À medida que a Inteligência Artificial passa a ocupar um espaço cada vez maior na vida profissional, algumas preocupações crescem junto: o que passa pela IA, como confiar naquilo que a IA entrega e o que ela faz com nossas informações? Em um mês dedicado à cibersegurança, essas perguntas ganham ainda mais relevância, especialmente à medida que novas tecnologias passam a fazer parte da rotina de trabalho. Essa não é uma preocupação abstrata. A pesquisa The hidden cost of selling da Pipedrive mostra que a confiança é uma das principais barreiras para ampliar o uso de IA no trabalho. 25,3% dos entrevistados dizem ter dificuldade para saber quando podem confiar em uma resposta gerada pela tecnologia. Outros 23,4% afirmam que suas organizações ainda não oferecem orientações claras sobre quando e como a IA deve ser utilizada.
Esses números mostram que o desafio da adoção de IA não está apenas em desenvolver tecnologias mais capazes. Também precisamos criar experiências nas quais as pessoas saibam o que a IA está fazendo, como seus dados estão sendo tratados e até onde a tecnologia pode ir.
Segurança e privacidade na concepção do produto
Quando falamos em IA, a segurança é associada à criptografia, controles de acesso, avaliações de risco e certificações Mas vou além: a segurança precisa fazer parte de como o produto é concebido e utilizado. Isso significa pensar, desde o início, em quais dados são acessados, como são processados, quem pode utilizá-los e quais mecanismos existem para protegê-los.
E Para o usuário, não basta saber que essas medidas existem. É preciso conseguir encontrar informações claras sobre elas. Segurança que só pode ser compreendida por especialistas dificilmente cria a mesma confiança que uma abordagem transparente e acessível.
A discussão sobre IA também trouxe uma nova camada para uma questão que já era central na transformação digital: a privacidade. Quando uma empresa utiliza ferramentas baseadas em IA, diversas perguntas precisam ter respostas claras: quais dados são utilizados? Para qual finalidade? Como essas informações são protegidas? Por quanto tempo são mantidas? Quem pode acessá-las?
Essas perguntas não devem aparecer apenas em documentos jurídicos ou políticas de privacidade. Elas precisam fazer parte da maneira como as empresas comunicam suas soluções aos usuários. Nesse sentido, privacidade não é apenas uma obrigação. É um componente da confiança.
Transparência sobre o que a IA entrega
Confiar em uma tecnologia não significa acreditar cegamente nela. Significa ter informações suficientes para tomar uma decisão consciente sobre quando e como utilizá-la. Isso é especialmente importante com a IA, que pode gerar respostas, fazer recomendações e transformar informações em novos conteúdos em poucos segundos. O usuário precisa saber quando está interagindo com IA, quais informações estão sendo consideradas e quais são os limites daquela tecnologia.
A mesma pesquisa da Pipedrive reforça essa necessidade: 20,8% dos entrevistados dizem que os outputs são genéricos demais e 19,3% afirmam que os resultados exigem edição ou supervisão excessiva para serem úteis.
Dessa forma, transparência não é apenas explicar como uma tecnologia funciona. É dar às pessoas contexto suficiente para avaliar o que ela produz. Quanto mais presente a IA estiver no cotidiano profissional, mais fundamental é deixar claro o papel que ela desempenha em cada etapa do processo.
Automação não deve significar perda de autonomia
Existe uma diferença essencial entre usar IA para apoiar uma pessoa e entregar completamente uma tarefa para que a ferramenta a execute sem supervisão.
Os próprios profissionais parecem reconhecer essa diferença. Dados da Pipedrive mostram que 43,3% apontam como o recurso de IA mais desejado a capacidade de elaborar e-mails, resumos e notas para que possam revisá-los. Outros 35,7% querem receber recomendações de próximos passos para aprovação. Em contrapartida, apenas 22,7% dizem estar muito confortáveis com uma IA realizando tarefas automaticamente sem sua revisão.
Os dados mostram uma abertura à tecnologia, mas indicam preferência por um modelo em que a IA reduz o trabalho sem eliminar a capacidade humana de revisar, corrigir e decidir. Esse princípio é particularmente relevante quando lidamos com informações sensíveis ou decisões que podem gerar consequências para clientes, empresas e profissionais. Uma IA confiável não é necessariamente aquela que faz tudo sozinha. É aquela que deixa claro o que está fazendo e permite que o usuário determine quando deve intervir.
Segurança protege e privacidade estabelece limites. Transparência explica. Controle garante autonomia. Juntos, esses pilares criam as bases para uma IA confiável para compartilhar o trabalho no dia a dia.
*Por John Mutuski, Chief Information Security Officer (CISO) da Pipedrive.
