O maior obstáculo da IA não é a capacidade. É a confiança.

À medida que a IA assume um papel maior nos fluxos de trabalho essenciais das empresas e no engajamento com clientes, o desafio não é mais a adoção; é a confiança. Mesmo quando as organizações ampliam a IA para aumentar a eficiência, os clientes não estendem automaticamente a confiança nela.

De acordo com o estudo global de 2025 da KPMG sobre confiança, atitudes e uso de inteligência artificial, apenas 41% dos americanos estão dispostos a confiar na IA, enquanto 70% esperam que ela lhes beneficie. O problema não é que as pessoas não vejam valor na IA, mas que as organizações lhes pedem para confiar em uma tecnologia que não compreendem plenamente ou que não apresentam resultados consistentes. Isso ocorre porque essas ferramentas costumam estar sobre dados segmentados, fluxos de trabalho desconectados e comunicações inconsistentes. Quando esses sistemas não funcionam bem juntos, a IA não gera confiança; ao contrário, pode corroê‑la.

A IA amplia o que já existe

A IA não melhora automaticamente os sistemas que a sustentam. Em alguns casos, pode expor fraquezas existentes nas estruturas internas de uma organização. Considere um cliente que recebe uma resposta por e‑mail, outra por SMS e algo diferente ao falar com um representante. Introduzir a IA nesse processo não resolve o problema subjacente, apenas o acelera. Esses erros frustram os clientes e comprometem sua confiança nos processos de IA que prometiam facilitar suas vidas.

Como a IA é tão confiável quanto os dados e os sistemas operacionais que a alimentam, as organizações não podem simplesmente acrescentar IA às operações existentes e esperar melhores resultados. Fluxos de trabalho fragmentados forçam os modelos a operar com informações insuficientes, desatualizadas ou conflitantes. Conectar esses sistemas fornece à IA um fluxo consistente de dados, ajudando-a a entregar informações mais precisas às equipes internas e aos consumidores.

Os clientes podem nunca ver os processos por trás de uma aplicação de IA, mas veem o que ela produz. Se uma resposta gerada por IA estiver errada ou tornar a vida deles mais difícil, eles perdem a confiança na organização e na tecnologia.

IA Responsável Precisa de Limites Claros

As organizações precisam definir onde a IA entrega mais valor. Um estudo recente constatou que os consumidores estão preocupados com a segurança dos dados e a falta de supervisão humana, com apenas 40% dizendo confiar na IA para lidar com seus dados pessoais e 47% expressando preocupação com este último ponto. Essas preocupações precisam influenciar como as organizações projetam e implantam IA, não apenas como falam sobre ela. 

Para que os consumidores estejam confiantes de que a IA será usada apenas em seu melhor interesse, as organizações precisam criar estruturas claras de governança de IA que especifiquem exatamente quais informações ela pode e não pode acessar, quais ações pode realizar e quando um humano intervirá. Isso não significa colocar um humano no loop toda vez que a IA for usada, mas focar em identificar onde o julgamento humano é importante e incorporar esses pontos aos fluxos de trabalho de IA.

Quando a IA opera dentro de limites definidos, usa as informações do cliente de forma adequada e tem regras claras sobre suas ações, as organizações têm uma base melhor para conquistar confiança. 

Transparência Não Pode ser um Pós‑pensamento

À medida que as organizações ampliam o uso da IA, precisam ser claras com os clientes sobre onde e como a tecnologia é utilizada em suas experiências. A pesquisa Connect Consumer Survey de 2025 da Deloitte constatou que os consumidores frequentemente percebem que a tecnologia avança sem transparência suficiente. Eles não estão necessariamente pedindo às organizações que expliquem como um modelo funciona; ao contrário, querem saber o que ele está fazendo com suas informações, como isso afeta sua experiência e quem é responsável se algo der errado.

Na prática, isso significa comunicar proativamente como a IA está sendo usada, para que as pessoas tenham clareza suficiente para entender o que ela faz e o que não faz. Essas questões são muito mais fáceis de responder quando as organizações as incorporam ao design dos sistemas de IA, pois os consumidores tendem a confiar mais na IA quando compreendem seu funcionamento.

A Confiança Determinará o ROI da IA

Embora os clientes possam nunca ver o que acontece dentro de um sistema de IA, eles experimentam os resultados. Percebem quando uma resposta gerada por IA está errada, quando precisam se repetir ou quando recebem respostas diferentes dependendo de onde perguntam. Essas experiências danificam a confiança, mas o problema real está por baixo: dados segmentados, processos desconectados, governança fraca ou comunicações pouco claras.

É por isso que as organizações precisam olhar além dos próprios modelos de IA ao avaliar seu sucesso. O ROI depende de as pessoas que confiam nele realmente confiarem, e de ele promover engajamento do cliente. Um sistema avançado que as pessoas não confiam não entregará os resultados esperados pelo negócio. A IA continuará a se tornar mais capaz, mas essas capacidades não determinarão até onde as organizações podem levá‑la — quem depende dela determinará.