O que aconteceu

Em 15 de abril de 2026, a Gong publicou uma nova pesquisa. Segundo ela, 58% das empresas têm projetos de IA parados. O motivo não é falta de orçamento, e sim um déficit fundamental de confiança. O estudo, conduzido pela Censuswide com 2.056 líderes de médias e grandes empresas nos Estados Unidos e no Reino Unido, aponta três barreiras principais para levar iniciativas de IA do piloto à produção: preocupações com segurança de dados, falta de explicabilidade e pouca transparência dos modelos.

Essa falta de confiança custa dinheiro de verdade. Segundo os resultados, 46% dos investimentos planejados em IA estão suspensos hoje: 44% nos EUA e 47% no Reino Unido. Três em cada quatro líderes entrevistados dizem que suas empresas estão atrasadas em colher os benefícios da IA. Nos EUA, essa percepção é mais forte (80%) do que no Reino Unido (70%). Os dados foram coletados entre 6 e 9 de janeiro de 2026.

Para complementar a pesquisa, a Gong Labs analisou mais de 25 milhões de interações de vendas entre janeiro e dezembro de 2025. Uma em cada quatro ligações com clientes hoje menciona de forma explícita preocupações com segurança. O tema mais discutido nessas conversas é a dúvida sobre as fontes de dados que alimentam a IA e sobre como ela aprende. É um sinal de que a desconfiança já aparece nas conversas de receita, e não só nas avaliações de compras de TI.

Por que isso importa para quem trabalha na área

Para profissionais de competitive intelligence e de inteligência de receita, a pesquisa da Gong muda o rumo da conversa sobre adoção de IA. A narrativa comum diz que orçamento, competências ou maturidade da organização são os principais freios. Os dados contradizem essa narrativa. O gargalo é a confiança. E as preocupações citadas pelos entrevistados têm relação direta com a forma como equipes de CI e de enablement avaliam, adotam e defendem ferramentas com IA.

1. A segurança de dados é a maior preocupação, mas a questão vai além de “não confiamos na IA”. Privacidade e segurança de dados ficaram em primeiro lugar entre as barreiras, com 34% no total (36% nos EUA, 31% no Reino Unido). Para times de sales enablement que avaliam ferramentas de IA, isso vira perguntas concretas: para onde vão os dados das conversas com clientes? Quem tem acesso a eles? Por quanto tempo ficam armazenados? Times de CI que recomendam ferramentas com IA dentro da empresa precisam ter essas respostas prontas. Se não tiverem, suas recomendações correm o risco de travar junto com os 58% de projetos já congelados.

2. A explicabilidade virou requisito para fechar negócio, não diferencial. Trinta por cento dos entrevistados citam a falta de explicabilidade como barreira de confiança. Para 26%, a explicabilidade dos resultados da IA é a garantia mais importante antes de seguir adiante. Isso tem impacto direto para quem monta programas de competitive intelligence para times de vendas: battlecards, alertas competitivos e recomendações de negócio gerados por IA precisam mostrar o raciocínio por trás deles. Resultados de caixa-preta, que entregam uma recomendação sem mostrar os sinais que a sustentam, vão enfrentar cada vez mais resistência justamente das pessoas que os times de CI querem atender.

3. A transparência dá aos fornecedores uma vantagem competitiva mensurável. Chris Peake, Chief Trust Officer da Gong, resumiu os resultados sem rodeios: “Segurança e confiança em IA não são mais assuntos de bastidor; são assuntos de receita.” Para profissionais de CI que avaliam plataformas como Crayon e outras ferramentas competitivas com IA, a conclusão é clara. A transparência do fornecedor sobre tratamento de dados, treinamento de modelos e explicabilidade dos resultados deve pesar na escolha tanto quanto funcionalidades e preço. Fornecedores que tratam das preocupações de confiança de forma proativa fecham negócios mais rápido. Os que tratam a confiança como mero item de compliance vão travar junto com os projetos internos dos próprios clientes.

4. A falta de confiança muda de país para país, e a estratégia de adoção também deve mudar. Empresas dos EUA relatam mais projetos parados (63% contra 52% no Reino Unido). Já as empresas do Reino Unido suspenderam uma parcela um pouco maior dos investimentos (47% contra 44%). Para times de CI em empresas multinacionais, isso indica que a comunicação sobre adoção de IA e a gestão da mudança devem ser adaptadas por região. Nos EUA, as pessoas precisam de mais garantias sobre segurança. No Reino Unido, precisam de mais clareza sobre ROI concreto antes de liberar os orçamentos suspensos.

Principais dados

Relatório: “Unlocking the Trust Barrier for Enterprise AI”
Publicação: Gong, com execução da Censuswide
Data de publicação: 15 de abril de 2026
Entrevistados: 2.056 líderes de médias e grandes empresas (EUA e Reino Unido)
Período de coleta: 6 a 9 de janeiro de 2026
Dados complementares: análise da Gong Labs de mais de 25 milhões de interações de vendas (jan. a dez. de 2025)
Projetos parados: 58% no total (EUA: 63%, Reino Unido: 52%)
Investimentos suspensos: 46% do gasto planejado em IA (EUA: 44%, Reino Unido: 47%)
Principais barreiras: privacidade/segurança de dados (34%), explicabilidade (30%), transparência dos modelos (28%), incerteza regulatória (27%)
Principais garantias exigidas: explicabilidade dos resultados (26%), regras claras de proteção de dados (25%), garantias de segurança nativas (23%), auditorias independentes (23%)
Sinal nas conversas: 1 em cada 4 ligações de vendas menciona preocupações com segurança

Implicações para o mercado

A pesquisa da Gong sobre a barreira da confiança chega num momento decisivo para os mercados de inteligência de receita e de competitive intelligence. Recursos nativos de IA já são o mínimo esperado nas plataformas de CI. Segundo a pesquisa, a próxima onda de diferenciação competitiva não vai depender de quem tem a IA mais avançada. Vai depender de quem consegue provar que sua IA é confiável.

Isso tem implicações específicas para o mercado de ferramentas de CI. Fornecedores que investem em transparência (resultados explicáveis, origem clara dos dados, certificação SOC 2 e auditorias independentes) terão uma vantagem estrutural nos ciclos de venda enterprise. Fornecedores que deixam a confiança para um item futuro do roadmap vão enfrentar a mesma paralisia que seus clientes vivem: 58% das avaliações que nunca chegam a uma decisão.

Para profissionais de CI, a pesquisa confirma uma experiência cada vez mais comum. Você recomenda internamente uma ferramenta com IA, e a avaliação trava. O problema não é falta de funcionalidades. São a revisão de segurança, a revisão jurídica ou o ceticismo da diretoria sobre como a IA toma decisões, que geram meses de atraso. Os dados dão aos profissionais um roteiro concreto para antecipar essas preocupações: apresentar as certificações do fornecedor, pedir documentação sobre explicabilidade e defender a adoção de IA pelo custo de receita de não agir, e não pelos benefícios das funcionalidades. O Estudo de Performance em IA 2026 da PwC quantifica esse custo: os 20% de empresas no topo capturam 74% do valor econômico da IA. A distância aumenta a cada trimestre em que os projetos parados continuam congelados.

O dado de que uma em cada quatro conversas de vendas menciona segurança também afeta a forma como os times de CI monitoram o posicionamento competitivo. Quando um prospect levanta preocupações de segurança numa ligação, muitas vezes está comparando como cada fornecedor trata confiança e transparência. Times de CI que acompanham e analisam esses sinais de confiança, e os levam para os battlecards e para os guias de contorno de objeções, vão ajudar seus times de vendas a navegar num mercado em que a confiança virou o principal fator de decisão.

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Sales Enablement: como as barreiras de confiança afetam a adoção e a implantação de enablement com IA
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Alternativas ao Crayon: como avaliar plataformas de CI usando transparência e confiança como critérios de escolha