Falta de transparência alimenta o 'teatro' da IA nas empresas

A pesquisa da Visier, empresa de analytics de força de trabalho, mostra um problema de governança: 48% dos funcionários admitem exagerar sua expertise em IA ao menos às vezes, e 45% sentem pressão frequente para usar IA sem confiança nas ferramentas. Além disso, 59% não acreditam ou não sabem se a empresa tem um plano claro de implantação, e só 28% acham que os líderes entendem como a IA é usada hoje.

Andrea Derler, pesquisadora principal da Visier, descreve o efeito como "conformidade com a IA": as pessoas usam o que foi liberado, mesmo sem treinamento. Ela recomenda um arcabouço mínimo no início da adoção: proteção de dados sensíveis, noção das capacidades das ferramentas aprovadas, checagem de qualquer saída antes de compartilhar e responsabilidade integral de quem usa. Também desaconselha metas genéricas de percentual de uso, que priorizam volume sobre qualidade. Segundo ela, muitas organizações ainda não têm um retrato completo da própria força de trabalho, o que dificulta saber onde a IA gera eficiência real.

O tema não é novo na cobertura do CEVIU. Em 20 de março de 2026, a matéria "A IA Corporativa e o Problema do 'Checkbox'" apontava empresas adotando IA para cumprir mandatos, com baixo ROI. Em 13 de maio de 2026, "Métricas de uso de IA começam a ser fraudadas por funcionários" relatou o caso de trabalhadores de Amazon, Meta e Microsoft que teriam inflado métricas internas (a informação é de reportagem, com uso de "teriam"). Em 23 de outubro de 2026, "Sua organização está errando na adoção de IA?" defendia treinamento por função e tempo para experimentar. A pesquisa da Visier traz agora números sobre o lado do funcionário: o comportamento que antes aparecia em casos pontuais é medido em escala de levantamento.

Para quem responde por TI e governança, isso significa que métrica de adoção baseada em volume de uso pode estar medindo encenação, não valor. Há também risco de segurança e compliance: funcionário sem treinamento em dados sensíveis e em verificação de saídas opera ferramentas aprovadas com pouco critério. A leitura editorial é que treinamento, diretrizes claras e indicadores de resultado devem vir antes das metas de uso.