A IA avançou — mas a confiança do público ficou para trás

A inteligência artificial se espalhou rapidamente, mas a confiança do público não acompanhou esse ritmo. Dados recentes do Pew mostram que 52% dos americanos estão mais preocupados do que animados com o uso crescente da IA no dia a dia — acima dos 37% registrados em 2021. Apenas 9% dizem estar mais animados do que preocupados. 7

A mudança aponta para uma explicação simples: muitas pessoas vivenciam a IA menos como uma melhoria compartilhada e mais como uma transferência rápida e pouco transparente de poder. Empresas, plataformas e companhias de tecnologia ganham novas capacidades, enquanto os indivíduos ficam com a incerteza sobre trabalho, educação, privacidade, criatividade e controle.

Os benefícios parecem abstratos; os riscos são pessoais

A IA pode ajudar em tarefas como escrever, fazer buscas, programar e atender clientes. Mas esses benefícios não são igualmente visíveis ou valiosos para todos. Uma ferramenta que reduz custos para uma empresa pode parecer, para um funcionário, uma ameaça ao próprio cargo. Um atendimento automatizado que é eficiente para o negócio pode ser, para o cliente, uma barreira irritante até chegar a uma pessoa.

Isso cria um desequilíbrio na percepção pública. O lado positivo costuma ser apresentado por meio de previsões de longo prazo sobre produtividade, saúde ou descobertas científicas. Já o lado negativo aparece em experiências cotidianas: uma resposta errada, um golpe, conteúdo sintético, um sistema de monitoramento no trabalho ou um recurso de IA ativado sem consentimento.

Trabalho e educação tornam a ansiedade concreta

Não é preciso acreditar que todos os empregos vão desaparecer para se preocupar com a IA. As pessoas podem temer menos oportunidades de entrada no mercado, menor poder de negociação, mais vigilância no trabalho ou funções reduzidas à supervisão de sistemas automatizados.

Os dados mais recentes do Pew mostram a dimensão desse receio: 71% dos americanos esperam que a IA reduza o número de empregos nos Estados Unidos nas próximas duas décadas. 5 Para os adultos mais jovens, o problema é especialmente imediato, porque educação e início da carreira são justamente as etapas em que a automação pode mudar a forma como as pessoas ganham experiência.

A IA generativa também complica o aprendizado. Ela pode ajudar estudantes e professores, mas também pode facilitar atalhos em trabalhos, dificultar avaliações e deixar menos clara a diferença entre uma atividade assistida e uma compreensão realmente independente. Quando já não é fácil saber qual esforço foi genuinamente humano, a confiança no sistema ao redor também diminui.

Criatividade e autoria viraram questões de confiança

Para escritores, artistas, músicos e outros criadores, o debate sobre o treinamento de modelos de IA não é apenas técnico. Ele envolve consentimento, atribuição, remuneração e a definição de quem se beneficia quando obras feitas por pessoas são usadas para desenvolver sistemas comerciais.

Mesmo um resultado útil de IA pode parecer exploratório quando os criadores acreditam que seu trabalho foi absorvido sem consentimento significativo. A preocupação vai além da propriedade: o Pew já identificou que os americanos são mais propensos a esperar que a IA enfraqueça, em vez de melhorar, o pensamento criativo e a capacidade das pessoas de formar relacionamentos significativos. 12

Isso ajuda a explicar o interesse por mídias físicas, cadernos de papel, câmeras analógicas, eventos presenciais e outras atividades offline. Essas escolhas não significam necessariamente uma rejeição de toda tecnologia. Elas podem expressar o desejo por origem verificável, privacidade, intencionalidade, uma dose de fricção produtiva e a certeza de que há uma pessoa por trás daquilo que está sendo valorizado.

As evidências disponíveis não comprovam que a reação negativa à IA, sozinha, esteja provocando um retorno amplo às tecnologias retrô. Mas a resposta cultural é compreensível: quando os sistemas digitais parecem cada vez mais automatizados e opacos, experiências feitas por pessoas se tornam mais distintas.

Recursos ativados por padrão fazem as pessoas sentirem que estão perdendo escolhas

Muitos usuários podem aceitar uma ferramenta de IA quando ela é opcional, transparente e fácil de controlar. A reação muda quando a tecnologia é inserida por padrão em um produto conhecido, direciona clientes para longe do atendimento humano ou levanta dúvidas sobre o uso de dados pessoais.

A diferença é importante para o desenvolvimento de produtos. Adoção não é sinônimo de aceitação. Uma pessoa pode usar um sistema por não ter uma alternativa prática e, ainda assim, ressentir-se da empresa que o impôs. Esse ressentimento pode afetar retenção, confiança na marca e disposição para pagar.

A desconfiança também recai sobre quem desenvolve a IA

O ceticismo público é direcionado tanto a instituições e executivos quanto aos próprios modelos. Uma pesquisa da CNBC com a Generation Lab, que ouviu 1.088 americanos de 18 a 34 anos, descobriu que a maioria desconfiava de cada um dos nove líderes proeminentes do setor de IA quando o assunto era agir com responsabilidade. Além disso, 45% esperavam que a IA prejudicasse suas carreiras, contra 10% que acreditavam que ela ajudaria.

Dario Amodei descreveu a situação como uma “crise de confiança”. Segundo ele, as pessoas já desconfiam de empresas, governos e do setor de tecnologia e suspeitam que novos sistemas serão usados contra elas. 17

Esse diagnóstico ajuda a explicar por que campanhas de relações públicas provavelmente não serão suficientes. Quando a pergunta fundamental é “Quem controla isso e quem se beneficia?”, uma mensagem otimista pode soar como uma tentativa de escapar do assunto — a menos que as pessoas consigam verificar a resposta na própria vida.

A infraestrutura transforma um debate abstrato em um problema local

O boom da IA também tornou mais visíveis suas exigências físicas. Data centers conectam a tecnologia a eletricidade, água, terrenos, investimentos na rede e decisões de política pública. As comunidades podem questionar, com razão, se os custos locais são certos enquanto os empregos prometidos, contas mais baixas e outros benefícios continuam incertos.

Isso não representa automaticamente uma oposição à tecnologia. É uma cobrança por responsabilidade: divulgação clara dos impactos, contribuição justa para a infraestrutura, redução de danos locais e benefícios comunitários que possam ser exigidos legalmente. Sem essas condições, a resistência se torna uma resposta racional à distribuição desigual de custos e ganhos.

Por que a queda da confiança é um problema de negócios

Para as empresas de IA, a desconfiança pode limitar adoção, retenção, disposição para pagar, contratação de profissionais, aprovação regulatória e capacidade de construir infraestrutura. Um modelo tecnicamente impressionante não cria valor duradouro para o consumidor se for associado a demissões, recursos indesejados, exploração do trabalho criativo ou atendimento pouco confiável.

Brian Chesky, CEO do Airbnb, argumentou que o Vale do Silício precisa criar mais produtos de IA capazes de resolver problemas cotidianos de pessoas comuns, em vez de se concentrar principalmente em compradores corporativos ou demonstrações de capacidade dos modelos. Esse é um argumento de produto tanto quanto de comunicação: é mais provável que as pessoas apoiem uma tecnologia quando conseguem identificar claramente o que ela melhora em suas próprias vidas.

A crítica de Amodei também é exigente. Ele reconheceu que as empresas de IA ainda não cumpriram suas maiores promessas e argumentou que afirmações dramáticas sobre curar o câncer não substituem avanços reais. A implicação é direta: a credibilidade virá de resultados confiáveis, visíveis e amplamente compartilhados — não de previsões cada vez mais ambiciosas.

O que poderia melhorar a percepção do público

As empresas de IA que quiserem conquistar maior aceitação deveriam assumir cinco compromissos práticos:

• Criar soluções para necessidades reais. Os produtos devem resolver problemas recorrentes de usuários comuns, e não apenas exibir capacidade técnica.
• Dar controle às pessoas. Opções claras de adesão, facilidade para desativar recursos, práticas transparentes de dados e alternativas humanas fazem a participação parecer voluntária.
• Compartilhar os ganhos. Aumento de produtividade deveria resultar em serviços melhores, custos menores, treinamento e trabalho mais qualificado — não apenas em margens maiores.
• Respeitar a contribuição humana. Criadores precisam de sistemas significativos de consentimento, rastreabilidade, atribuição, remuneração e defesa de direitos.
• Comprovar as promessas. Melhorias mensuráveis em saúde, acessibilidade, educação e qualidade de vida farão mais pela confiança do que outra campanha de marketing.

O público não está necessariamente pedindo que a IA pare de evoluir. Está perguntando para quem esse progresso serve, quem decide como ele será usado e se as pessoas que assumem os riscos também participarão dos benefícios. Enquanto as empresas não responderem a essas perguntas por meio do design dos produtos e de resultados observáveis, uma adoção mais rápida da IA poderá continuar produzindo menos — e não mais — entusiasmo público.