A inteligência artificial (IA) vem transformando processos corporativos, acelerando análises e aumentando a produtividade em diversos setores. No entanto, um episódio recente envolvendo uma das maiores consultorias do mundo mostrou que o uso da tecnologia sem validação adequada pode gerar consequências significativas para a credibilidade das organizações.
Relatório sobre IA passa por revisão após identificação de erros
KPMG remove relatório sobre IA após descobrir informações falsas geradas pela própria tecnologia. Entenda o caso e seus impactos.
A consultoria holandesa KPMG retirou de circulação um relatório sobre inteligência artificial após a descoberta de que o próprio documento continha informações falsas aparentemente geradas por sistemas de IA. O caso ganhou repercussão internacional por envolver exemplos de adoção tecnológica atribuídos a grandes instituições, mas que nunca aconteceram na prática.
O episódio reacende o debate sobre os riscos das chamadas “alucinações” da inteligência artificial e reforça a necessidade de supervisão humana rigorosa na produção de conteúdos corporativos.
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O que aconteceu com o relatório da KPMG?
O estudo, intitulado “Redefinindo a excelência na era da IA agêntica”, analisava como empresas e organizações estariam utilizando sistemas avançados de inteligência artificial para otimizar operações e melhorar resultados.
O problema surgiu quando diversas instituições mencionadas no documento identificaram informações incorretas sobre suas iniciativas tecnológicas.
Entre os casos apontados estavam:
- O banco suíço UBS;
- O Serviço Nacional de Saúde do Reino Unido (NHS);
- As Ferrovias Federais Suíças (SBB).
Segundo informações divulgadas pelo Financial Times, o relatório atribuía a essas organizações aplicações sofisticadas de IA que não existiam ou que foram significativamente exageradas.
Após a repercussão, a KPMG retirou o material de circulação enquanto conduz uma investigação interna para entender como as informações chegaram à versão final do documento.
O caso do UBS chamou atenção
Um dos exemplos mais citados envolvia o UBS, um dos maiores bancos do mundo.
O relatório afirmava que a instituição utilizava agentes de inteligência artificial para atividades como:
Consultoria de investimentos
O documento sugeria que sistemas autônomos auxiliavam clientes na tomada de decisões financeiras.
Gestão de riscos
A publicação indicava que a IA participava ativamente da identificação e mitigação de riscos corporativos.
Monitoramento regulatório
Outra alegação apontava o uso de agentes inteligentes para acompanhar exigências regulatórias e garantir conformidade.
Entretanto, o UBS declarou que a descrição era “factualmente incorreta”, negando que essas aplicações existissem da forma apresentada.
Como as informações falsas foram identificadas?
As inconsistências foram detectadas pela GPTZero, empresa especializada na identificação e análise de conteúdos produzidos por inteligência artificial.
Os pesquisadores concluíram que vários trechos apresentavam características típicas de alucinações de IA.
O que são alucinações de inteligência artificial?
O termo é utilizado quando um modelo de IA produz respostas aparentemente plausíveis, mas que não correspondem aos fatos.
Em vez de admitir que não possui determinada informação, o sistema pode criar dados, referências, estatísticas ou exemplos que parecem legítimos.
Esse comportamento é conhecido e afeta praticamente todos os modelos generativos atualmente disponíveis no mercado.
Por que as alucinações acontecem?
Os modelos de linguagem não “sabem” se uma informação é verdadeira ou falsa.
Eles funcionam prevendo a sequência de palavras mais provável com base nos dados utilizados durante o treinamento.
Como consequência, podem produzir respostas muito convincentes mesmo quando estão erradas.
Entre os fatores que contribuem para esse problema estão:
- Falta de informações confiáveis sobre determinado tema;
- Solicitações complexas ou muito específicas;
- Ausência de verificação humana;
- Uso inadequado da IA em pesquisas e análises.
Por esse motivo, especialistas recomendam que conteúdos corporativos, acadêmicos e jornalísticos passem por revisão rigorosa antes da publicação.
A resposta oficial da KPMG
Após a descoberta dos problemas, a consultoria informou que removeu o estudo de seus canais oficiais enquanto apura as circunstâncias da publicação.
Em comunicado divulgado à imprensa, a empresa reforçou que possui diretrizes internas para o uso responsável da inteligência artificial.
Segundo um porta-voz da organização, todos os funcionários devem seguir procedimentos que incluem:
- Supervisão humana obrigatória;
- Validação independente das informações;
- Verificação de fontes confiáveis;
- Revisão dos conteúdos produzidos com apoio de IA.
A manifestação demonstra que o problema não está necessariamente na tecnologia em si, mas nos processos de controle e governança adotados pelas organizações.
O caso não é isolado
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A KPMG não é a primeira grande consultoria a enfrentar dificuldades relacionadas ao uso de inteligência artificial em documentos profissionais.
No final do ano anterior, a Deloitte passou por situações semelhantes em pelo menos duas ocasiões.
Relatório para o governo australiano
Em outubro, a empresa identificou erros em um documento entregue ao governo da Austrália.
O material continha referências, fontes e citações que simplesmente não existiam.
Diante da falha, a consultoria abriu mão de parte do pagamento recebido pelo trabalho.
Problemas em relatório para o Canadá
Pouco tempo depois, em novembro, a Deloitte voltou a enfrentar questionamentos.
Um relatório entregue ao setor público canadense incluía estudos acadêmicos e referências inexistentes, levantando novas preocupações sobre os mecanismos de validação utilizados.
O que as empresas podem aprender com esses episódios?
A adoção da inteligência artificial continua crescendo em todo o mundo. No Brasil, empresas de diversos setores já utilizam ferramentas generativas para atendimento ao cliente, produção de conteúdo, análise de dados e automação de processos.
No entanto, os casos envolvendo KPMG e Deloitte mostram que a tecnologia não pode substituir completamente a revisão humana.
Algumas práticas consideradas essenciais incluem:
Criar políticas claras de uso da IA

As organizações precisam definir quando e como a tecnologia pode ser utilizada.
Exigir validação de fontes
Toda informação gerada por IA deve ser conferida em fontes independentes e confiáveis.
Treinar equipes
Profissionais precisam compreender as limitações da tecnologia e os riscos associados às alucinações.
Manter responsabilidade humana
A decisão final sobre a publicação de qualquer documento deve permanecer sob responsabilidade de especialistas qualificados.
Imagem: Reprodução/Seu Crédito Digital
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