A Cognizant mediu adoção de IA em 10 mil trabalhadores. Os US$ 6 trilhões vêm de outro lugar

Toda vez que uma consultoria anuncia valor represado em trilhões, a primeira pergunta é medido como. A Cognizant perguntou a mais de 10 mil trabalhadores sobre adoção de IA nesta semana, no relatório "New Frontiers, New Frictions: Mapping the DNA of AI Adoption", e o número que circulou foi US$ 6 trilhões em potencial represado. Esse número não vem da amostra. Vem de uma multiplicação: se a produtividade do trabalho subisse 5% no mundo todo, o PIB global ficaria cerca de US$ 6 trilhões maior — conta de calculadora sobre uma hipótese, não um resultado medido em nenhum dos mais de 10 mil questionários.

O número que todo mundo repetiu não está em lugar nenhum dos dados coletados

O relatório pede aos entrevistados que relatem o próprio ganho de produtividade em faixas — 0 a 10%, 10 a 20%, mais de 20% — mas não publica a média ponderada entre essas faixas, nem diz que fração dos mais de 10 mil respondentes está em cada uma. Sem essa conta, não há como comparar o 5% hipotético do título com o que a pesquisa de fato encontrou.

Já descrevi aqui como ler qualquer estudo de produtividade em dez minutos, e o primeiro passo é separar o que foi medido do que foi projetado. O número não fecha: é uma estimativa de cenário vestida de achado de pesquisa. A diferença entre "a produtividade subiu 5%" e "se a produtividade subisse 5%, o PIB global cresceria US$ 6 trilhões" é a diferença entre medir e multiplicar — e só a segunda operação aparece no relatório.

O que a pesquisa mediu de fato, e por que isso interessa menos como manchete

O que o levantamento realmente mede é mais modesto e, por isso mesmo, mais crível: a Cognizant separou os mais de 10 mil respondentes em sete arquétipos — Accelerators, Architects, Precisionists, Navigators, Pragmatists, Stalwarts e Holdouts —, e criou um índice próprio, o "Activation Quotient", com média de 61 pontos na força de trabalho pesquisada. Oitenta por cento dos respondentes têm o que a empresa chama de gap de ativação positivo — querem usar IA mais do que a função atual permite —, e a insatisfação com as ferramentas disponíveis varia de 72% a 82%, dependendo do arquétipo.

Dois arquétipos sozinhos, Stalwarts e Navigators, somam 72% da força de trabalho pesquisada — o grupo onde a ferramenta esbarra na política e no processo da empresa, não na capacidade técnica de quem usa. Isso é dado com amostra declarada. O trilhão não é.

Os números que a empresa mediu e preferiu não destacar

O relatório também mostra que 87% dos trabalhadores do arquétipo "Architects" usam ferramenta de IA não autorizada pela empresa quando a opção oficial não resolve — ou seja, parte relevante do "gap de ativação" que a Cognizant anuncia já está sendo preenchida por fora do contrato que a própria empresa administra. E o treinamento interno, que deveria fechar essa distância, funciona de forma desigual: 83% dos "Architects" completam o treinamento obrigatório contra 53% dos "Holdouts", e 81% avaliam o treinamento como eficaz contra 56% do mesmo grupo mais resistente.

Esses três números — 87%, 83%, 53% — têm amostra, têm arquétipo declarado e têm denominador. Nenhum deles chegou ao título de nenhuma cobertura que rastreei sobre o relatório. O trilhão chegou a todas.

O próprio relatório não fecha a conta de quantos países mediu

Qual era a amostra, afinal? O material da Cognizant diz duas coisas diferentes: em um trecho, fala de pesquisa em "10 geografias"; em outro, em "mais de 20 geografias-chave". As duas frases estão no mesmo documento, sobre o mesmo levantamento. Não é essa inconsistência que decide se a tese do relatório está certa — é o tipo de descuido que deveria ter sido resolvido antes de a empresa citar o próprio estudo como base de uma cifra de seis dígitos em trilhões.

Quem vende o diagnóstico também vende o remédio

A Cognizant não é parte neutra medindo um fenômeno de fora. A mesma empresa criou, em junho, os cargos de "Frontier Certified Engineer" para ir a clientes redesenhar processos rumo à operação com IA — exatamente o gap de ativação que o relatório, divulgado nesta semana, mede. Isso não invalida os números que o relatório de fato declara; invalida tratar os US$ 6 trilhões como medição independente de quem vende a correção para o problema que anuncia.

Quem pagou o estudo também assina a proposta de serviço — e isso devia estar no primeiro parágrafo de quem noticiou o número, não em nenhum. É o mesmo problema que apontei neste mês quando a EY perguntou a 1.200 CEOs se a IA aumenta a produtividade: a empresa que mede o ganho também vende a consultoria para capturá-lo.

O dado real desta semana não é o trilhão. É que, numa pesquisa com mais de 10 mil trabalhadores, 80% querem usar IA mais do que conseguem — e a empresa que mediu isso prefere que a manchete seja a cifra que ela mesma multiplicou, não a lacuna que ela mesma vende o conserto para fechar.