A inteligência artificial enfrenta resistência entre os trabalhadores da linha de frente. O Índice TrustID da Deloitte, um indicador do comportamento de clientes e funcionários, mostra que a confiança na IA generativa fornecida por empresas caiu 31% entre maio e julho de 2025, refletindo o crescente ceticismo quanto à sua confiabilidade e valor.
A confiança em sistemas de IA com agentes, capazes de agir de forma independente, e não apenas fazer recomendações, caiu 89% no mesmo período, à medida que os funcionários se tornaram mais inseguros diante da tecnologia assumindo decisões antes sob sua responsabilidade.
Além disso, quase metade dos funcionários da linha de frente com acesso à IA está recorrendo a ferramentas não aprovadas, o que indica que confiam mais em soluções paralelas do que nas oficiais. Isso sugere que o problema não está na desconfiança da IA em si, mas na desconfiança das versões adotadas por seus empregadores.
Em artigo publicado na Harvard Business Review, Ashley Reichheld, Christina Brodzik, Anne-Claire Roesch, Greg Vert, diretores na Deloitte Consulting LLP e Ryan Youra, gerentes sênior na Deloitte Consulting LLP, analisam esse cenário e apresentam cinco abordagens que algumas empresas estão adotando para enfrentar o problema.
1. Medir a confiança
Para os pesquisadores, o primeiro passo é compreender a dimensão e a natureza do problema de confiança.
Eles recomendam que todas as empresas avaliem os elementos essenciais da confiança dentro de suas organizações, já que ela é fundamental para o sucesso dos negócios. Ao dividi-la em componentes mensuráveis, os líderes podem identificar onde a confiança está aumentando ou diminuindo e agir de acordo.
Se os funcionários demonstrarem baixa confiança na transparência da IA, por exemplo, os líderes podem aumentar a comunicação sobre como as ferramentas tomam decisões ou envolver os trabalhadores na definição de como utilizá-las.
Além disso, funcionários com alto nível de confiança na empresa têm 1,9 vez mais probabilidade de recomendá-la a outras pessoas, 2,1 vezes mais motivação para trabalhar para seu empregador e 1,7 vez mais propensão a desenvolver novas habilidades. Em outras palavras, o índice ajuda a quantificar algo muitas vezes tratado como intangível: o fator humano por trás de cada resultado da IA.
2. Desenvolver as competências dos trabalhadores da linha de frente
É compreensível que os trabalhadores temam ser substituídos pela IA. Embora a automação possa alterar ou eliminar certas funções, a expansão e a sustentabilidade da tecnologia também criarão novos tipos de trabalho e maior demanda por profissionais qualificados.
Para muitas organizações, o desafio é combinar os pontos fortes das pessoas com as oportunidades oferecidas pelos sistemas inteligentes, em vez de simplesmente substituir trabalhadores ou padronizar treinamentos. Segundo os especialistas, as empresas devem deixar de usar a IA apenas como ferramenta de redução de custos e passar a utilizá-la para reimaginar a forma como o trabalho é realizado.
Setores com alta demanda de mão de obra direta, como saúde e logística, enfrentam redução na força de trabalho justamente quando a procura por seus serviços cresce. E como a demanda por novas habilidades muda mais rápido do que os sistemas educacionais conseguem acompanhar, faltam profissionais preparados para atuar com sistemas inteligentes.
Com a oferta de mão de obra limitada, trabalhadores com conhecimento em IA conquistam salários mais altos. Empresas de tecnologia e do setor financeiro frequentemente oferecem propostas mais vantajosas do que outros empregadores para atraí-los. Diante disso, muitos líderes percebem uma dura realidade: não é possível “resolver o problema apenas contratando”.
Os especialistas destacam que a solução vai além da proficiência técnica. Os maiores retornos sobre o investimento em capacitação ocorrem quando os programas aprimoram tanto a proficiência em IA quanto as habilidades de resolução de problemas e inteligência emocional.
Organizações que cultivam ambas as dimensões — humana e tecnológica — alcançam os melhores resultados. Pesquisas mostram que, quando as pessoas aprendem a colaborar efetivamente com a IA, adaptando-se à sua lógica e respostas, o desempenho melhora consideravelmente, superando o que humanos ou máquinas conseguiriam sozinhos: decisões mais precisas, maior eficiência, melhores experiências para os clientes e retenção de talentos por mais tempo.
A mensagem para os funcionários é simples: a organização não está substituindo vocês pela IA; está investindo em vocês para que prosperem ao lado dela.
Diante da competição por profissionais com conhecimento em IA, muitas organizações estão percebendo que o caminho mais sustentável é desenvolver essas habilidades internamente, envolvendo não apenas os funcionários, mas todo o ecossistema de negócios. Esse desenvolvimento pode começar antes mesmo da contratação, por meio de parcerias entre empresas e instituições de ensino, moldando currículos, oferecendo mentoria, aulas com especialistas e oportunidades de trabalho e estudo.
Esse compromisso em construir confiança e investir nos funcionários pode se estender ao período de pré-integração: gestos como uma mensagem de boas-vindas, um contato inicial para confirmar o início das atividades ou uma breve apresentação sobre o que esperar reduzem a incerteza e criam bases sólidas para o crescimento.
O processo continua durante a integração e além, com o aprendizado incorporado ao trabalho diário e planos de carreira repensados para um futuro impulsionado pela IA.
Cada momento é uma oportunidade de desenvolver habilidades e confiança, mostrando aos funcionários que eles não estão sendo encaixados em sistemas rígidos, mas preparados para prosperar em suas funções atuais e futuras.
3. Projetar a IA com os trabalhadores, e não apenas para eles
Para os pesquisadores, a confiança começa com a autonomia, que nasce da cocriação. Quando os trabalhadores são convidados a participar do processo de concepção de como o trabalho com IA será realizado, passam a se ver não como sujeitos da tecnologia, mas como parceiros na sua criação.
À medida que a natureza do trabalho evolui, a parceria entre humanos e máquinas torna-se essencial. A chegada da IA não é apenas uma mudança tecnológica, mas uma reformulação da forma de trabalhar. As empresas devem abordá-la como fariam com qualquer inovação: começando por compreender profundamente a experiência humana, depois criando protótipos, testando e refinando com base nas necessidades reais das pessoas.
A mesma lógica deve orientar o design do trabalho: construir sistemas em torno do que os funcionários precisam para ter sucesso, e não apenas do que a tecnologia é capaz de fazer.
No Walmart, por exemplo, as novas ferramentas de IA estão sendo desenvolvidas por meio de um processo que envolve os funcionários desde o início, em vez de simplesmente entregar sistemas prontos. Para isso, a empresa criou a plataforma interna Element, que permite às equipes criar, testar e escalar aplicativos de IA rapidamente.
Os colaboradores participam de projetos-piloto, dando feedback sobre o que funciona ou não, e os desenvolvedores ajustam as ferramentas conforme necessário. O processo é intencionalmente iterativo, para que os novos recursos reflitam a realidade do trabalho diário.
4. Incentivar a experimentação
Segundo os especialistas, capacitar e cocriar ajuda a construir confiança, mas não se o sistema de IA focar apenas em erros e puni-los.
Muitas métricas de linha de frente foram projetadas para detectar falhas: atrasos em registros, erros de leitura de código de barras, ausências em check-ins. Essa mentalidade recompensa a consistência, mas desestimula a experimentação, justamente o comportamento necessário para a adoção da IA.
As organizações estão combatendo essa tendência criando ambientes digitais seguros, espaços de baixo risco onde os funcionários podem testar novas ferramentas, aprender na prática e compartilhar o que funciona. Nesses ambientes, a experimentação se torna parte do processo, não um desvio dele.
Elas também estão repensando os incentivos, recompensando a curiosidade e a adoção precoce em vez de penalizar erros.
Na Colgate-Palmolive, por exemplo, essa mudança já está em andamento. Em 2023, a empresa lançou o AI Hub, uma plataforma segura e sem código que permite que funcionários sem habilidades de programação criem aplicativos e automatizem fluxos de trabalho com interfaces visuais, componentes de arrastar e soltar e modelos predefinidos.
Nesse ambiente digital, os funcionários começaram a criar e compartilhar assistentes de IA personalizados para tarefas cotidianas, como solucionar problemas em equipamentos, redigir conteúdos e analisar dados.
5. Capacitar líderes de equipe para construir confiança e gerar impulso
Líderes de equipe, supervisores de turno e enfermeiros-chefes são a camada crucial da confiança. Eles traduzem a estratégia em prática diária e definem o tom, determinando se a experimentação será vista como segura ou arriscada.
Os funcionários tendem a avaliar seus gerentes diretos como mais confiáveis do que a empresa como um todo, cerca de 20% mais confiança em média. E quando esses gerentes se reúnem com suas equipes pelo menos semanalmente, os índices de confiança aumentam em quase 60%.
Quando novas ferramentas chegam ao ambiente de trabalho, os funcionários não consultam o CEO ou comunicados oficiais para decidir se devem usá-las; consultam seus líderes imediatos. Se esses líderes explicam a importância da ferramenta, demonstram seus benefícios e exemplificam seu uso, a adoção ocorre naturalmente. Caso se mostrem céticos ou silenciosos, a adoção estagna.
Dada a diversidade das ferramentas de IA, é importante que as organizações ofereçam aos gestores treinamento técnico e comunicacional, para que saibam explicar o propósito das ferramentas de forma clara e confiável. Também é essencial que consigam demonstrar como a IA melhora a vida dos funcionários — seja eliminando tarefas repetitivas, facilitando o trabalho diário ou liberando tempo para atividades mais significativas.
Os gestores precisam de espaço para testar as ferramentas antes de recomendá-las às equipes, além de contar com apoio visível da alta liderança, que deve deixar claro que seu papel não é impor conformidade, mas incentivar a experimentação, o aprendizado e o progresso contínuo.
Essa combinação de empoderamento, confiança e patrocínio visível não é apenas teoria, é um plano de ação que organizações visionárias já estão aplicando na prática.
