Uso responsável no trabalho

Ética e Boas Práticas

IA acelera entrega, mas responsabilidade continua humana. Defina política de uso, transparência com cliente/equipe e critérios de aceite antes de colocar IA em produção.

Princípios práticos

Você é responsável pelo que entrega — IA é ferramenta, não coautor legal implícito.
Declare quando conteúdo foi assistido por IA se política da empresa ou cliente exigir.
Não use IA para contornar licenças, gerar malware ou conteúdo enganoso.
Mantenha habilidade manual: dependência total fragiliza debugging e entrevistas.

Política mínima para equipe (modelo)

POLÍTICA DE IA — EQUIPE DEV (rascunho)

1. Permitido
   - Rascunhos, refactor local, testes, documentação
   - Ferramentas aprovadas: [lista]

2. Proibido
   - Dados de produção/PII em chats públicos
   - Commit de código não revisado
   - Decisões médicas/jurídicas sem validação profissional

3. Processo
   - PR descreve se IA foi usada
   - Revisor humano obrigatório
   - Secrets scan no CI

4. Incidentes
   - Reportar vazamento em [canal] em até 24h

Onde IA agrega mais valor

Cenário	Benefício	Cuidado
Boilerplate e testes	Velocidade	Cobertura superficial
Onboarding em codebase	Mapa mental	Pode errar arquitetura
Suporte N1	Rascunho de resposta	Tom e política da empresa
Code review assistido	Lista de checagens	Falsos positivos

Exercício — plano de adoção em 4 semanas

Semana 1: piloto com 2 devs, ferramenta única, métrica de tempo poupado.
Semana 2: checklist de review pós-IA + treinamento de prompts.
Semana 3: expandir para documentação e testes; coletar anti-patterns.
Semana 4: revisar política, custos de API e decidir escala ou ajuste.

Uso responsável no trabalho

Princípios práticos

Política mínima para equipe (modelo)

Onde IA agrega mais valor

Exercício — plano de adoção em 4 semanas

Vídeo — Uso responsável da IA