O mundo está passando por uma transição demográfica que nenhum sistema de saúde está pronto para suportar. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), até 2050 a população com mais de 60 anos vai dobrar, chegando a 2,1 bilhões de pessoas. Na prática, isso significa um apagão de mão de obra: simplesmente não haverá cuidadores humanos suficientes no mercado.
É comum que como engenheiros e desenvolvedores a solução seja escalar usando automação. É aí que entram os robôs assistivos. Eles deixaram de ser braços mecânicos de chão de fábrica para virarem agentes presentes no dia a dia doméstico e hospitalar. O problema começa quando tentamos resolver a solidão e o isolamento social da mesma forma que resolvemos um problema de logística. Até que ponto automatizar o cuidado é uma solução viável e onde ela começa a desumanizar quem está na ponta do sistema?
Contudo, é necessário questionar os limites da automação do cuidado, identificando o ponto de inflexão em que a tecnologia deixa de ser um suporte e passa a atuar como um agente de desumanização.
Este trabalho caracteriza-se como uma pesquisa de natureza teórica, fundamentada na revisão bibliográfica e na análise crítica intertextual. Foi delimitado a partir de três eixos: a teoria da Computação Afetiva de Rosalind Picard (2000), o argumento filosófico do “Quarto Chinês” de John Searle (1980) e as críticas sociotecnológicas de Sherry Turkle (2011) sobre a solidão na era digital.
A análise tomou como objeto de estudo referencial os dispositivos assistivos de inteligência artificial Paro, Pepper e ElliQ, bem como plataformas digitais e sistemas de IA generativa amplamente discutidos na literatura recente, como Replika e Character AI. Os dados textuais e os cenários técnicos foram confrontados com as diretrizes de ética em Inteligência Artificial, estudos sobre identidade digital e os dados demográficos emitidos pela Organização Mundial da Saúde (2021).
Fonte: gerado por IA
A Mecânica da Computação Afetiva e a Codificação do Comportamento
Os dados levantados apontam que a viabilização de máquinas projetadas para a interação social fundamenta-se na Computação Afetiva. Na engenharia de software essa disciplina se traduz no desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de processar fluxos de dados específicos do comportamento humano, tais como microexpressões faciais capturadas por sistemas de visão computacional, modulações e tons de voz processados por redes neurais artificiais, sinais biométricos e inputs captados por Processamento de Linguagem Natural (PLN). A partir do cruzamento desses parâmetros, o sistema executa uma análise de sentimento em tempo real.
A análise dos casos reais demonstra que essa tecnologia já encontra aplicações práticas. O robô Paro, desenvolvido no Japão com a estética de uma foca de pelúcia, utiliza sensores táteis e térmicos para interagir com pacientes diagnosticados com a doença de Alzheimer, emitindo sons de aprovação ao ser tocado para mitigar crises de ansiedade. De forma similar, o humanoide Pepper é empregado em diálogos cotidianos e no monitoramento de sinais vitais de idosos.
Sob a perspectiva da arquitetura de software, entretanto, os resultados indicam que a interface amigável omite a ausência de estados mentais ou emocionais internos. O sistema não experiencia empatia, ele executa com precisão para emular a resposta que o usuário espera receber. Trata-se da aplicação de uma camada de interface humanizada.
A Assimetria entre Sintaxe e Semântica na Caixa Preta Algorítmica
Ao aplicar o argumento do “Quarto Chinês” de John Searle (1980) aos dados de uso dos robôs assistivos, constata-se que o processamento formal de símbolos não equivale à compreensão dos mesmos. Um sistema computacional manipula regras sintáticas perfeitamente sem possuir qualquer acesso à semântica (ao significado) do conteúdo manipulado. No cuidado de idosos, os dispositivos assistivos operam exclusivamente no nível sintático.
Esse cenário estabelece uma assimetria nas interações. Enquanto o usuário fragilizado projeta afeto real na máquina, esta devolve apenas o resultado otimizado de um modelo preditivo. A tabela abaixo sintetiza os resultados dessa divergência:
| Dimensão Analítica
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Empatia Humana Genuína
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Empatia Algorítmica (Computação Afetiva)
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| Origem do processamento
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Vivência existencial, consciência e conexão biológica. | Sensores físicos, câmeras e matrizes probabilísticas de dados.
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| Tratamento da Dor
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Compreensão ontológica do sofrimento e da finitude.
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Resposta automatizada disparada por gatilhos analíticos de voz, texto ou imagem.
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| Fluxo de Conexão
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Bidirecional: ambos os indivíduos transformam-se na interação.
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Unilateral: o idoso projeta o vínculo individualmente sobre um hardware animado.
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| Critério de Sucesso
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Conexão intersubjetiva autêntica e espontânea.
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Cumprimento de métricas de engenharia (redução de estresse, estabilização de batimentos).
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Fonte: Elaborada pelas autoras, com base em Picard (2000), Searle (1980) e Turkle (2011)
A Empatia Sintética na Era da IA Generativa
Diferentemente dos robôs assistivos tradicionais, os sistemas de IA generativa ampliaram significativamente a capacidade de simular empatia por meio da linguagem natural. Ferramentas como ChatGPT, Gemini e Replika conseguem reconhecer padrões emocionais presentes no discurso humano e responder de forma contextualizada, produzindo a sensação de acolhimento e compreensão.
Conforme destaca a UNESCO (2023), sistemas de IA generativa apresentam capacidade crescente de produzir respostas contextualizadas que simulam compreensão e interação humana. Entretanto, permanece a questão filosófica central: a simulação de empatia corresponde efetivamente à experiência empática?
Dados Comportamentais e a Construção Algorítmica da Identidade
A mesma lógica utilizada para identificar emoções em robôs assistivos também está presente nas plataformas digitais. Estudos recentes demonstram que algoritmos são capazes de inferir traços de personalidade, preferências políticas e estados emocionais a partir das interações realizadas em redes sociais. Pesquisa conduzida por Kosinski, Stillwell e Graepel (2013) demonstrou que registros digitais de comportamento podem ser utilizados para prever características psicológicas e preferências individuais com elevado grau de precisão. Nesse contexto, a identidade do indivíduo passa a ser parcialmente construída por sistemas que interpretam seus rastros digitais.
A publicação de conteúdos em plataformas como Twitter (atualmente X), Instagram e TikTok produz um volume contínuo de dados comportamentais que são analisados por modelos computacionais capazes de identificar padrões de consumo, posicionamentos ideológicos e estados afetivos. Embora tais mecanismos sejam frequentemente apresentados como recursos para personalização da experiência do usuário, eles também ampliam a capacidade de monitoramento e classificação dos indivíduos.
Sob essa perspectiva, a computação afetiva ultrapassa os limites da robótica assistiva e passa a integrar ecossistemas digitais presentes no cotidiano. O desafio deixa de ser apenas compreender se uma máquina pode simular empatia, passando a questionar de que maneira sistemas algorítmicos utilizam emoções e comportamentos humanos como matéria-prima para tomada de decisões automatizadas. Assim, a discussão sobre empatia artificial encontra um novo desdobramento: a transformação da subjetividade humana em dados passíveis de interpretação, classificação e previsão.
Fonte: gerado por IA
Implicações de UX e Riscos de Engenharia Social
Os resultados obtidos sob a ótica da Experiência do Usuário (UX) demonstram que interfaces projetadas para mitigar atritos relacionais podem induzir a distorções psicossociais. As relações humanas interpessoais são marcadas por falhas, cansaço e divergências. Em contrapartida, os robôs assistivos apresentam previsibilidade constante e paciência ilimitada. Identificou-se o risco de que o idoso desenvolva preferência pelo digital, gerando um isolamento social agravado pela substituição do convívio comunitário por uma bolha automatizada.
Esse risco não se limita aos ambientes de cuidado assistivo; Casos recentes envolvendo a plataforma Replika demonstraram que usuários desenvolveram vínculos emocionais profundos com chatbots projetados para interação afetiva. Após alterações realizadas no sistema, diversos usuários relataram sentimentos de perda, frustração e sofrimento emocional semelhantes aos observados em rompimentos interpessoais. O episódio evidencia que a tendência humana de atribuir significado emocional às máquinas ultrapassa a esfera funcional, alcançando dimensões subjetivas tradicionalmente associadas às relações humanas.
De forma semelhante, plataformas de inteligência artificial conversacional, como o Character AI, têm sido utilizadas por milhões de pessoas para simular amizades, mentorias e relacionamentos afetivos. A popularização desses sistemas reforça a necessidade de reflexão sobre os limites éticos da interação humano-máquina, especialmente quando a tecnologia passa a ocupar espaços historicamente preenchidos por vínculos sociais autênticos.
Ademais, emerge a problemática ética da engenharia social. Delegar o amparo de uma geração envelhecida a agentes robóticos pode sinalizar uma negligência estrutural da sociedade em alocar tempo e recursos humanos para essa população. O vínculo resultante desse processo carece de reciprocidade ontológica, uma vez que o sujeito se apega a rotinas de Machine Learning encapsuladas em estruturas de metal e silício.
Delimitação de Escopo na Arquitetura Ética de Sistemas
A análise ética do escopo tecnológico indica que a robótica e a inteligência artificial oferecem ferramentas valiosas para tarefas de caráter estritamente operacional e logístico, tais como: auxílio na mobilidade e transferência física de pacientes; monitoramento contínuo de parâmetros fisiológicos e alertas médicos; e gerenciamento de rotinas de medicação.
Exemplos contemporâneos, como o robô social ElliQ, demonstram que a tecnologia pode contribuir positivamente para o envelhecimento ativo ao incentivar a realização de atividades cognitivas, exercícios físicos e interações sociais. Tais iniciativas evidenciam que o maior potencial da inteligência artificial não está na substituição das relações humanas, mas na ampliação das condições para que essas relações ocorram de maneira mais frequente e qualificada.
O desvio ético e o erro de escopo ocorrem quando a tecnologia é direcionada para substituir a presença. O direcionamento correto dos esforços de engenharia deve focar na automação de tarefas repetitivas e no suporte físico, aliviando a sobrecarga de cuidadores profissionais e familiares. Dessa forma, viabiliza-se tempo qualificado para que seres humanos exerçam a empatia real. A tecnologia deve atuar como o meio que otimiza as condições do cuidado, e não como o fim que extingue a necessidade de contato humano.
As reflexões suscitadas pela discussão da obra “Humano Demasiado Tecnológico” e os resultados analisados evidenciam as limitações intrínsecas da engenharia diante da complexidade da experiência humana. A empatia não constitui uma função modular que possa ser empacotada em uma biblioteca de código, importada via API e executada em um hardware embarcado. Modelos computacionais são eficazes na simulação de padrões reativos com base em dados históricos, contudo, o acolhimento psicológico autêntico pressupõe consciência e vulnerabilidade compartilhada entre seres vivos.
Além do contexto dos robôs assistivos, observa-se que os mecanismos de interpretação emocional também estão presentes nas plataformas digitais e nos sistemas de inteligência artificial generativa. A capacidade de analisar comportamentos, prever preferências e personalizar interações amplia significativamente o alcance da computação afetiva na sociedade contemporânea. Nesse cenário, a discussão deixa de envolver apenas a substituição do cuidado humano e passa a incluir questões relacionadas à privacidade, autonomia e construção algorítmica da identidade.
A responsabilidade técnica e social no desenvolvimento de novas tecnologias não reside na criação de substitutos para as relações interpessoais, mas na construção de ferramentas que preservem a dignidade humana. A automação do afeto não representa um indicador de progresso científico; configura, em última análise, um débito ético e técnico que a sociedade contemporânea não possui subsídios para sustentar.
Referências
ENCENA. Robôs no Cuidado a Idosos: A empatia pode ser programada? Portal Encena – Saúde Mental em Movimento, 2023. Disponível em: https://encenasaudemental.com/post-destaque/robos-no-cuidado-a-idosos-a-empatia-pode-ser-programada/. Acesso em: jun. 2026.
ENCENA. Eu, um Robô: A codificação da empatia. Portal Encena – Comportamento e Tecnologia, 2023. Disponível em: https://encenasaudemental.com/comportamento/tecnologia/eu-um-robo-a-codificacao-da-empatia/. Acesso em: jun. 2026.
ORGANIZAÇÃO MUNDIAL DA SAÚDE (OMS). Relatório Mundial sobre Envelhecimento e Saúde. Genebra: OMS, 2021.
PICARD, Rosalind W. Affective Computing. Cambridge: MIT Press, 2000.
SEARLE, John R. Mentes, cérebros e programas. Behavioral and Brain Sciences, v. 3, n. 3, p. 417-424, 1980.
TURKLE, Sherry. Alone Together: Why We Expect More from Technology and Less from Each Other. New York: Basic Books, 2011.
KOSINSKI, Michal; STILLWELL, David; GRAEPEL, Thore. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences, v. 110, n. 15, p. 5802-5805, 2013.
REPLIKA. Replika: The AI Companion Who Cares. Disponível em: https://replika.com. Acesso em: jun. 2026.
CHARACTER.AI. Character.AI. Disponível em: https://character.ai. Acesso em: jun. 2026.
INTUITION ROBOTICS. ElliQ: The Empathetic Care Companion for Older Adults. Disponível em: https://elliq.com. Acesso em: jun. 2026.
UNESCO. Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris: UNESCO, 2023.
WORLD ECONOMIC FORUM. Shaping the Future of Technology Governance: Artificial Intelligence and Human Values. Geneva: World Economic Forum, 2024.
Observação: artigo desenvolvido na disciplina Tecnologias Criativas, ministrada pela Professora Parcilene Fernandes. A disciplina integra o Programa Extensionista Interdisciplinar Tecnologias para a Vida dos cursos de Ciência da Computação e Engenharia de Software da Ulbra Palmas.
Autoras:
Yngrid Guimarães¹
Ana Laressa Ocker²
¹ Acadêmica do Curso de Engenharia de Software,
Centro Universitário Luterano de Palmas (ULBRA), Palmas – TO, Brasil
² Acadêmica do Curso de Engenharia de Software,
Centro Universitário Luterano de Palmas (ULBRA), Palmas – TO, Brasil