a fim de estudar os mecanismos associados aos distúrbios da consciência. O sistema permitiu gerar modelos biologicamente realistas, reencontrar certos fenômenos já conhecidos e produzir novas previsões que foram em seguida confrontadas com diferentes dados experimentais. Pesquisadores sublinham doravante que essas abordagens poderiam contribuir para a pesquisa, o diagnóstico e eventualmente o tratamento dos distúrbios da consciência.

Utilizamos, portanto, sistemas cuja consciência não consideramos cientificamente estabelecida para nos ajudar a explorar os mecanismos de nossa própria consciência. Essa situação ilustra perfeitamente a necessidade de distinguir capacidade e experiência subjetiva. Uma máquina não precisa experimentar a consciência para tornar-se extraordinariamente útil ao seu estudo, da mesma maneira que não precisa sentir uma decisão para participar de sua preparação ou de sua execução.

A questão da consciência artificial permanecerá provavelmente um dos grandes debates científicos e filosóficos das próximas décadas. Devemos continuar a estudá-la com abertura, rigor e prudência, particularmente porque nossa compreensão da consciência humana permanece ela própria incompleta. As capacidades impressionantes dos sistemas atuais não bastam para demonstrar uma experiência subjetiva, e a ausência atual de prova tampouco permite resolver definitivamente a questão para todas as arquiteturas futuras.

Para as organizações, uma transformação muito mais concreta já está em curso. A inteligência artificial passa progressivamente do status de ferramenta capaz de produzir uma resposta ao de ator digital que pode receber uma missão, possuir uma identidade, utilizar uma memória, acessar conhecimentos, dispor de permissões, colaborar com outros agentes e efetuar ações com consequências digitais ou físicas.

Essa agência operacional exige uma nova disciplina de arquitetura e de governança. O AI Onboarding deve definir o papel e os limites do agente antes de sua entrada em função. O IAM deve atribuir-lhe uma identidade distinta e permissões adaptadas ao seu contexto. Zero Trust e Continuous Trust devem permitir reavaliar continuamente a legitimidade de suas ações. A governança da IA deve definir sua autonomia e seus mecanismos de escalonamento. A cibersegurança e a Hipersegurança devem assegurar a rastreabilidade, a segmentação, a observabilidade, a resiliência e a capacidade de intervenção humana ao longo de todo o seu ciclo de vida.

Na Quantum Beyond, essa evolução corresponde a uma convicção fundamental: as capacidades tecnológicas devem progredir junto com as arquiteturas que permitem governá-las. Nossas expertises em AI Governance, AI Onboarding, IAM, Zero Trust, QKS – AI Readiness & Knowledge Governance, Edge AI, cibersegurança, resiliência e Hipersegurança permitem abordar o agente artificial como um componente completo do ecossistema digital, com sua identidade, seus conhecimentos, seus acessos, seu contexto e seu nível de autoridade.

Ainda não sabemos se uma máquina poderá um dia verdadeiramente perguntar-se: “Quem sou eu?”. Para os arquitetos, os especialistas em IA e as organizações que começam a lhe confiar capacidades de ação, outra questão já deve receber uma resposta muito mais precisa: quem é ela em nossa arquitetura, o que ela pode fazer, quem lhe deu essa autoridade e como podemos retomar o controle? Não precisamos esperar que as máquinas se tornem conscientes para começar a governá-las como atores.