Muitas empresas estão empenhadas em fazer seus funcionários adotarem ferramentas de Inteligência Artificial. A promessa é sedutora: automatizar tarefas repetitivas, resumir informações, depurar código e, assim, liberar tempo para atividades de maior valor. Mas o que acontece quando essa adoção realmente decola? Os resultados podem ser bem diferentes do esperado.
Uma pesquisa recente (link ao final do artigo), conduzida ao longo de oito meses em uma empresa de tecnologia nos Estados Unidos com cerca de 200 funcionários, revelou algo contraintuitivo: as ferramentas de IA Generativa não reduziram a carga de trabalho, elas a ampliaram.
Os profissionais passaram a trabalhar em ritmo mais acelerado, assumir tarefas mais diversas e estender o expediente para mais horas do dia, muitas vezes por iniciativa própria. Ninguém pediu que fizessem mais. A IA simplesmente fez o “fazer mais” parecer possível, acessível e, em muitos casos, prazeroso.
Para lideranças, isso pode soar como um sonho. Mas o entusiasmo inicial esconde armadilhas sérias.
Três Formas de Intensificação
A pesquisa identificou três padrões principais de como a IA muda a dinâmica do trabalho.
Expansão de tarefas. Como a IA preenche lacunas de conhecimento, profissionais começaram a assumir responsabilidades que antes pertenciam a outros. Gerentes de produto passaram a escrever código; pesquisadores assumiram tarefas de engenharia; pessoas em toda a organização tentaram fazer o que antes seria terceirizado ou delegado. O efeito colateral? Engenheiros passaram a gastar mais tempo revisando, corrigindo e orientando trabalhos gerados ou assistidos por IA de colegas, um peso invisível que se acumulou silenciosamente.
Fronteiras tênues entre trabalho e descanso. A IA reduziu a fricção de começar qualquer tarefa. Com isso, profissionais passaram a enviar prompts durante o almoço, em reuniões ou enquanto esperavam um arquivo carregar. Alguns mandavam um “último prompt rápido” antes de sair da mesa, para que a IA trabalhasse enquanto se ausentavam. Essas micro-ações raramente pareciam trabalho extra, mas ao longo do tempo eliminaram as pausas naturais do dia. O resultado: uma sensação de que o trabalho se tornou algo ambiente: sempre presente, sempre avançável, um pouquinho mais.
Mais multitarefa. A IA introduziu um novo ritmo em que os profissionais gerenciavam várias frentes ao mesmo tempo: escrevendo código manualmente enquanto a IA gerava uma versão alternativa, rodando múltiplos agentes em paralelo ou retomando projetos engavetados. A sensação de ter um “parceiro” gerava momentum, mas a realidade era uma troca constante de atenção, verificação frequente de resultados e uma lista crescente de tarefas abertas.
O Ciclo Que Se Retroalimenta
Esses três fenômenos criaram um ciclo que se retroalimenta. A IA acelerou tarefas, o que elevou expectativas de velocidade. A maior velocidade gerou mais dependência da IA. Mais dependência ampliou o escopo do que os profissionais tentavam fazer. E o escopo mais amplo expandiu ainda mais a quantidade e a densidade do trabalho.
Como resumiu um engenheiro entrevistado na pesquisa: “Você pensava que, sendo mais produtivo com IA, economizaria tempo e trabalharia menos. Mas na verdade você não trabalha menos. Você trabalha a mesma quantidade ou até mais.”
O Risco Silencioso Para as Organizações
Organizações podem enxergar essa expansão voluntária como uma vitória. Se os funcionários estão fazendo mais por conta própria, qual seria o problema?
O problema é que o que parece alta produtividade no curto prazo pode mascarar uma sobrecarga crescente.
Como o esforço extra é voluntário e muitas vezes percebido como experimentação divertida, é fácil para as lideranças não perceberem o quanto de trabalho adicional os profissionais estão carregando.
Com o tempo, o excesso de trabalho prejudica o julgamento, aumenta a probabilidade de erros e torna difícil distinguir ganhos reais de produtividade de uma intensidade insustentável.
A Solução: Construir Uma “Prática de IA”
Em vez de reagir passivamente ao modo como as ferramentas de IA transformam o ambiente de trabalho, empresas e indivíduos precisam adotar o que os pesquisadores chamam de “prática de IA”, um conjunto intencional de normas e rotinas que estruturam como a IA é usada, quando é adequado parar e como o trabalho deve (ou não) se expandir diante de novas capacidades.
Três Pilares sustentam essa prática:
Pausas intencionais. Momentos estruturados para avaliar o alinhamento das decisões, reconsiderar premissas e absorver informações antes de seguir em frente. Não se trata de desacelerar, mas de evitar o acúmulo silencioso de sobrecarga. Um exemplo prático: antes de finalizar uma decisão importante, exigir ao menos um contra-argumento e uma conexão explícita com os objetivos da organização.
Sequenciamento. Normas que definem quando o trabalho avança, não apenas quão rápido. Isso inclui agrupar notificações não urgentes, reter atualizações até pontos de parada naturais e proteger janelas de foco. Em vez de reagir a cada output da IA assim que ele aparece, o trabalho avança em fases coerentes, reduzindo fragmentação e trocas de contexto.
Ancoragem humana. Proteger tempo e espaço para escuta e conexão interpessoal. Check-ins breves, momentos de reflexão compartilhada ou diálogos estruturados interrompem o engajamento solitário e contínuo com ferramentas de IA. Além de restaurar perspectiva, a troca social alimenta a criatividade, algo que a IA, com sua perspectiva única e sintetizada, não substitui.
Conclusão
A promessa da IA Generativa não está apenas no que ela pode fazer pelo trabalho, mas em quão intencionalmente ela é integrada ao dia a dia.
Sem essa intencionalidade, a IA torna mais fácil fazer mais, porém mais difícil parar. A pergunta que as organizações precisam responder não é se a IA vai mudar o trabalho, mas se elas vão moldar ativamente essa mudança ou deixar que ela as molde silenciosamente.
Link do artigo: AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It
David Matos