Trabalhadores dos EUA: maiores céticos em IA do mundo, vai além de demissões

Mais da metade dos trabalhadores de escritório dos EUA se classificam como céticos em relação à IA, segundo pesquisa global da Salesforce e YouGov.
A desconfiança americana é 43% maior do que a média global entre trabalhadores de escritório, que costumam considerar o trabalho essencialmente mental.
Economias emergentes mostram maior confiança na IA, vendo-a como benefício para mobilidade na carreira.
O ceticismo nos EUA vai além do medo de perder empregos e envolve pouca experiência prática com IA no dia a dia de trabalho.
Mesmo com a desconfiança entre trabalhadores, pesquisas indicam expansão do uso de IA no setor público americano e necessidade de dados de qualidade, treinamento e integração com sistemas existentes.

Recentes pesquisas indicam que trabalhadores dos EUA são os grandes cemente AI globais, com mais da metade dos profissionais de escritório se declarando céticos em relação à IA. O estudo é conjunto da Salesforce e YouGov e envolve mais de 1.500 trabalhadores de escritório em quatro continentes.

Os respondentes norte-americanos veem a IA como útil para mobilidade na carreira, mas mantêm ceticismo maior do que a média mundial. Eles citam dúvidas sobre experiência prática com IA no dia a dia de trabalho e em outputs pouco confiáveis.

Além disso, o levantamento aponta que o receio vai além do risco de perda de empregos. Falta de treinamento, qualidade de dados e governança inadequada são destacados como entraves à adoção efetiva.

Resultados globais e EUA

Ao comparar regiões, economias emergentes mostram maior confiança na IA. Países como Índia registram níveis de uso e confiança acima de 80%, enquanto EUA ficam em torno de 50%. A diferença é explicada por fatores culturais e de maturidade tecnológica.

A pesquisa de Stanford e outras fontes reforça que a otimista about IA cresce, mas surgem também preocupações. Em economias avançadas, a narrativa tende a associar IA a deslocamentos de trabalho.

Fatores de adoção e próximos passos

Entre os motivos de pilotos de IA mal sucedidos estão outputs genéricos, treinamento insuficiente e baixa confiança. Especialistas destacam necessidade de dados confiáveis e de uma base de dados sólida para governança.

Especialistas ressaltam que adoção bem-sucedida depende de treinamento de funcionários, integração com ferramentas diárias e testes extensos antes de produção. A personalização das soluções também é apontada como crucial.