Como fazer com que seus clientes confiem na IA

Supõe-se que a transparência gere confiança. Mas, à medida que as empresas se apressam a abrir a caixa preta da inteligência artificial e a explicar aos clientes como ela funciona, muitas estão descobrindo uma verdade surpreendente: é possível dizer demais e de menos ao mesmo tempo. É difícil encontrar o equilíbrio certo: pouca transparência gera desconfiança; demasiada transparência sobrecarrega, obscurecendo justamente a clareza que se pretende proporcionar. Os clientes enfrentam as tentativas das organizações de promover a transparência em meio ao turbilhão de mensagens digitais, divulgações e prompts que encontram em suas interações. Um site apregoa seu compromisso com a IA ética, mas a explicação está enterrada em uma longa página de políticas que poucos provavelmente lerão. A descrição de um produto inclui uma isenção de responsabilidade em letras minúsculas informando que as recomendações são “baseadas em IA”, sem esclarecer como o sistema funciona ou em quais dados se baseia. E há ainda as interações com a própria IA, quando um chatbot declara que é alimentado por inteligência artificial, mas não oferece nenhuma informação sobre o que isso significa para o cliente ou para suas informações. Cada uma dessas iniciativas visa ser clara, mas muitas ficam aquém do esperado. Algumas sobrecarregam os clientes com nuances técnicas ou jargão jurídico, deixando-os mais confusos do que informados. Outras oferecem apenas uma garantia superficial que parece incompleta. Em ambos os casos, os clientes começam a preencher as lacunas por conta própria e, com o tempo, essas suposições se transformam em uma forma de desconfiança. Esses momentos capturam o paradoxo central: formas de transparência que têm como objetivo construir confiança podem, com a mesma facilidade, miná-la. Veja como sua empresa pode encontrar o equilíbrio ideal em suas interações com os clientes. 1. Trate a transparência como parte de um sistema de confiança mais amplo Uma das razões pelas quais é tão difícil alcançar a transparência é que ela não existe isoladamente — ela opera dentro de um sistema mais amplo de confiança. As organizações conquistam a confiança quando se comunicam em linguagem clara e simples, demonstram que se importam, oferecem experiências e produtos de qualidade e o fazem de forma confiável. Esses quatro fatores de confiança— transparência (se uma organização se comunica de forma aberta e clara), humanidade (se demonstra empatia e justiça), capacidade (se oferece produtos e experiências de qualidade) e confiabilidade (se cumpre suas promessas de forma consistente) — formam a base da pontuação TrustID da Deloitte, uma medida composta que prevê de forma significativa o comportamento, incluindo a adoção de IA pelos funcionários. O índice TrustID da Deloitte, que inclui respostas a pesquisas de mais de 500.000 clientes nos Estados Unidos anualmente, mostra que esses fatores não evoluem de forma independente; eles sobem e descem em conjunto. Fortalecer um pode impulsionar outro, mas também pode revelar onde os demais apresentam deficiências. A transparência é o fator que mais influencia as percepções de humanidade e confiabilidade. Sua influência sobre a capacidade tende a ser mais fraca, o que demonstra que a abertura, por si só, não convence os clientes da capacidade. Na prática, quando as empresas explicam em linguagem simples e humana como sua IA faz recomendações, os clientes se sentem mais informados e tranquilos. As percepções de humanidade e confiabilidade aumentam acentuadamente, enquanto os ganhos em capacidade permanecem modestos, pois a transparência promove a compreensão, mas não constitui prova de desempenho. Considere uma empresa de serviços financeiros que lança uma ferramenta de planejamento baseada em IA, projetada para fornecer orientações de investimento em tempo real. Um cliente que a experimenta insere a mesma pergunta em duas ocasiões distintas e fica surpreso ao ver que a ferramenta oferece recomendações diferentes a cada vez, embora nada tenha mudado em sua situação financeira. Para o cliente, parece que o sistema está apresentando falhas. Ninguém explicou que o modelo continua a aprender e a se ajustar à medida que novos dados são inseridos, recalibrando-se silenciosamente a cada nova atualização das informações de mercado. Assim, o que deveria parecer confiável acaba parecendo pouco confiável. E, uma vez que a confiabilidade diminui, os clientes começam a questionar se o sistema funciona. É nesse momento que as pontuações de humanidade e capacidade também começam a cair. A Autodesk, uma empresa multinacional de software de projeto e fabricação, vem avaliando os quatro fatores de confiança junto aos clientes desde que a metodologia foi publicada pela primeira vez em 2023. Essas informações não ficam restritas a um relatório; elas influenciam ativamente a forma como a empresa projeta produtos e se comunica com os usuários. Um tema que surgiu repetidamente nessas avaliações de confiança foi a transparência. Os clientes afirmaram que desejavam compreender melhor como funcionavam os recursos de IA da Autodesk e em quais dados eles se baseavam. Assim, a empresa decidiu tornar a transparência tangível — criando o que denomina “Cartões de Transparência de IA”, inspirados nos rótulos nutricionais das embalagens de alimentos. Cada cartão detalha um recurso de IA em seus componentes essenciais: o que o modelo faz, quais dados utiliza, como esses dados são protegidos e quais medidas de segurança estão em vigor. A ideia era oferecer aos clientes uma “lista de ingredientes” clara e concisa para a IA — algo que pudessem compreender rapidamente. Para usuários menos experientes, a Autodesk inclui uma página complementar com explicações em linguagem simples que definem cada termo e conceito — para que mesmo aqueles sem formação técnica possam entender como a IA funciona e quais práticas de dados a sustentam. Por exemplo, no Autodesk Construction Cloud — agora parte do Autodesk Forma, a nuvem unificada da Autodesk para o setor de planejamento, projeto, construção e operação —, o recurso Photo Autotags utiliza IA para analisar fotos do canteiro de obras e marcar automaticamente objetos como andaimes, fiação elétrica e equipamentos de segurança, para que as equipes possam organizar e localizar imagens com mais facilidade. O cartão de transparência mostra o que o modelo faz (marcação automatizada de fotos usando visão computacional), de onde vêm os dados usados para treinar o modelo (conteúdo do cliente) e como ele protege os dados do usuário (não utiliza informações pessoais e os dados são armazenados e transferidos com segurança). Cartão de transparência de IA para o recurso de marcação automática de fotos do Construction Cloud da Autodesk Mas a Autodesk não se limitou a criar os cartões; ela também queria saber como eles influenciavam a confiança. Em sua conferência anual de usuários, a empresa realizou um estudo ao vivo para descobrir: um “rótulo de ingredientes” simples e em linguagem acessível para a IA poderia aumentar significativamente a confiança dos clientes nela? A empresa coletou dados quantitativos de pesquisas com clientes para estabelecer uma pontuação de referência no TrustID. Em seguida, por meio de entrevistas de interceptação, os participantes foram pesquisados tanto antes quanto depois de visualizar os Cartões de Transparência, a fim de capturar mudanças na percepção e coletar insights qualitativos sobre por que os cartões geravam ou minavam a confiança. A abordagem combinou dados e diálogo: medindo não apenas se a transparência alterava os números, mas também como ela era percebida pelas pessoas que a experimentavam. A Autodesk observou a evolução desses quatro fatores em tempo real. Quando os clientes interagiram com os cartões, os índices de transparência aumentaram 26% e os de confiabilidade subiram 13%, demonstrando que os clientes valorizaram o esforço para explicar como a IA da empresa funcionava e como havia sido desenvolvida. Esses ganhos confirmaram que a transparência gera confiança, mas também revelaram uma tensão subjacente. À medida que as percepções de transparência e confiabilidade aumentavam, as de capacidade e humanidade caíram 5% e 3%, respectivamente. A clareza, ao que parece, não era suficiente. Quanto mais os clientes compreendiam como a IA opera, mais eles queriam provas de que ela funcionava bem — e de que havia sido projetada levando em conta suas necessidades. A interação entre esses fatores de confiança reflete-se na pontuação composta da Autodesk: um aumento geral de 7% na confiança dos clientes. Trata-se de um resultado sólido, mas, mais importante ainda, de uma constatação revolucionária: a transparência não se limitou a melhorar a percepção de abertura; ela elevou as expectativas em relação a todos os outros aspectos. 2. Adaptar a transparência a diferentes públicos Os resultados do trabalho da Autodesk destacam outra verdade: nem todos veem a transparência da mesma maneira. Alguns clientes disseram que as informações eram muito técnicas; outros queriam ainda mais detalhes. As reações conflitantes não eram contradições; eram pistas. A pesquisa mais ampla da Deloitte sobre confiança mostra que o que as pessoas querem saber — e como processam as informações — depende de quem são, do papel que desempenham e de como pensam. Quem você é determina não apenas o quanto a transparência é importante para você, mas também como espera que ela se manifeste. Por exemplo, a partir de pesquisas contínuas sobre confiança, sabemos que as gerações mais velhas tendem a ser mais cautelosas. Elas não são indiferentes à transparência; simplesmente são mais difíceis de convencer de que as marcas estão sendo sinceras. Os públicos mais jovens, por outro lado, acreditam que as marcas são mais transparentes e valorizam mais a transparência como fator determinante da confiança. Mas eles também confiam de maneira diferente. A Geração Z não acredita nas marcas apenas por causa do que elas dizem; ela verifica por meio de colegas, criadores e comunidades. Sua confiança é social, cética e participativa — construída por meio de experiências compartilhadas, em vez de comunicação de cima para baixo. Os resultados do índice TrustID indicam que a função que você desempenha — e como chegou até lá — também determina o que você precisa saber. Aqueles que atuam em áreas técnicas, como TI, finanças e engenharia, buscam profundidade e comprovação. Eles querem ver os dados e compreender como são utilizados. Aqueles em funções de atendimento ao cliente ou operacionais se preocupam mais com clareza e impacto: como as decisões da IA afetam seu trabalho e as pessoas a quem atendem. A formação acadêmica é outro fator determinante: pessoas com pós-graduação tendem a esperar maior transparência e valorizam as organizações que a oferecem. Elas estão acostumadas a analisar informações complexas e preferem a precisão à simplificação. Os líderes que acertam nessa questão tratam a transparência como um desafio de design de comunicação, e não como um exercício de conformidade. Eles destacam as informações que ajudam as pessoas a compreender o que estão vendo, mantendo o restante acessível, mas opcional. O objetivo não é revelar tudo; é promover a compreensão. 3. Torne a transparência iterativa A transparência não é um momento único — é um ciclo contínuo. A validade da transparência está se tornando cada vez mais curta. À medida que os sistemas mudam e a compreensão do cliente se aprofunda, o que antes parecia aberto pode rapidamente parecer ultrapassado. Quanto mais avançada a tecnologia, mais rapidamente as expectativas evoluem. É por isso que as empresas líderes tratam a transparência como um mecanismo de feedback — uma forma de descobrir o que gera confiança e onde ainda há incertezas. Elas não se limitam a compartilhar informações; elas ouvem as reações, avaliam as respostas e se adaptam. O ato de fechar o ciclo passa a fazer parte da forma como conquistam credibilidade. A Autodesk observou esse ciclo de feedback diretamente com seus clientes. Um cliente relatou ter utilizado os Cartões de Transparência de IA com seu próprio cliente, que se mostrava hesitante em incorporar a IA em projetos em andamento. A explicação clara de como o modelo funcionava e em quais dados se baseava amenizou as preocupações do cliente o suficiente para que ele decidisse seguir em frente. Foi uma prova concreta de que a transparência pode mudar não apenas a percepção, mas também o comportamento, e que o impacto desses esforços frequentemente se estende muito além do momento da divulgação. Esse tipo de feedback apenas reforçou o compromisso da empresa com o processo de iteração. Após a primeira rodada de testes com clientes da Autodesk, a empresa não se considerou vitoriosa; voltou à prancheta para redesenhar o produto. A próxima geração de Transparency Cards irá mais a fundo, divulgando mais informações sobre os modelos subjacentes a cada recurso de IA: seus nomes, tipos e fontes dos conjuntos de dados. Sua equipe de Trusted AI também está explorando como comunicar a qualidade e a confiabilidade dos resultados de cada recurso: como isso pode ajudar os clientes a compreender não apenas como a Autodesk desenvolve a IA, mas também em que medida podem confiar em seus resultados. Por meio de menus expansíveis, o leitor decidirá o nível de detalhe que deseja. Quando bem executado, esse modelo iterativo transforma a transparência de uma declaração estática em um diálogo ativo. Ele reforça que a compreensão não é um estado final; é um relacionamento. Com o tempo, cada ato de esclarecimento, correção ou acompanhamento contribui para uma maior credibilidade. A compensação por acertar na transparência é tangível. De acordo com o índice TrustID, quando os clientes classificam um sistema de IA como altamente transparente, eles são 1,6 vezes mais propensos a compartilhar dados pessoais, 8,5 vezes mais propensos a expressar alta confiança na marca e 1,6 vezes mais propensos a usar ferramentas de IA diariamente. Esses resultados reforçam uma verdade simples: a transparência é um impulsionador de desempenho. É por isso que as empresas que medem e gerenciam deliberadamente a confiança estão concebendo a transparência como um relacionamento contínuo, e não como uma divulgação pontual. Elas a adaptam a diferentes públicos, a integram em sistemas de confiança e a aperfeiçoam continuamente com base no feedback recebido. Transparência não significa mostrar tudo. Significa mostrar o que importa — de forma clara, consistente e com um propósito.

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Resumo.

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