A inteligência artificial tornou-se uma parte inseparável de muitos locais de trabalho, ajudando os funcionários na elaboração de documentos, condução de pesquisas, resumo de reuniões e automação de tarefas rotineiras. No entanto, especialistas alertam que o simples aumento da frequência de uso da IA não garante o aumento da produtividade do trabalho.
Ziyanda Gshuma, Scrum Master na Strider Digital, enfatizou que as empresas e os trabalhadores devem mudar o foco de quão frequentemente aplicam a IA para se isso realmente melhora a qualidade e a eficiência do seu trabalho. Segundo ela, o uso diário da ferramenta não significa automaticamente alta produtividade.
Gshuma observou que é fácil medir a frequência, contando o número de solicitações inseridas, enquanto medir a produtividade é muito mais difícil. Ela acredita que o maior valor da IA reside na eliminação da carga administrativa repetitiva, permitindo que os especialistas dediquem mais tempo à resolução de problemas complexos, colaboração e aplicação de sua experiência.
Na opinião de Gshuma, um dos equívocos mais comuns sobre a inteligência artificial é que ela economiza tempo automaticamente. Ela explicou que a criação de conteúdo útil com a ajuda da IA muitas vezes requer iterações múltiplas: inserção de solicitações, verificação e refinamento antes que o resultado seja adequado. As pessoas que passaram a usar mais ferramentas de IA rapidamente percebem que os resultados precisam de correção frequente e que as solicitações exigem melhoria constante para atingir o resultado desejado.
Esse processo pode levar minutos ou até horas, o que às vezes é mais demorado do que realizar a tarefa sozinho. Gshuma insiste que a IA nunca deve ser aceita cegamente. A tecnologia é capaz de interpretar mal as solicitações ou gerar informações imprecisas, portanto, o conhecimento humano, a experiência e a compreensão do contexto permanecem críticos para obter resultados confiáveis.
Em vez de ver a IA como um substituto da experiência humana, Gshuma pede aos especialistas que a vejam como uma parceira de trabalho colaborativo. Ela compartilha sua experiência, dizendo que usa a IA como assistente em pesquisas e, às vezes, como crítica do trabalho que já criou para identificar pontos negligenciados. Além disso, descobriu que a melhor aplicação dessas ferramentas não está em obter respostas prontas, mas em aprender a fazer perguntas de melhor qualidade.
Gshuma reconhece que desenvolver solicitações eficazes e avaliar as respostas da IA pode interromper o fluxo de trabalho, mas afirma que essa etapa é necessária para garantir relevância e precisão. Em um ambiente de equipe, o contexto ganha ainda mais importância. Uma solicitação à IA para gerar recomendações sem informações de fundo suficientes pode levar a sugestões difíceis de justificar ou inadequadas à situação.
Ela acredita que o pensamento crítico continua sendo uma das competências mais valiosas em um ambiente de trabalho apoiado por IA. É necessário avaliar a veracidade das informações fornecidas pela IA, considerar o próprio contexto e contestar quaisquer suposições feitas por ela. Gshuma enfatiza que a IA não visa substituir o pensamento humano, mas sim fortalecê-lo, atuando como interlocutor e parceiro criativo no diálogo conduzido pelo ser humano.
Ela também adverte que a dependência excessiva da IA pode enfraquecer gradualmente habilidades profissionais importantes se os funcionários deixarem de praticá-las sozinhos. Uma forte dependência da IA pode deteriorar habilidades como análise, escrita e resolução de problemas se deixarmos de treiná-las nós mesmos. No entanto, é interessante que, com o uso correto, isso pode ter o efeito oposto. Com base em sua própria experiência, ela explicou que a ajuda da IA no alcance dos objetivos do sprint inesperadamente a ajudou a recuperar habilidades de escrita desde os estágios iniciais de sua carreira, pois a verificação do conteúdo gerado por IA exigiu atenção aumentada à linguagem, estrutura e tom.
À medida que a inteligência artificial se integra mais profundamente nos processos de trabalho, Gshuma acredita que os especialistas mais bem-sucedidos serão aqueles que conseguirem combinar as capacidades da IA com o bom senso e a experiência humana. Em última análise, o fator decisivo será o bom senso. Os usuários mais fortes saberão quando usar a IA, quando não usá-la, como verificar os resultados, como fornecer contexto e como combinar a ajuda da IA com a experiência humana.
Ferramentas de inteligência artificial (IA) têm demonstrado grande potencial para aumentar a produtividade em diversas áreas. Contudo, pesquisas recentes sugerem que o uso indiscriminado dessas tecnologias pode levar ao enfraquecimento das capacidades cognitivas dos indivíduos.
Estudos analisados indicam que a dependência excessiva desses sistemas pode diminuir a aptidão dos usuários para solucionar problemas sem o suporte tecnológico. Esse alerta surgiu de investigações realizadas com estudantes e profissionais, onde os participantes que usaram IA obtiveram melhorias imediatas no desempenho, mas enfrentaram dificuldades ao realizar as mesmas tarefas de forma autônoma.
Experimentos com trabalhadores e alunos confirmaram que a IA pode otimizar resultados quando aplicada em atividades alinhadas às suas competências. Em uma pesquisa que envolveu centenas de consultores da Boston Consulting Group, pesquisadores da Wharton School notaram um aumento na quantidade de tarefas finalizadas e uma diminuição no tempo gasto por quem teve acesso à ferramenta.
Este levantamento, divulgado em 2026 na revista Organization Science, revelou que os colaboradores assistidos por IA produziram trabalhos de qualidade superior em funções onde a tecnologia era mais competente. Os progressos mais significativos foram observados entre os profissionais que possuíam um desempenho inicial mais modesto.
Um achado similar foi encontrado em um estudo conduzido por Grace Liu, da Carnegie Mellon University, focado na resolução de problemas matemáticos. Ao comparar estudantes com e sem acesso à IA, o estudo identificou um desempenho superior entre aqueles que puderam utilizar o recurso durante os exercícios.
Apesar dos ganhos instantâneos, os pesquisadores detectaram efeitos adversos após a remoção do auxílio tecnológico. Indivíduos acostumados com a IA passaram a apresentar um rendimento inferior ao daqueles que jamais haviam usado o recurso e demonstraram menor resiliência frente às dificuldades.
Adicionalmente, outro estudo investigou como a confiança exagerada nas respostas geradas por sistemas de IA afeta a tomada de decisões. Steven Shaw e Gideon Nave avaliaram mais de 1.300 participantes e identificaram um fenômeno denominado «cognitive surrender», caracterizado pelo abandono da própria avaliação pelo usuário em favor da conclusão fornecida pela máquina.
Os pesquisadores argumentam que a IA pode operar como um terceiro mecanismo cognitivo, complementando os métodos tradicionais de pensamento rápido e análise detalhada descritos por Daniel Kahneman. O problema surge quando essa ferramenta deixa de ser um complemento ao raciocínio humano e passa a substituí-lo integralmente.
Especialistas enfatizam que a habilidade crucial diante da IA será discernir quais tarefas devem permanecer sob controle humano e quais podem ser delegadas aos sistemas automatizados. A colaboração é mais eficaz quando o usuário compreende os limites da tecnologia e consegue julgar suas saídas.
Uma análise de 2024, publicada na revista Nature Human Behavior e baseada em 106 experimentos com IA, mostrou que a performance conjunta entre humanos e máquinas é otimizada quando cada parte atua em sua área de maior vantagem. No entanto, quando o sistema demonstra superioridade, a dificuldade humana em saber se deve confiar ou contestar a ferramenta pode comprometer o resultado final.
Os especialistas entrevistados destacaram que processos como a concepção inicial de ideias, a redação de textos e a geração de conhecimento requerem participação ativa humana. Para eles, a IA é mais valiosa em fases de revisão, questionamento de argumentos e aperfeiçoamento de trabalhos já existentes.
A preocupação se estende ao ambiente educacional. Os estudos citados indicaram que os estudantes podem aprender menos ao empregar a IA unicamente para agilizar deveres escolares. Por outro lado, quando a ferramenta é utilizada para obter esclarecimentos, formular perguntas e assimilar conceitos, os danos ao processo de aprendizagem são minimizados.
Judy Hanwen Shen e Alex Tamkin, da Anthropic, relataram em sua pesquisa com desenvolvedores aprendendo uma nova biblioteca de programação dificuldades conceituais, de leitura de código e de depuração quando a IA era usada como atalho para obter soluções prontas. A recomendação dos pesquisadores é reconfigurar a IA como um instrumento de aprofundamento, estimulando o questionamento e expandindo a capacidade analítica, em vez de simplesmente eliminar o esforço mental necessário para aprender.
