Aarhus, Dinamarca, 12 de novembro de 2026 – A maioriadas empresas já pagou pela IA uma vez. Agora, está pagando por ela novamente. A Stibo Systems, líder global em gerenciamento de dados mestres (MDM), divulgou hoje o relatório“The Trust Tax”, uma nova pesquisa que mostra que as empresas estão pagando uma segunda conta oculta pela IA: a validação, a reconciliação e o retrabalho necessários antes que alguém possa agir com base no que a IA produz.
A adoção da IA superou a confiança. Quatro em cada cinco líderes (80%) expandiram o uso da IA por todas as funções ou a incorporaram aos principais processos de negócios, mas os dados por trás dela ainda não são confiáveis o suficiente para que se tome uma decisão sem que um ser humano verifique o trabalho. A Stibo Systems chama isso de “Trust Tax”.
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O paradoxo da confiança: 72% dos entrevistados relatam alta confiança nos resultados da IA, mas 65% frequentemente ou sempre os validam, verificam ou retrabalham manualmente.
- Custo oculto de mão de obra: quatro em cada cinco gastam pelo menos seis horas por semana preparando, reconciliando ou validando dados para IA e análises.
- Lacuna de explicabilidade: Apenas 29% afirmam que sempre conseguem explicar os dados por trás de um resultado da IA.
- A confiança se baseia em dados: organizações com alto nível de confiança são muito mais propensas do que suas contrapartes com confiança moderada a ter dados unificados (93% contra 70%), dados rastreáveis (41% contra 10%), um conselho centralizado de governança de IA (25% contra 16%) e um verdadeiro MDM ou base de dados corporativos (53% contra 42%).
- A confiança compensa: organizações com alto nível de maturidade têm mais do que o dobro de chances de relatar um ROI fortemente positivo com a IA (31% contra 14%).
- Por que as empresas investem: eficiência operacional (51%), produtividade dos funcionários (40%), experiência do cliente (35%) e tomada de decisão mais rápida (33%) lideram as motivações para os gastos com IA.
O que isso significa
A pesquisa aponta para uma solução clara: a supervisão humana não é o problema; o problema são os dados desorganizados. As organizações devem manter as pessoas informadas sobre decisões de alto risco, ao mesmo tempo em que eliminam o retrabalho causado por dados incompletos ou inexplicáveis. E à medida que as empresas avançam em direção aos agentes de IA, a lição permanece: os agentes precisam de evidências melhores.
“As empresas investiram pesadamente no desenvolvimento de IA e agora estão arcando com um segundo custo em validação, reconciliação e retrabalho”, disse Gustavo Amorim, diretor de marketing da Stibo Systems. “A IA gera inteligência, mas confiança é o que os executivos exigem, e verificação é o que suas equipes estão fazendo. A resposta é inteligência confiável: dados limpos, governados, contextualizados e explicáveis. Sem isso, não há retorno real sobre o investimento em IA.”
O relatório mostra que a confiança na IA está mais ligada à maturidade da governança de dados do que à sofisticação dos modelos. As organizações que conseguem explicar, rastrear e confiar nos dados por trás de cada resultado são as que relatam os retornos mais sólidos.
As conclusões do “Trust Tax” estão disponíveis aqui.
Sobre a pesquisa
A Stibo Systems contratou a TEAM LEWIS para realizar uma pesquisa on-line com 400 líderes empresariais em tempo integral nos Estados Unidos, ocupando cargos de gerência ou superiores em organizações com 500 ou mais funcionários. Todos os entrevistados influenciam a estratégia de dados corporativos e de IA de suas organizações, sendo que 82% atuam como principais tomadores de decisão. Os entrevistados representam organizações dos setores de manufatura, serviços financeiros, varejo e restaurantes de serviço rápido, bens de consumo embalados (CPG), ciências da vida, distribuição, seguros e outros setores.
Mais da metade (51%) dos entrevistados atua na área de TI, incluindo arquitetura de dados, engenharia de dados, governança, produtos de IA, AIOps e funções relacionadas. Os demais entrevistados atuam nas áreas de finanças, operações, administração de empresas, desenvolvimento de produtos, vendas, marketing e funções de atendimento ao cliente. Os dados foram coletados de 4 a 10 de agosto de 2026.