Há semanas, numa sessão de trabalho com um director financeiro, ouvi uma frase que ainda me persegue: “Eu uso a IA todos os dias. Mas quando ela se engana, calo-me. Não vale a pena chatear-me com o sistema.” Não foi um desabafo confidencial; foi quase uma constatação administrativa, como quem descreve o estado do tempo.
E os dados confirmam que este director não é uma excepção. Segundo um estudo recente, 31% dos trabalhadores admitem sentir uma pressão não dita para confiar na IA e manter-se calados sobre os seus erros, e apenas 14% reportaram um erro algorítmico a um gestor. Trinta e um por cento. Num contexto organizacional em que exigimos “cultura de feedback” e “segurança psicológica” em todos os locais de trabalho, temos agora um silêncio novo, mais frio e mais perigoso: o silêncio sobre as máquinas.
O colapso da confiança no gestor que delega
Mas há uma segunda camada, ainda mais incómoda. Um artigo publicado na Forbes a 8 de Setembro revela que, quando os gestores usam IA para fazer o seu próprio trabalho, 42% dos colaboradores passam a considerá-los menos competentes, e 36% confiam menos no seu juízo. Leia-se de novo: o gestor que abraça a ferramenta que a empresa lhe pediu para abraçar perde autoridade moral por fazer exactamente o que lhe foi mandado.
Estamos perante uma armadilha de duplo sentido: se não usas a IA, és obsoleto; se usas, és suspeito. E o colaborador que observa esta dança aprende a lição mais tóxica de todas — que a aparência de utilização compensa mais do que a honestidade sobre os seus limites.
Usamos sem saber porquê
O quadro completa-se com o retrato traçado pela Yahoo Finance: a maioria dos trabalhadores usa IA, mas muitos não sabem explicar para quê. 71% dizem sentir-se mais produtivos — mas 69% dos não utilizadores e uma fatia substancial dos utilizadores mantêm uma desconfiança profunda nos resultados. No mundo fora da empresa, o panorama é idêntico: o estudo da Menlo Ventures mostra que, entre quem recusa a IA, 70% desconfiam da informação que ela fornece e 83% preferem lidar com uma pessoa.
Este não é um problema de literacia digital. É um problema de significado. As organizações implementaram a ferramenta e esqueceram a conversa: quando é que confiamos no algoritmo? Quando é que o desmentimos? E — sobretudo — quem responde pelo erro quando o silêncio institucional o protege?
A culpa não é da IA
Como argumenta Brian Solis, a rejeição da IA não nasce da incompreensão tecnológica; nasce da forma como foi imposta. Na mesma linha, o backlash contra os erros silenciados não nasce da ferramenta — nasce de uma liderança que pediu adopção sem criar condições para o cepticismo ou a dúvida. É mais fácil culpar o algoritmo do que admitir que ninguém quis construir a ética da sua utilização.
Numa organização onde 31% das pessoas se calam perante os erros da máquina, que vozes estamos realmente a silenciar — e a que custo para o futuro da confiança?
Fontes consultadas
- The Business Journals (2026). New accountability concerns emerge with increased AI use.
- Forbes (2026, 8 de Setembro). Managers Who Use AI Risk Losing Employee Confidence And Trust.
- Yahoo Finance (2026). Employees use AI, but many say they don't know why.
- Menlo Ventures (2026). 2026: The State of Consumer AI.
- Solis, B. (2026). The AI Backlash is a Leadership Failure at Every Level. LinkedIn.
Fotografia: Mikhail Nilov / Pexels. Fotografia real, não gerada por IA, com utilização permitida pela licença Pexels.
