A inteligência artificial tornou-se a força motriz da inovação, principalmente no contexto pós pandemia. Empresas competem para declarar que são “AI-powered”, “AI-driven” ou “AI-first”; e o mercado reage atraindo investidores. Porém concomitantemente cresce a prática da AI washing.
Assim como o greenwashing enganava consumidores sobre práticas ambientais, a AI washing engana clientes, investidores e stakeholders sobre a aplicação de inteligência artificial nos negócios. E as consequências atrasam a adoção responsável de tecnologias realmente úteis.
O que é AI Washing?
AI washing, ou lavagem de IA (em tradução literal), é a prática de exagerar ou falsamente representar o uso de inteligência artificial em produtos, serviços ou estratégias corporativas. Dessa forma, empresas usam termos como “habilitado por machine learning” ou “otimizado por IA” sem que essas tecnologias realmente desempenhem um papel central em suas operações.
Segundo um relatório da Dataiku, cerca de 35% das iniciativas corporativas de IA são suspeitas de AI washing. Já o CFA Institute, em seu estudo “AI Washing: Signs, Symptoms, and Suggested Solutions” (Lavagem por IA: Sinais, Sintomas e Soluções Sugeridas, em tradução livre) , alerta que isso engana clientes e também prejudica o desenvolvimento responsável de IA no setor financeiro.
Por que empresas fazem AI Washing?
1. Pressão competitiva
De acordo com o estudo da Dataiku, 54% dos CEOs reconhecem que concorrentes já possuem estratégias de IA mais avançadas. Quando todos no mercado anunciam suas transformações digitais e adoção de IA, ficar de fora significa parecer obsoleto. A pressão para “manter-se relevante” leva empresas a inflarem suas capacidades reais.
2. Atração de clientes e investidores
Produtos e serviços rotulados como “AI-powered” atraem mais atenção, justificam valores premium premium e, no setor de investimentos, fundos que se apresentam como “geridos por IA” captam mais recursos.
3. Falta de talento qualificado
Marco Steecker, diretor sênior de pesquisa da Gartner, alerta que diretores financeiros enfrentam dificuldades crescentes para encontrar talentos necessários para atender ambições em inteligência artificial. O problema tende a piorar, tornando essencial que empresas tenham estratégias funcionais para desenvolver habilidades inovativas.
tanto a AI washing como a AI slop agilizam os processos empresariais, porém comprometem a veracidade dos relatórios.
Qual a diferença entre AI Washing e AI Slop?
AI slop refere-se à proliferação massiva de conteúdo gerado automaticamente que parece profissional superficialmente, mas carece de rigor, pois muitas vezes alucina dados apenas para estruturar esteticamente o conteúdo. Assim, empresas que fazem AI washing frequentemente geram AI slop, pois adotam ferramentas generativas para criar volume de conteúdo rapidamente e sem uma verificação humana adequada. Ambos os fenômenos geram relatórios analíticos cheios de imprecisões e materiais estratégicos genéricos.
O custo executivo do AI Washing
Dados apontam que 74% dos CEOs temem perder seus empregos em até dois anos se não apresentarem resultados mensuráveis impulsionados por IA. Essa pressão cria um ciclo vicioso: CEOs anunciam transformações ambiciosas para apaziguar conselhos e investidores, mas sem uma estrutura minimamente coerente para executá-las. Quando os resultados não aparecem, a resposta é dobrar a aposta em marketing ou buscar atalhos, justamente o terreno fértil para AI washing.
Ironicamente, 87% dos CEOs presumem que a IA pronta para uso é tão eficaz quanto soluções personalizadas. Essa suposição ignora que setores complexos exigem tanto uma consultoria como um diagnóstico profundos.
Como identificar AI Washing
O CFA Institute oferece um questionário prático para due diligence, ou seja, para uma investigação acurada e assertiva através das perguntas abaixo:
Sobre o processo:
– A IA desempenha um papel central nas decisões ou apenas auxilia processos periféricos?
– Como exatamente os modelos de IA são treinados e validados?
– Quais dados alimentam os sistemas e qual sua qualidade?
Sobre expertise:
– A empresa possui equipe técnica qualificada em machine learning?
– Há cientistas de dados ou apenas profissionais de marketing?
Sobre transparência:
– A empresa explica claramente como a IA contribui para resultados?
– Há alguma documentação técnica disponível ou apenas materiais promocionais genéricos?
Sobre resultados:
– Há evidências mensuráveis de que o uso da IA melhora a eficiência da empresa?
– Os resultados são atribuíveis especificamente à IA ou poderiam ser alcançados por métodos tradicionais?
Se respostas são vagas, evasivas ou excessivamente genéricas, há um bom motivo para o ceticismo.
O que empresas sérias devem fazer
1. Invista em dados
Segundo a NVIDIA, 57% dos profissionais financeiros globais já usam ou consideram a IA para análise de dados, e uso em trading e otimização de portfólio cresceu de 15% para 38%. Seja honesto sobre o que a IA realmente faz em seus processos. Invista em dados de qualidade, talentos qualificados e infraestrutura robusta.
2. Desenvolva especializações em IA na equipe
Como a Gartner aponta, a baixa alfabetização técnica é um dos maiores obstáculos. Empresas precisam de estratégias e programas de capacitação para desenvolver habilidades em IA entre funcionários existentes.
3. Estabeleça uma governança clara
Com 94% dos colaboradores potencialmente usando IA paralela, defina políticas claras sobre quais ferramentas são aprovadas, como dados podem ser compartilhados com sistemas de IA externos e quais processos exigem supervisão humana.
4. Meça impactos e resultados
Implemente métricas que avaliem a contribuição efetiva de IA para resultados de negócio, de forma que eficiências operacionais, redução de custos e melhoria de precisão sejam específicos. Se sua empresa não consegue medir impacto, questione se a IA está realmente agregando valor.
Essência acima do hype, sempre
O entusiasmo com inteligência artificial é justificado, pois a tecnologia tem potencial genuíno para transformar negócios. Todavia, mesmo que a AI washing possa oferecer ganhos de marketing no curto prazo, ela inevitavelmente cobra seu preço: confiança perdida, oportunidades desperdiçadas e, para executivos, potencialmente suas carreiras.
Em um mercado cada vez mais saturado de AI slop e promessas vazias, empresas que investem em IA genuína (com transparência, rigor e foco em resultados mensuráveis) destacam-se pela integridade. Precisa implementar soluções de IA com transparência? A Orbital desenvolve estratégias personalizadas de machine learning, análise de dados e automação inteligente: do planejamento à execução, com foco em impacto mensurável e resultados reais. Fale com a gente!
