A maior gafe de IA do ano: KPMG retira relatório sobre IA por criar estudos de caso e citações falsas

O que o relatório da KPMG afirmava — e no que ele errou

O relatório da KPMG fazia parte do seu estudo anual global de Excelência em Experiência do Cliente, projetado para mostrar como organizações líderes estavam "cumprindo a promessa da Experiência Total" por meio de uma IA que é pessoal, intuitiva e antecipatória . O documento final foi organizado em estudos de caso que nomeavam empresas e órgãos públicos específicos, detalhando suas supostas transformações com IA agêntica.

Os problemas começaram quando o GPTZero, uma empresa de pesquisa e detecção de IA, analisou as 45 citações do relatório. Suas descobertas foram contundentes :

• Apenas 5 citações (cerca de 11%) eram precisas e verificáveis, apontando corretamente para a fonte pretendida.
• 28 citações continham conteúdo totalmente inventado ou títulos parafraseados que não correspondiam a nenhuma fonte real.
• 12 citações eram vagas ou falhas demais para o GPTZero determinar se uma fonte sequer existia.
• Cerca de metade das alegações factuais apoiadas por essas 45 citações parecia ser falsa ou atribuída incorretamente.

O exemplo mais gritante envolvia a alegação de que a East Japan Railway usava IA agêntica para suporte ao cliente. A citação apontava para um comunicado de imprensa de 2019 — anos antes de "IA agêntica" ser um termo reconhecido . Outra citação do relatório afirmava que 55% dos CEOs classificam a IA como sua principal prioridade de investimento, contradizendo os dados da própria pesquisa de CEO da KPMG, disponível publicamente .

As organizações que se manifestaram

Quando o Financial Times verificou de forma independente as alegações do relatório da KPMG, várias organizações proeminentes negaram as descrições de seu uso de IA ou confirmaram que eram imprecisas. Segundo a reportagem, as organizações que contestaram as alegações do relatório incluíram :

• UBS – O banco suíço foi retratado como tendo implantado agentes de IA em consultoria de investimentos, gestão de riscos e monitoramento de conformidade. O UBS negou categoricamente, chamando as alegações de "factualmente incorretas" .
• Serviço Nacional de Saúde do Reino Unido (NHS) – O relatório associou organizações do NHS a implantações significativas de IA agêntica, que foram contestadas quando verificadas externamente .
• Ferrovias Federais Suíças (SBB) – O relatório afirmava que a SBB havia se tornado uma "orquestradora de mobilidade holística" alimentada por agentes de IA. A SBB confirmou que a descrição "não era precisa" .
• Transport for London (TfL) – O órgão de transporte público de Londres foi uma das organizações nomeadas nos estudos de caso contestados .

A KPMG removeu o relatório enquanto investigava as alegações .

O veredito do GPTZero: alucinações de IA, não apenas edição descuidada

O GPTZero não tratou os erros como meros deslizes editoriais. A empresa atribuiu as citações falsas generalizadas e os estudos de caso fabricados a alucinações de IA — conteúdo gerado por modelos de IA que parece plausível, mas é factualmente incorreto ou inteiramente inventado .

O GPTZero também introduziu um termo para descrever o que pode ter acontecido nos bastidores: "vibe citing" (ou "citação por sensação"). O conceito sugere que ferramentas de IA, quando solicitadas a apoiar uma narrativa, geram citações que "soam bem" em vez de corresponder a fontes reais . No caso da KPMG, isso significou referências que pareciam academicamente rigorosas ou jornalisticamente credíveis, mas que, após uma inspeção, não levavam a lugar nenhum.

A investigação da empresa concluiu que a composição do relatório era consistente com uma forte assistência de IA que não foi submetida a uma verificação humana adequada. A combinação de notas de rodapé alucinadas, estatísticas mal atribuídas e estudos de caso inexistentes pintou o quadro de um processo de pesquisa onde o resultado da IA foi publicado com supervisão mínima .

O contexto maior: a retratação da EY Canadá um mês antes

O incidente da KPMG não aconteceu no vácuo. Em maio de 2026, apenas algumas semanas antes de o relatório da KPMG ser questionado, a EY Canadá retirou um estudo de cibersegurança intitulado "Pontos de Ataque: Descobrindo Ameaças Cibernéticas e Fraudes em Sistemas de Fidelidade" após o GPTZero sinalizar extensos problemas de alucinação de IA .

Descobriu-se que o relatório da EY havia fabricado 16 de suas 27 referências — cerca de 60% — incluindo uma citação a um documento inexistente da McKinsey & Company chamado "Relatório de Economia da Fidelidade" . O GPTZero também estimou que 72% do conteúdo do relatório foi gerado por IA .

A EY Canadá removeu o relatório de seu site e declarou estar revisando as circunstâncias que levaram à sua publicação . Como no caso da KPMG, a retratação levantou sérias questões sobre como uma das maiores empresas de serviços profissionais do mundo pôde publicar material de marketing contendo informações comprovadamente falsas sem detectá-las durante a revisão.

Ambos os incidentes expuseram uma vulnerabilidade estrutural entre as Big Four (as quatro maiores consultorias do mundo): à medida que as empresas correm para publicar estudos e pareceres sobre IA, elas estão cada vez mais dependendo das próprias ferramentas sobre as quais escrevem — às vezes, com consequências constrangedoras e prejudiciais à reputação .

O que isso significa para os serviços profissionais e a pesquisa assistida por IA

As retratações consecutivas da EY e da KPMG em 2026 são mais do que problemas isolados de relações públicas. Elas representam um alerta para qualquer setor intensivo em conhecimento onde a credibilidade é a moeda corrente.

As empresas de serviços profissionais passaram anos aconselhando os clientes a "adotar a IA com responsabilidade" . Quando essas mesmas empresas são pegas publicando pesquisas alucinadas por IA — justamente sobre IA — a contradição mina sua autoridade como consultoras confiáveis. O relatório da KPMG não era um rascunho interno ou um post de blog de baixa relevância. Era um estudo global emblemático, destinado a demonstrar a expertise da empresa em experiência do cliente e tecnologia emergente .

O episódio destaca uma assimetria crescente: a IA generativa pode produzir relatórios de pesquisa refinados e com dezenas de citações em minutos, mas verificar cada alegação e rastrear cada nota de rodapé até sua fonte original ainda exige horas de trabalho humano qualificado. A metodologia do GPTZero em ambos os casos — checando manualmente cada citação em relação à sua fonte declarada — mostrou que é justamente nessa lacuna de verificação que os erros catastróficos acontecem .

Para as organizações que publicam pesquisas daqui para frente, a lição é inequívoca: a IA pode acelerar a redação, mas não pode substituir a verificação. O custo reputacional de um relatório retratado, especialmente um que é pego citando fontes que não existem, supera em muito o tempo economizado ao pular a etapa de checagem dos fatos.