Deloitte admite que IA escreveu partes de relatório para o conselho de Wellington — mas mantém conclusões

O prefeito de Wellington, Andrew Little, afirmou publicamente que “grandes partes” de um relatório da Deloitte de US$ 435.000 sobre o quadro de funcionários do conselho foram escritas por inteligência artificial. A admissão aumenta as críticas ao relatório Future Fit Pōneke, que recomendava cortar 330 funcionários — um número que agora se revela baseado em dados falhos.

Principais erros encontrados no relatório

A própria revisão do conselho descobriu múltiplos erros de manipulação de dados:

• A Deloitte contou em dobro os funcionários atuais juntamente com funções vagas.
• Os dados de emprego estavam com três anos de atraso, provenientes da Taxpayers' Union.
• Todos os funcionários foram contados com salário de tempo integral, independentemente das horas reais trabalhadas.
• As despesas com pessoal foram superestimadas em US$ 21,5 milhões.
• Funções com “projeto” no título foram automaticamente consideradas duplicadas.

Devido a essas imprecisões, o conselho concluiu que a recomendação de cortar 330 funções em tempo integral era “inerentemente falha”. Um número mais preciso poderia ser 284, embora mesmo isso não leve em conta outros possíveis erros.

A divulgação do uso de IA permanece vaga

O prefeito Little disse à Newstalk ZB que as seções geradas por IA eram “apenas uma perda de tempo” em comparação com o capítulo sobre sistemas de gestão de contratos, que ele descreveu como um “desastre”, mas útil. A Deloitte não especificou quais seções foram produzidas por IA ou como a IA foi usada.

Em uma declaração preparada, a Deloitte disse: “A Deloitte usa uma variedade de ferramentas e tecnologias em seu trabalho, incluindo ferramentas habilitadas por IA quando apropriado”, enquanto exige que “um humano precisava aprovar qualquer análise, conclusões e resultados”. Eles mantêm que as conclusões do relatório são sólidas.

Implicações para o uso de IA em consultoria

Este caso destaca o risco de usar IA sem verificação rigorosa — especialmente em relatórios públicos de alto risco. Para desenvolvedores e equipes que constroem fluxos de trabalho assistidos por IA, a lição é clara: a IA pode redigir, mas os humanos devem validar cada ponto de dado e suposição. A experiência do conselho de Wellington é um conto de advertência sobre o custo reputacional quando o conteúdo gerado por IA é aceito sem auditoria completa.