Confiança trava adoção de IA nas empresas, revela estudo Cisco

Inteligência Artificial

Pesquisa destaca que a desconfiança de colaboradores e consumidores limita o avanço da IA no ambiente corporativo.

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A inteligência artificial já consegue fazer mais do que muitas empresas permitem, mas esbarra na desconfiança de funcionários e clientes: essa é a principal conclusão da pesquisa “Permission to Scale: The Critical Role of Trust in Successful AI Adoption”, apresentada nesta segunda na conferência Cisco Live APJC, em Melbourne, com base em 25 organizações australianas.

Por que a confiança é o limite para a adoção de IA nas empresas, segundo a pesquisa da Cisco?

O estudo mostra que, na prática, a maior barreira hoje para a adoção de IA em larga escala é a confiança, não a tecnologia. Segundo o levantamento, as ferramentas já estão maduras, mas o uso efetivo fica restrito porque colaboradores e clientes não se sentem seguros para depender dos sistemas.

Brad Howarth, pesquisador independente que assina o relatório, define a adoção como um “flywheel”: o uso bem-sucedido gera evidências; as evidências constroem confiança; a confiança libera novos casos de uso. Quando esse ciclo não começa, a IA fica confinada a pilotos e testes isolados.

Os dados sobre a própria sociedade australiana reforçam o alerta. Pesquisas citadas no relatório indicam que 50% dos australianos usam IA regularmente, mas só 36% dizem confiar na tecnologia e apenas 30% acreditam que os benefícios superam os riscos — os índices mais baixos entre 47 países avaliados.

Para Stefan Leitl, vice-presidente e gerente geral da Cisco Austrália e Nova Zelândia, a experiência em um mercado tão cético pode orientar estratégias globais: “É um playbook que viaja bem além da Austrália”.

Entenda o contexto

A pesquisa foi apresentada em um painel em Melbourne com líderes de empresas que já testam IA em diferentes setores, entre elas Elmo Software, Flight Center Travel Group, Funlab e TBWA Australia. A discussão girou menos em torno de modelos e chips e mais em como mudar cultura, processos e métricas para que a tecnologia saia do laboratório e entre no dia a dia.

Carl Solder, CTO da Cisco para Austrália e Nova Zelândia, lembrou que os líderes de tecnologia continuam priorizando infraestrutura, dados e governança, mas muitas vezes deixam cultura e pessoas em segundo plano. “Não focaram na cultura e tiveram grande resistência dos funcionários e clientes para usar as ferramentas”, resumiu, ao relatar o caso de uma empresa que investiu pesado em plataforma de IA e viu a adoção emperrar.

Como as empresas podem aumentar a confiança para acelerar o uso de IA, conforme a pesquisa da Cisco?

O estudo aponta que construir confiança em IA passa por três frentes principais: liderança pelo exemplo, transparência sobre riscos e impactos no trabalho e criação de espaços seguros de aprendizagem dentro das organizações.

Na Flight Center Travel Group, a postura do fundador, Graham “Skroo” Turner, de 77 anos, é usada como símbolo interno de mudança. Segundo o CTO Chris Locke, Turner usa ferramentas como o Anthropic Claude diariamente. “Ele é um grande usuário do Anthropic Claude. Isso dá permissão para a gente brincar”, contou. A mensagem é que, se a liderança máxima arrisca e aprende em público, os demais se sentem autorizados a experimentar.

Na agência TBWA Australia, o Chief AI Officer, Lucio Ribeiro, propõe uma fórmula para medir confiança em IA baseada em quatro fatores: propriedade, competência, consistência e transparência. Ele defende que não adianta apenas perguntar a funcionários temerosos se eles querem IA. “Você nunca pergunta a um barbeiro se precisa de um corte, pois a resposta é sempre sim”, disse. A alternativa, afirma, é a honestidade: assumir que alguns cargos podem mudar, mas garantir preparo e treinamento para que todos tenham chance de se adaptar.

Já a Funlab, que atua em entretenimento e tem 79% da força de trabalho com 21 anos ou menos, aposta no aprendizado entre pares. A empresa criou o “AI Super Squad”, grupo com representantes de todos os departamentos que se reúne a cada quatro semanas para discutir casos de uso e definir quais ferramentas são seguras. Segundo a executiva de cultura Naz Wilson, as primeiras reuniões serviram basicamente para tirar dúvidas sobre o que era permitido fazer com IA.

Erro zero não é meta realista

Howarth e os executivos reforçaram que buscar perfeição em IA é receita para frustração e descrédito. O relatório compara a reação a falhas de sistemas com a cobertura de acidentes envolvendo o Autopilot, da Tesla. Enquanto o piloto automático registra um acidente a cada 7 milhões de milhas percorridas, motoristas humanos se envolvem em acidentes, em média, a cada 1 milhão de milhas. Ainda assim, um erro de IA tende a causar mais comoção do que um erro humano.

A recomendação é calibrar expectativas: sistemas não serão infalíveis, mas podem ser significativamente mais rápidos e precisos do que pessoas em tarefas específicas. A confiança, defendem os participantes, deve ser construída em torno dessa comparação realista, e não de promessas de erro zero.

Desafios da “superconfiança” e do trabalho reorganizado

Se a falta de confiança trava projetos, o “excesso” de confiança também entrou na mira. Anna Tosky, Chief People Officer da Elmo Software, batizou o problema de “AI slop”: casos em que o funcionário pede um relatório ao sistema e repassa o texto de dez páginas sem checar nada. “Você pergunta ao funcionário, ele aciona o sistema de IA e manda o relatório sem olhar, e está completamente errado”, relatou.

A solução, na visão dela, começa com redesenho de processos e manutenção de humanos na revisão de quase tudo. Em vez de simplesmente “jogar um monte de agentes em cima” do trabalho, como definiu, as empresas precisam definir onde a IA sugere, onde ela executa e onde a decisão segue necessariamente humana.

Outro risco em debate é o chamado “AI brain fry”: ao automatizar tarefas repetitivas e simples, a empresa elimina pausas cognitivas e deixa o funcionário só com demandas complexas, mais estressantes. Sem as atividades de base, jovens profissionais também perdem o treino que formava repertório para funções mais avançadas, o que pode afetar a formação de talentos no longo prazo.

Infraestrutura pronta não garante uso

Embora o foco do estudo seja confiança, o relatório lembra que boa parte das empresas ainda não se sente preparada para IA mais autônoma. Menos da metade dos entrevistados diz estar muito confiante na própria base tecnológica, e mais da metade admite precisar atualizar a infraestrutura.

Leitl e Solder defendem que segurança e rede podem funcionar como “camada de confiança” para agentes de IA mais poderosos, com o conceito de “autonomia delimitada”: o sistema atua em nome da empresa, mas dentro de fronteiras bem definidas. A tese é que, se os controles estiverem embutidos na infraestrutura, o time de negócios se sente mais seguro para liberar casos de uso.

Uma das recomendações práticas do relatório é mudar a forma de medir adoção. Em vez de contar apenas logins e acessos, a orientação é monitorar com que frequência funcionários contestam ou corrigem respostas dos sistemas. Enquanto o volume de uso mostra se as pessoas clicam, a taxa de contestação indica se estão, de fato, pensando criticamente.

Impacto nas estratégias de IA das empresas

Os executivos que participaram do painel convergiram em um ponto: investir em modelos, infraestrutura e dados não é suficiente se as empresas ignorarem cultura, transparência e gestão de mudança. Projetos de IA tendem a emperrar quando a equipe não vê clareza sobre impactos em carreira, responsabilidade por erros e critérios de qualidade.

Segundo o estudo, organizações que conseguirem acelerar esse “flywheel” de uso, evidência e confiança devem ganhar vantagem competitiva, porque aproveitam melhor cada real investido em tecnologia. Já aquelas que mantêm a IA confinada a provas de conceito, por medo ou desinformação, correm o risco de atrasar a transformação digital e perder eficiência.

A expectativa é que os resultados obtenham eco em outros mercados atendidos pela Cisco e por seus clientes, e que temas como ética, governança e regulamentação de IA ganhem ainda mais espaço na agenda de conselhos e diretorias, ao lado dos debates puramente técnicos.