The Shift

IA sem gestão não entrega: o que três grandes estudos revelam sobre a adoção corporativa de Inteligência Artificial

Soraia Yoshida

Stanford, WalkMe e Gallup revelam por que a adoção de IA nas empresas trava: 95% não veem impacto no lucro e a execução, não a tecnologia, é o gargalo (Crédito: Freepik)

Já se passaram quase quatro anos do lançamento do ChatGPT, que trouxe a IA Generativa para as empresas. Ainda assim, aproximadamente um terço da força de trabalho corporativa ainda não teve contato relevante com ferramentas de IA. Não se trata de resistência: são pessoas que simplesmente não foram alcançadas. Quando a IA entrar de vez em aplicações mainstream, elas terão de se adaptar sem preparo. Aquela história do “deploy-depois-treina” para ganhar dianteira no mercado aconteceu e as organizações acordaram para a necessidade de desenvolver e treinar as pessoas, ainda que em uma velocidade e escala muito aquém da implementação da IA.

Três estudos mostram o ponto em que estamos diante dessa transformação e do dilema tecnologia X gente.O relatório “AI Index 2026”, da Universidade de Stanford, mostra a escala e a velocidade de um movimento tecnológico sem precedentes, ao lado de evidências cada vez mais claras de que os ganhos reais de produtividade existem, mas são contextuais, irregulares e mais sensíveis ao treinamento do que à sofisticação do modelo. Em “The State of Digital Adoption 2026”, a WalkMe mostra, em microdados de comportamento e em pesquisa de opinião, onde exatamente a corrente elétrica se perde entre a compra e o uso: em stacks invisíveis, tarefas fragmentadas, contexto que não viaja, guidance que chega tarde ou nunca. A Gallup, no “State of the Global Workplace 2026”, traz a camada que muitas análises ignoram: pessoas trabalham com pessoas, e a menor variável ignorada por anos – a qualidade da gestão  – é provavelmente a maior alavanca para transformar IA em resultado. 

As análises trazem números que podem surpreender:

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Nenhum desses números é, sozinho, um veredicto sobre a IA. Eles são, juntos, um veredicto sobre a execução.

 

Uma promessa bilionária que ainda não chegou ao trabalho

A Inteligência Artificial é, oficialmente, a tecnologia com a adoção mais veloz da história recente: segundo o “AI Index 2026”, produzido pelo Stanford Institute for Human-Centered AI, a IA Generativa alcançou 53% de penetração populacional em apenas três anos após seu lançamento para o grande público, superando a velocidade de disseminação do computador pessoal e da internet. 

No mundo corporativo, 88% das organizações pesquisadas pela McKinsey já usam IA em pelo menos uma função de negócio, um salto em relação aos 78% de 2024. Entre executivos, o tom é de urgência; entre analistas, de euforia; entre investidores, de frenesi. Em 2025, o investimento corporativo global em IA mais que dobrou, com o capital privado crescendo 127,5%, e a IA Generativa capturou quase metade de todo o funding privado do setor.

Mas quando se olha para dentro das empresas, a história muda radicalmente. O “The State of Digital Adoption 2026”, o sexto relatório anual da WalkMe, agora parte da SAP, é talvez o retrato mais marcante desse descompasso. Baseado em respostas de 3.750 participantes de organizações com mil ou mais funcionários, divididos entre 1.700 líderes seniores e 2.050 trabalhadores de escritório e híbridos, em 14 países, o estudo combina pesquisa de opinião com dados comportamentais de mais de 60 organizações extraídos da plataforma WalkMe ao longo de um ano. O que o estudo aponta é uma ruptura entre o que as empresas compram e o que elas conseguem fazer acontecer. 

Os orçamentos de transformação digital quase dobraram em um único ano, passando de uma média de US$ 39,4 milhões em 2024 para 54,2 milhões em 2025. Quase um quarto (23%) das empresas já gastam acima de US$ 100 milhões por ano, contra apenas 11% no ano anterior. Desse orçamento, 59% é direcionado a prioridades relacionadas à IA. Ainda assim, 40% do gasto em transformação digital teve desempenho abaixo do esperado em 2025 por problemas de adoção pelos usuários, e os executivos estimam que estão capturando apenas cerca de metade do valor potencial de suas ferramentas de IA e softwares corporativos: 55% do valor da IA é efetivamente realizado, contra 52% no software empresarial mais amplo.

A terceira peça desse quebra-cabeças vem da Gallup. O “State of the Global Workplace 2026” mostra por que a soma entre capacidade técnica e capital investido ainda não se traduz em ganhos visíveis de produtividade: o engajamento global dos funcionários caiu pelo segundo ano consecutivo e agora está em 20%, o menor nível desde 2020. Cada ponto percentual representa aproximadamente 21 milhões de trabalhadores. A Gallup calcula que o baixo engajamento custa à economia mundial US$ 10 trilhões por ano, o equivalente a 9% do PIB global. E apenas 12% dos funcionários em organizações que implementaram IA concordam fortemente que a tecnologia transformou a maneira como o trabalho é feito. Um estudo do MIT Project NANDA é ainda mais duro: apesar de cerca de US$ 40 bilhões em investimentos empresariais, 95% das organizações não viram impacto mensurável sobre o lucro. Uma pesquisa do NBER com quase 6.000 executivos nos Estados Unidos, Reino Unido, Alemanha e Austrália chega à mesma conclusão: 89% dizem que a IA ainda não teve efeito sobre a produtividade do trabalho.

Como se chegou a esse ponto? E, mais importante, como se sai dele? Os três estudos, lidos em conjunto, oferecem um ponto de partida para se olhar a questão da IA no trabalho. Em vez de encarar como uma crise de tecnologia, o que estamos vendo e vivendo é uma crise de execução, de contexto e, sobretudo, de gestão.

 

Em que ponto da adoção as empresas realmente estão

O crescimento da adoção da IA é global, embora desigual. A Europa lidera hoje em adoção total, com 91%, seguida pela América do Norte (90%), pela Grande China (88%) e pelos mercados em desenvolvimento (88%). Ásia-Pacífico, com 82%, ainda figura abaixo da média, de acordo com dados da McKinsey. China e Europa tiveram os maiores aumentos anuais, 13 e 11 pontos percentuais, respectivamente. 

A distribuição por indústria e função mostra onde a IA realmente grudou. As taxas mais altas de uso aparecem na Gestão do Conhecimento em Serviços Jurídicos e Profissionais (58%), em Engenharia de Software (58%) e em TI (56%) no setor de Tecnologia, e em Marketing e Vendas no Varejo e Bens de Consumo (51%). Funções ligadas a processamento de informação, software, engajamento de clientes e conhecimento interno adotam IA de forma mais intensa do que áreas como estratégia, finanças corporativas, risco e compliance, exceto em Serviços Financeiros, em que risco e compliance são o core. Os resultados percebidos também variam: 56% dos executivos associam IA a reduções de custo mais altas em Engenharia de Software e Manufatura, enquanto ganhos de receita são mais citados em Marketing e Vendas (67%), Estratégia e Finanças (65%) e Desenvolvimento de Produto (62%). Pelo menos 64% reportam que a IA melhorou a inovação, enquanto 45% citam a satisfação de funcionários e de clientes.

A escala do investimento é inédita. Em 2025, o Google sozinho reportou mais de US$ 150 bilhões em Capex anual, boa parte direcionada à infraestrutura de IA. O “Projeto Stargate”, anunciado em janeiro de 2025 pela OpenAI, SoftBank, Oracle e MGX, promete investir entre US$ 100 bilhões e US$ 500 bilhões em data centers avançados até 2029 nos Estados Unidos. A Anthropic levantou US$ 30 bilhões em fevereiro, o que elevou seu valuation para US$ 380 bilhões – mas agora em abril, somente pelo interesse em investir na empresa, a avaliação da Anthropic subiu para US$ 800 bilhões ou mais. Na mesma onda, o valuation da OpenAI está na casa dos US$ 852 bilhões. A Nvidia, que foi a primeira empresa de capital aberto a ultrapassar o valor de mercado de US$ 4 trilhões em julho de 2025, já está em US$ 4,58 trilhões, com alguns analistas apostando que chegará em US$ 20 trilhões até 2030.

O investimento privado dos Estados Unidos em IA atingiu US$ 285,9 bilhões em 2025, 23 vezes o montante da China. E o valor capturado pelos consumidores também cresceu: o “AI Index” estima que o excedente do consumidor norte-americano com ferramentas de IA Generativa chegou a US$ 172 bilhões anuais no início de 2026, contra US$ 112 bilhões um ano antes, com o valor mediano por usuário triplicando de US$ 3,40 para US$ 11,40 em um único ano.

Há, porém, um segundo dado da McKinsey que costuma escapar às manchetes: o estágio de implantação. Mesmo entre as empresas que usam IA, uma minoria conseguiu escalar o uso. Entre organizações com receita acima de US$ 5 bilhões, 39% estão em fase de escala e apenas 10% declaram uso totalmente escalado. Nas faixas menores, a fase predominante é de pilotos ou experimentação. E, quando o recorte passa a ser agentes de IA, a diferença fica ainda mais gritante: o uso em escala aparece em dígitos únicos na maioria das funções de negócio. Como seria de se esperar, o setor de Tecnologia pontua mais alto: 24% em Engenharia de Software, 22% em TI, 21% em Operações de Serviço. Mas mesmo nesses casos, dois terços ou mais dos respondentes ainda reportam que não há uso. Em Manufatura, 91% dizem não usar agentes de IA. Em Gestão de Cadeia de Suprimentos, são 88%. 

O descompasso entre essa adoção estatística e o uso real dentro das organizações é o primeiro sinal de que a conta não está fechando. O WalkMe foi além das pesquisas de opinião e analisou o que realmente acontece nas telas dos funcionários. Quando perguntados quantas aplicações sua empresa utiliza, os executivos responderam, em média, 35. O número verificado na plataforma WalkMe em 60 organizações ao longo de 12 meses foi 661. Para as ferramentas com IA integrada, os executivos estimaram 21, quando na verdade havia 80. É uma lacuna de visibilidade de 1.789%, e ela vem crescendo ano após ano: em 2024, os executivos estimavam 21 aplicações contra 211 existentes; em 2025, eram 37 estimadas contra 625. Em 2026, a estimativa dos executivos até caiu, enquanto a realidade subiu. Eles estão vendo cada vez menos do stack, enquanto o stack cresce. Mais: 61% admitem que sua arquitetura tecnológica opera como plataformas isoladas, não como um sistema integrado.

 

O abismo da execução da IA: muito investimento, pouco impacto

É nesse ponto que o conceito central do estudo da WalkMe ganha força: o “execution gap”, ou lacuna de execução. Trata-se da distância entre o “compramos isso” e o “isso está funcionando”. Em 2025, 40% do gasto em transformação digital teve desempenho abaixo do esperado por problemas de adoção. Não porque a tecnologia não funciona, mas porque as pessoas não a estão usando como se esperava. Ou quando usam, contornam parte do sistema. 

O custo acumulado dessa ineficiência digital subiu de US$ 97 milhões por empresa em 2022 para o pico de US$ 142 milhões em 2025. Houve uma melhora pontual em 2024, quando as organizações investiram mais em adoção e o custo caiu para US$ 104 milhões, mas a chegada massiva de IA, com o deslocamento de orçamento para “deploy”, reverteu o movimento. O tempo perdido dos funcionários em fricção, o maior dos três componentes dessa conta, passou de US$ 50 milhões para US$ 72 milhões. O investimento em projetos que não entregaram ROI por baixa adoção caiu de US$ 26 milhões para US$ 11 milhões durante a fase de investimento em adoção e voltou a subir, para US$ 20 milhões, quando esse investimento foi redirecionado. Os gastos adicionais para compensar a tecnologia subutilizada subiram de US$ 43 milhões para US$ 50 milhões. O Gallup confirma o padrão com uma lente diferente. Citando o relatório da MIT Project NANDA, o Gallup informa que apesar dos cerca de US$ 40 bilhões gastos com implementação empresarial, 95% das organizações não conseguiram mensurar qualquer impacto da IA Generativa sobre o lucro. 

É o “GenAI Divide”: uma minoria consegue transformar, a maioria fica parada no mesmo ponto em que estava. A OpenAI, em seu relatório empresarial de 2025, resume a situação em uma frase citada pelo Gallup: “As principais restrições para as organizações não são mais a performance do modelo ou o ferramental, e sim a prontidão organizacional e a implementação.”

A leitura combinada dos três estudos é que o gargalo mudou. Há dois anos, a questão era se a tecnologia era capaz. Hoje, é se as organizações são capazes de absorvê-la. E a resposta, em grande parte, é ainda não.

 

A visão dos funcionários: um dia de trabalho perdido em atrito

Em nível pessoal, a IA é, sim, uma novidade incorporada. Mais da metade dos funcionários no estudo da WalkMe usa IA ao menos uma vez por semana, e um em cada quatro usa diariamente. Entre os trabalhadores norte-americanos em organizações que implementaram IA, 65% dizem, segundo o Gallup, que a tecnologia teve impacto positivo (“razoavelmente” ou “extremamente”) sobre sua produtividade. Apenas 7% relatam efeito negativo. O problema aparece quando essa produtividade pessoal tenta atravessar os sistemas da empresa.

Em qualquer mês típico, mais da metade dos funcionários abandona as ferramentas corporativas pelo menos uma vez e conclui o trabalho manualmente. Para um terço deles, esse abandono é um padrão recorrente. O motivo é sempre o mesmo: fragmentação. Um funcionário percorre, em média, 2,88 aplicações para completar uma única tarefa, segundo o relatório da WalkMe. Quando esse número sobe para oito ou mais aplicações, 50% dos trabalhadores abandonam a IA no meio do caminho e 54% concluem a tarefa manualmente, sem software nem IA. Tem mais: 37% pulam a IA completamente porque usar a ferramenta significa quebrar o fluxo de trabalho e mover dados que já estão à mão entre sistemas.

O resultado agregado é o que a WalkMe chama de “custo do atrito”: 7,9 horas perdidas por semana, ou 51 dias úteis por ano – 42% a mais que em 2025 e o maior nível em três anos. A fragmentação entre aplicações consome 2,34 horas semanais: 1,34 hora só com a re-entrada da mesma informação em sistemas diferentes e outra hora com contornos para quando as ferramentas não conversam. 

A ausência de guidance consome 3,69 horas: 

A IA operando sem contexto consome outras 1,88 horas semanais: 

Na ponta do lápis, estamos falando de 43 dias úteis perdidos em 2024, 36 dias úteis em 2025 (quando as organizações investiram mais em adoção) e 51 dias úteis perdidos agora, em 2026. O atrito aumentou, e uma boa parte da nova carga vem da IA que não carrega contexto entre sistemas.

O padrão de desconfiança reforça o mesmo ponto. Apenas 12% dos funcionários estão completamente confiantes de que as ferramentas de IA entendem o contexto específico do seu trabalho. Mais da metade (55%) só confiam na IA para tarefas simples e sem criticidade e somente 9% confiam o suficiente para trabalhar em entregas de alto impacto. Pelo menos 40% relatam que ferramentas diferentes dão conselhos conflitantes. 

Quando os funcionários abandonam uma ferramenta aprovada, 

Os próprios funcionários convertem a IA em um help desk informal para software empresarial: 49% já usaram IA para explicar como usar outro software corporativo. A IA virou a muleta com que se sustenta o resto do stack que deveria funcionar sozinho.

Quando os sistemas aprovados não dão conta, os profissionais simplesmente usam outros: 45% dos funcionários usaram ferramentas de IA não aprovadas pela empresa nos últimos 30 dias (“Shadow AI”), e 36% usaram AI tools com dados confidenciais da própria empresa, de clientes ou de funcionários. Isso não é comportamento rebelde, é a “saída lógica” quando trabalhar dentro do sistema é mais difícil do que trabalhar fora dele. Somente 21% dos colaboradores já foram avisados sobre políticas de IA da empresa e um terço não sabe sequer quais aplicações de IA são autorizadas pela empresa. 

Quando perguntados o que os manteria dentro do sistema, 26% citam guardrails embutidos nas ferramentas de IA que garantam o cumprimento das regras da empresa. Eles não querem burlar o sistema; querem um sistema que funcione.

A fotografia mais ampla, fornecida pelo Gallup, mostra que esse atrito não é vivido em um vácuo emocional. O engajamento global dos funcionários caiu para 20% em 2025, o menor nível desde 2020. Pelo menos 64% dos trabalhadores não estão engajados e 16%, ativamente desengajados. O estresse reportado no dia anterior está em 40% em escala global; raiva, em 22%; tristeza, em 23%; solidão, em 22%. Todos esses níveis estão acima dos níveis pré-pandemia. Mesmo com o florescimento global (thriving) subindo um ponto, para 34%, mais da metade (56%) ainda se classifica como “struggling”. 

A IA, que chegou como promessa de aliviar a carga, está sendo vivida como mais uma variável em uma equação já cansada. Entre os trabalhadores norte-americanos, 18% consideram provável que seu emprego seja eliminado em cinco anos por inovação tecnológica. Em organizações que implementaram IA, esse número sobe para 23%, e ultrapassa 30% em Finanças, Seguros e Tecnologia.

 

A visão da liderança: confiança, pressa e visibilidade reduzida

Do outro lado da mesa, a narrativa é diferente. Mais da metade (54%) dos executivos ouvidos pela WalkMe temem que seus investimentos em IA não entreguem o retorno exigido, mas 77% reconhecem que o principal desafio não é escolher a ferramenta certa e sim garantir adoção efetiva do que já foi comprado. Dois dos três principais objetivos estratégicos para 2026 incluem extrair valor do que já existe, não sobre comprar mais. A maioria (80%) das lideranças corporativas ouvidas no estudo afirma que os grandes vencedores dos próximos anos serão os que conseguirem fazer o que já têm dentro de casa funcionar de forma confiável, entre sistemas, pessoas e IA.

Ao mesmo tempo, há uma confiança que não bate com a realidade. A WalkMe mapeou sete dimensões em que executivos avaliam o preparo de sua organização e funcionários avaliam a experiência concreta. Em todas as sete, os executivos pontuam aproximadamente o dobro. Pelo menos 88% dos líderes acreditam que seus funcionários têm ferramentas adequadas para fazer o trabalho. Apenas 21% dos funcionários concordam plenamente com essa visão. São 67 pontos percentuais de distância. 

Pouco menos de dois terços (61%) dos executivos dizem confiar na IA para fazer trabalhos complexos. Entre os funcionários, só 9% confiam na IA para entregas de alto impacto. A diferença, de 52 pontos, é a distância entre confiança executiva e experiência vivida. Em 2025, a WalkMe sintetizava a lacuna com uma estatística só: 79% dos executivos estavam confiantes em seus programas de IA, enquanto apenas 28% dos funcionários se diziam adequadamente treinados. Em 2026, a lacuna se espalhou por sete dimensões.

Parte dessa confiança repousa sobre uma visibilidade em queda. Os executivos vêem 35 aplicações e 21 delas com IA; a plataforma da WalkMe detecta 661 aplicações e 80 com IA. O desencontro seguiu grande todos os anos. Pelo menos 61% dos executivos reconhecem que o stack opera como plataformas isoladas, mas estão tomando decisões sobre esse stack enxergando menos de 10% dele. A consequência é que o orçamento acaba sendo destinado a problemas que a liderança acha resolvidos, enquanto os problemas reais continuam a crescer. Como resume a WalkMe, quando a contradição passa desmedida, o gap não só persiste; ele é financiado.

Sobre “Shadow AI”, chama a atenção a divergência na própria liderança: 78% dos executivos dizem que precisam “disciplinar funcionários” pelo uso não autorizado de IA, mas 62% acreditam que o risco de “Shadow AI” é exagerado comparado ao risco de não tirar proveito suficiente da tecnologia. Há, ao mesmo tempo, uma pressão para mais uso e uma pressão para mais controle, sem que o colaborador tenha clareza de qual diretriz seguir. Não é casual que um em cada três funcionários não saiba quais ferramentas sua empresa autoriza.

No plano do emprego, as expectativas dos executivos confirmam um rumo de “enxugamento”. Uma pesquisa da McKinsey mostra que um terço das empresas ouvidas antecipa redução de headcount no próximo ano como consequência da IA, percentual que sobe para 35% em organizações com US$ 1 bilhão ou mais em receita e se estabiliza em 30% entre organizações menores. Aproximadamente 43% esperam pouca ou nenhuma mudança. Só uma minoria projeta crescimento. Em quase todas as funções, a redução esperada é maior do que a redução já observada, principalmente em Operações de Serviço, Cadeia de Suprimentos, Marketing e Vendas, e Engenharia de Software. O Gallup acrescenta que, entre empresas norte-americanas com mais de 10.000 funcionários que implementaram IA, 33% estão reduzindo e 30% expandindo. Nas organizações de 5.000 a 10.000 funcionários, 38% expandem e 23% reduzem. A IA está reconfigurando o porte das empresas, mas de maneira desigual, favorecendo a redução nas grandes companhias e ampliação no quadro das médias.

A visão de que a IA traz benefícios amplos e positivos também domina a liderança: 73% dos especialistas em IA ouvidos pela Pew Research dizem que a tecnologia terá impacto positivo sobre a maneira como as pessoas fazem seu trabalho. Entre o público norte-americano em geral, só 23% pensam assim. A diferença é de 50 pontos. Em Economia, são 69% frente a 21%. Em Educação, 61% dos especialistas estão otimistas em comparação com 24% das pessoas. Em cuidados médicos, são 84% frente a 44%. Especialistas e público descrevem futuros diferentes.

 

Como a IA e as pessoas podem trabalhar melhor juntas

A boa notícia é que os três estudos convergem em um diagnóstico que aponta para soluções concretas. Primeiro: a tecnologia não é o problema. Segundo: a liderança dos últimos anos já sabe, pelo menos em parte. Mais de 77% dos executivos, segundo a WalkMe, identificam a adoção como o desafio principal, enquanto 80% dizem que para vencer, as empresas terão de fazer o que existe funcionar com confiabilidade entre sistemas, pessoas e IA. O redirecionamento do gasto está começando: 41% dos executivos priorizam simplificar a complexidade de TI e 33% priorizam aumentar a confiança na IA existente. 

Quando perguntados sobre capacidades mais relevantes para os próximos três anos, o treinamento contextual em tempo real para funcionários lidera com 38%, seguido de uma camada unificada de orquestração e uma abordagem coordenada para múltiplas ferramentas de IA. O Gartner projeta que 70% das empresas irão consolidar suas ferramentas em plataformas de orquestração até 2030, contra apenas 5% hoje. Pelo menos 84% dos executivos já planejam investir em coaching em fluxo e em capacidades de adoção digital, substituindo o modelo “implanta-depois-treina” por uma estrutura que suporta e mede o trabalho, enquanto ele acontece.

Os dados da WalkMe mostram, em termos comportamentais, por que essa virada é promissora. Os colaboradores que recebem suporte contextual no fluxo – entenda-se orientação que aparece dentro do próprio aplicativo, no momento exato em que é necessária – têm entre 1,9 vez e 3,7 vezes mais chance de relatar confiança completa em cada uma das dimensões medidas, quando comparados a quem não recebe esse suporte. Além disso, 79% dizem que esse tipo de apoio os ajuda a completar tarefas mais facilmente. 

As mesmas ferramentas, usadas por pessoas com o suporte certo, produzem resultados totalmente diferentes. A hesitação não é “treinada para longe”; ela simplesmente deixa de ter onde aterrissar, porque a verificação já está embutida no passo, a orientação está no clique seguinte, e a ferramenta finalmente carrega o contexto do trabalho. É por isso que os retornos compostos aparecem onde a adoção é tratada como disciplina operacional, não como evento de lançamento. As organizações que seguem boas práticas de adoção digital, segundo a WalkMe, reportam um ROI médio de 91% em investimentos em tecnologia. Mas a distribuição é bimodal: 34% ganham menos de 50% de ROI e 35% ganham mais de 100%. O meio está sumindo. Cada prática boa multiplica o efeito da anterior.

O Gallup aponta para o outro pilar do mesmo edifício: os gestores. A ciência da gestão conhece esse efeito há uma década. Neste paper publicado originalmente pela Universidade de Harvard, os pesquisadores Nicholas Bloom, Raffaela Sadun e John Van Reenen mostraram que diferenças em práticas de gestão explicam cerca de 30% da variação em produtividade total dos fatores, a medida mais usada do impacto da tecnologia sobre a produtividade. Agora, com a IA, esse impacto pode se amplificar. A pesquisa do primeiro trimestre de 2026 do Gallup nos EUA mostra que os dois principais preditores do uso frequente de IA nas organizações são a integração da IA com os sistemas existentes e a adoção ativamente conduzida pelo gestor. Dentro de empresas que investem em IA, funcionários que concordam fortemente que seu gestor apoia ativamente o uso da IA pelo time são 8,7 vezes mais propensos a concordar que a IA transformou a maneira como o trabalho é feito e 7,4 vezes mais propensos a concordar que a IA lhes dá mais oportunidade de fazer o que fazem de melhor todos os dias. Apesar disso, menos de um terço dos funcionários norte-americanos em organizações com IA concorda fortemente que seu gestor apoia. Na Alemanha, apenas 21%. Se há uma variável inexplorada, é essa.