Testando a Teoria Contábil através da Inteligência Artificial

Do blog Marginal Revolution uma proposta de Tetlock para testar teorias sociais. Eis um resumo: 

Philip Tetlock, renomado cientista social, aponta uma nova abordagem para testar grandes teorias políticas e econômicas — tradicionalmente difíceis de validar devido às condições ceteris paribus raramente observáveis no mundo real. Em vez de depender de experiências complexas e demorada, ele sugere o uso de modelos de linguagem (LLMs). A proposta envolve instruir a IA a reconstruir as perspectivas de diferentes correntes de pensamento, como o neorrealismo de Mearsheimer dos anos 1990, e testar se a IA pode reproduzir os pressupostos, hipóteses e previsões condicionais dessas escolas. O processo inclui três etapas: (1) validar se os LLMs conseguem passar por um “teste de Turing ideológico”; (2) avaliar sua capacidade de raciocinar para frente e gerar previsões de 2025 a 2050; e (3) pedir que sintetizem os melhores pressupostos e previsões das diferentes escolas, criando um observador ideal capaz de superar cada corrente de forma isolada. Essa estratégia pode acelerar a validação teórica e representar um salto em direção à inteligência super-humana em análise social. 

Fiquei imaginando se isto poderia ser aplicável na contabilidade. Minha impressão era um grande Sim, já que é uma ciência social. Optei por perguntar a própria inteligência artificial se ela era capaz de fazer isso. Lógico que respondeu com um sim. 

Veja a resposta: 

Sim, seria possível aplicar esse tipo de abordagem da Tetlock também na contabilidade, especialmente para testar e comparar grandes teorias contábeis ou pressupostos normativos e positivos.

Como funcionaria

• Passo 1 – Reconstrução das escolas contábeis
  Um modelo de linguagem poderia ser instruído a “pensar” como diferentes escolas de pensamento em contabilidade (ex.: teoria da entidade, teoria do comando, teoria da propriedade, abordagem normativa versus positiva). Ele teria que reproduzir seus conceitos, princípios e justificativas para decisões específicas.

• Passo 2 – Teste prospectivo
  A IA poderia ser desafiada a aplicar essas teorias a cenários futuros — por exemplo, como reconhecer passivos climáticos em 2035, como mensurar ativos digitais ou como lidar com moedas digitais dos bancos centrais. Assim, poderíamos comparar como cada teoria geraria diferentes registros contábeis ou divulgações.

• Passo 3 – Síntese entre correntes
  A etapa final seria pedir que a IA sintetize os melhores elementos de cada escola, construindo uma “contabilidade observador ideal”, capaz de oferecer soluções mais equilibradas para dilemas contemporâneos (como sustentabilidade, valor justo ou relatórios integrados).

Benefício

Esse processo poderia ajudar a identificar lacunas nas normas atuais, explorar impactos de novas práticas e até subsidiar debates em órgãos reguladores como IASB e CPC.

Uma situação proposta seria a seguinte: Crie um exemplo sobre: se tivessemos um crise ambiental, faria sentido reconhecer o Escopo 3 das empresas? A resposta que obtive:

Ótima provocação 👌 Vamos montar um exemplo aplicado, inspirado no método de Tetlock, mas dentro da contabilidade.

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Cenário

Em 2030, uma crise ambiental global provoca protestos e pressões de investidores. O debate é: empresas deveriam reconhecer contabilmente o Escopo 3 (emissões indiretas da cadeia de valor)?

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📌 Escola Normativa (Princípios da Utilidade e Relevância)

• Defende que a contabilidade deve informar usuários externos com a máxima transparência.

• Argumenta que, como o Escopo 3 representa a maior parte da pegada de carbono de várias empresas, não reconhecer seria omitir informação relevante.

• Proposta: criar passivos ambientais provisionados com base em modelos de precificação de carbono para toda a cadeia.

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📌 Escola Positiva (Watts & Zimmerman)

• Foca em como as empresas realmente se comportam, não no que “deveriam” fazer.

• Diria que empresas só reconheceriam o Escopo 3 se houvesse pressão regulatória ou incentivos econômicos claros (ex.: imposto sobre carbono transferido aos fornecedores).

• Conclusão: na prática, as companhias tenderiam a divulgar em notas explicativas em vez de reconhecer no balanço.

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📌 Escola Crítica/Sociológica

• Enfatiza que a contabilidade é também um instrumento de poder e legitimação.

• Reconhecer o Escopo 3 seria um avanço, mas também redistribui responsabilidades: quem decide como medir as emissões da cadeia? A empresa ou o regulador?

• Conclusão: poderia haver risco de greenwashing contábil, já que métricas imprecisas podem ser usadas para mostrar compromissos sem efetiva responsabilização.

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Síntese

Uma “contabilidade do observador ideal” poderia combinar:

• A relevância normativa (Escopo 3 é crucial para transparência),

• O realismo positivo (reconhecimento só se vinculado a políticas de precificação do carbono),

• E a crítica sociológica (necessidade de mecanismos de auditoria e governança para evitar manipulação).

👉 Resultado: seria plausível reconhecer Escopo 3 como passivo contingente, vinculado a cenários regulatórios e preços de carbono, enquanto se fortalece a divulgação obrigatória padronizada.

Imagem: aqui