Gallup: otimismo com a IA é maior que a confiança nela em 35 de 37 países

A Gallup divulgou em 22 de setembro a primeira leva de uma pesquisa global sobre percepção de inteligência artificial. São 37 países de um total previsto de 140, com amostras probabilísticas nacionalmente representativas de cerca de 1.000 adultos de 15 anos ou mais em cada país, coletadas entre abril e julho de 2026. Nas medianas dos 37 países, 81% dos adultos dizem conhecer IA, 43% já usaram pelo menos uma vez e 57% nunca usaram. Entre os que conhecem a tecnologia, a mediana de quem confia completamente ou muito na precisão das informações que ela fornece é de 36%.

O dado que organiza todos os outros está em uma frase do próprio relatório, assinado pelo pesquisador Pablo Diego-Rosell: em 35 dos 37 países, mais gente espera que a IA ajude as pessoas do seu país do que confia na precisão do que ela responde, segundo a Gallup.

Esperar benefício e confiar no resultado não são a mesma coisa.

Para uma empresa que está ampliando o uso de IA internamente, essa distância separa duas perguntas que costumam ser tratadas como uma só: se as pessoas querem usar, e se o processo em volta permite que elas confiem no que sai.

Uma escada de adoção que encurta a cada degrau

A Gallup organiza o engajamento com IA como uma escada: conhecer, já ter usado, usar com frequência. A cada degrau, a proporção cai. Dos 81% que conhecem, chega-se aos 43% que já usaram, e o uso frequente é menor ainda.

A variação entre países é grande. Em Singapura, 96% dos adultos conhecem IA, 79% já usaram e 46% usam diariamente. No Malauí, 12% conhecem, 3% já usaram e 1% usa diariamente.

O que chama atenção é que o otimismo não acompanha a adoção. Na Nigéria, 68% dos adultos cientes de IA esperam que ela ajude o país, embora apenas 20% já tenham usado. No Vietnã, 91% esperam que ajude, contra 43% que já usaram. A leitura da própria Gallup é que expectativas positivas podem ser amplas mesmo onde a experiência direta ainda é limitada — o que significa que boa parte do otimismo medido é reputação da tecnologia, não avaliação de uso.

Vale registrar o tamanho real desse otimismo, para não superestimá-lo: em 25 dos 37 países, maiorias de adultos cientes de IA esperam que ela melhore a própria vida diária. Quando a pergunta é sobre o efeito no país, os otimistas superam os pessimistas em 29 países, mas só formam maioria absoluta em 18.

O paradoxo do Ocidente preocupado

Os sete países ocidentais de alta renda pesquisados ocupam as posições 1 a 6 e a 8 no ranking de preocupação com IA. Entre os adultos cientes da tecnologia, os percentuais que dizem se sentir preocupados são:

• Estados Unidos: 74%

• Países Baixos: 67%

• Canadá: 64%

• Reino Unido: 63%

• Nova Zelândia: 61%

• Irlanda: 60%

• Malta: 57%

Esses mesmos países estão entre os que mais usam IA no estudo: a mediana de uso diário neles é de 29%, contra 17% nos outros 30 países pesquisados.

O caso americano é o mais acentuado. Apenas 36% dos adultos cientes de IA nos Estados Unidos esperam que ela ajude o país — o terceiro menor índice da amostra, atrás apenas de Bangladesh, com 34%, e do Egito, com 35%. Os Estados Unidos também são uma das três exceções, junto com Egito e Estado da Palestina, à regra de que emoções positivas superam as negativas: isso vale em 34 dos 37 países, com mediana de 72% relatando ao menos uma emoção positiva contra 41% relatando ao menos uma negativa. A emoção mais citada é curiosidade, com mediana de 64%; a negativa mais comum é preocupação, com mediana de 32%.

Onde a leitura fácil não se sustenta

A conclusão tentadora a partir desses números é que quem mais usa IA é quem mais desconfia dela. Os dados individuais, dentro de cada país, dizem o contrário.

Nos Estados Unidos, 45% dos usuários diários confiam completamente ou muito na precisão da IA, contra 26% dos usuários semanais, 15% de quem usa menos de uma vez por semana e 8% de quem nunca usou. O mesmo vale para a preocupação: entre os americanos, 68% dos usuários diários se dizem preocupados, contra 80% dos usuários menos frequentes e 74% de quem nunca usou. No Canadá, a preocupação vai de 54% entre usuários diários a 72% entre os menos frequentes e 69% entre não usuários. A Gallup registra padrões semelhantes no Reino Unido, na Irlanda e na Nova Zelândia.

Ou seja: a concentração de preocupação é um padrão entre países, não dentro deles. Dentro de uma mesma população, mais uso aparece associado a mais confiança e menos preocupação. Entre os países pesquisados, os que mais usam são também os que mais se preocupam.

Duas ressalvas impedem transformar isso em receita. A primeira é que a própria Gallup afirma não ser possível estabelecer, com esse desenho, se é a confiança que leva ao uso, se é a experiência que constrói confiança, ou as duas coisas. A segunda é a mais prática: mesmo no topo da escada, o problema não desaparece. Entre os usuários diários americanos, 68% seguem preocupados e menos da metade, 45%, confia na precisão. Exposição desloca os números, mas não resolve a questão.

O que isso muda em um programa interno de adoção

Daqui em diante, a leitura é interpretativa: a pesquisa mede percepção da população geral, não comportamento dentro de empresas. Mas se a relação entre uso e confiança é tão consistente quanto o estudo sugere — e ainda assim deixa a maioria dos usuários pesados desconfiada da precisão —, um programa interno que aposte apenas em acesso e treinamento tende a produzir uso sem confiança.

Uso sem confiança não é neutro. Ele aparece como verificação informal e não contabilizada, retrabalho invisível e decisão que ninguém assume. A leitura mais plausível é que confiança, nesse contexto, não é etapa de comunicação: é propriedade do processo. Quatro pontos práticos decorrem disso.

1. Quem verifica. Defina o nível de revisão humana por impacto da decisão, e trate isso como etapa permanente do processo, não como fase de transição de um projeto piloto.

2. O que fica registrado. Guarde a entrada, a versão do modelo ou da ferramenta e quem aprovou a saída. Sem rastro, ninguém consegue reconstruir por que uma decisão foi tomada.

3. Como o erro volta. Crie um caminho explícito para relatar e corrigir uma saída errada. Sem esse caminho, a desconfiança não some, apenas deixa de ser dita.

4. O que se mede. Medir apenas adoção e volume de uso esconde exatamente o que este estudo expõe. Meça também retrabalho e taxa de correção.

Há ainda uma leitura de produto. Quem vende software com IA para o público americano lida com um mercado estruturalmente mais cético: 74% de preocupação e 36% de expectativa de benefício para o país. Isso não impede a venda — o uso diário nesses países é alto —, mas sugere que o discurso de produto tem mais a ganhar mostrando controle, verificação e reversibilidade do que prometendo autonomia.

Os limites do que o estudo sustenta

Alguns cuidados de leitura são necessários, e o estudo declara a maior parte deles.

• É uma pesquisa de opinião. Mede percepção e uso autodeclarado, não comportamento observado.

• As medianas são medianas de 37 países. Não são média global nem representam nenhum país em particular.

• Várias perguntas — confiança, emoções e expectativa de impacto — foram feitas apenas a adultos cientes de IA. O denominador muda conforme a pergunta.

• A amostra atual é de 37 países dos 140 previstos, com margem de erro entre ±2,2 e ±4,9 pontos percentuais no nível de 95% de confiança.

• Não há relação causal estabelecida entre confiança e frequência de uso.

Há também um conflito de interesse a declarar. A Gallup descreve o trabalho como uma pesquisa em andamento conduzida com a Microsoft, empresa que vende produtos de IA. O TechCrunch, que noticiou o estudo em 23 de setembro, descreve a pesquisa como encomendada pela Microsoft. O desenho metodológico é sólido e está publicado, mas o recorte de perguntas e o enquadramento pertencem a um estudo patrocinado por uma parte interessada, e isso pesa mais na escolha do que foi perguntado do que na apuração das respostas.

O que sobra depois dos números

A pergunta que o estudo devolve para as empresas não é se as pessoas vão usar IA. Nos lugares onde o uso já é maior, a preocupação também é maior — e mesmo quem usa todo dia, em boa parte, não confia no que lê.

A pergunta é se o processo em volta da ferramenta permite que alguém confira, corrija e responda pelo resultado.

Isso não se resolve com comunicação interna.

Quatro perguntas antes de ampliar o uso de IA na empresa

• Quem revisa a saída, e esse critério muda conforme o impacto da decisão?

• Se alguém questionar uma decisão daqui a seis meses, existe registro da entrada, da ferramenta e de quem aprovou?

• Quando a ferramenta erra, existe um caminho definido para relatar e corrigir?

• O indicador que você acompanha mede adoção, ou mede também retrabalho e correção?