Enquanto empresas aceleram investimentos em inteligência artificial, cresce a percepção de que parte dos profissionais trocou ganho de produtividade por uma rotina de testes e adaptações que consomem tempo sem retorno claro
Empresas do mundo inteiro aceleraram investimentos em inteligência artificial com a promessa de aumentar produtividade, reduzir custos e liberar equipes para atividades mais estratégicas. Mas, à medida que a adoção avança, cresce uma provocação dentro do ambiente corporativo: a tecnologia está realmente economizando tempo ou criando novas tarefas?
O Fórum Econômico Mundial aponta, no relatório Future of Jobs 2025, que 86% dos empregadores esperam que inteligência artificial e tecnologias de processamento de informação transformem seus negócios até 2030. O debate, porém, começa a se deslocar da adoção para a eficiência real.
Para Tiago Zanolla, educador e fundador do maior ecossistema de educação digital da América Latina, a UFEM Educacional, uma nova forma de improdutividade silenciosa está surgindo dentro das empresas.
Segundo ele, profissionais têm confundido movimento com resultado ao dedicar horas à configuração de fluxos, testes de ferramentas, ajustes de automações e experimentação constante de plataformas que prometem eficiência, mas nem sempre entregam ganho concreto. “A IA deveria reduzir atrito operacional, não criar uma nova camada de complexidade. O que vemos em muitos casos é o profissional trocando execução por configuração. Ele passa a sentir que está sendo altamente produtivo porque está ocupado com tecnologia, quando, na prática, isso nem sempre se converte em entrega”, afirma.
A discussão ganha força em um momento em que a corrida por agentes de IA, automações personalizadas e ferramentas corporativas mais sofisticadas se intensificou. O Work Trend Index 2025, da Microsoft, mostrou que 82% dos líderes consideram este um ano decisivo para reestruturar operações e estratégias a partir da inteligência artificial. O entusiasmo do mercado, no entanto, ainda convive com dúvidas sobre retorno efetivo, governança e maturidade operacional.
A nova improdutividade corporativa
A tese defendida por Zanolla é que parte do mercado criou uma nova lógica de trabalho, a de que dominar e criar mais ferramentas significa automaticamente ser mais eficiente. Na prática, o comportamento pode gerar o efeito oposto. “Existe uma diferença importante entre usar IA para resolver um problema real e criar uma rotina inteira apenas para administrar ferramentas. Quando a configuração vira o próprio trabalho, a promessa de produtividade começa a se distorcer”, diz.
O alerta encontra respaldo em dados recentes. Um estudo da METR, organização dedicada à pesquisa sobre impacto de inteligência artificial, observou que desenvolvedores experientes utilizando ferramentas de IA em tarefas reais chegaram a levar mais tempo do que esperavam para concluir determinadas atividades, contrariando a percepção inicial de ganho de velocidade.
Na avaliação do educador, esse fenômeno ajuda a explicar uma sobrecarga menos visível dentro das empresas. “Antes, a exaustão vinha do excesso de tarefas. Agora, em muitos casos, ela também nasce do excesso de ferramentas, notificações, ajustes e da pressão permanente por atualização tecnológica.”
A ansiedade de não ficar para trás
A popularização da inteligência artificial criou também um novo tipo de ansiedade profissional. Em setores como tecnologia, marketing, educação, gestão e operações, dominar IA passou a ser interpretado por muitos como uma exigência implícita de sobrevivência competitiva.
O problema, segundo Zanolla, aparece quando o profissional passa a consumir ferramentas como símbolo de atualização, e não como recurso estratégico. “Muita gente entrou numa lógica parecida com a antiga obsessão por aplicativos de produtividade. A sensação é de controle e avanço, mas a produtividade continua sendo capaz de gerar resultado com clareza e consistência. Acúmulo de ferramenta não é sinônimo de performance.”
A preocupação não é isolada. Levantamento da McKinsey sobre adoção de IA generativa mostra avanço acelerado no uso corporativo da tecnologia, mas também indica que poucas organizações conseguiram capturar retorno consistente em escala. Relatórios recentes da Deloitte seguem apontando que adoção sem governança clara tende a ampliar ruídos operacionais, retrabalho e desalinhamento interno.
Na avaliação de Zanolla, alguns comportamentos ajudam a identificar quando a inteligência artificial deixou de funcionar como ferramenta de apoio e passou a consumir energia demais dentro da rotina profissional. “Quando a pessoa passa mais tempo configurando plataformas do que executando entregas, troca constantemente de ferramenta em busca da solução perfeita, cria automações para tarefas com impacto irrelevante ou desenvolve ansiedade diante de cada novo lançamento, existe um sinal claro de distorção. A produtividade não pode ser medida pela quantidade de testes ou pela sensação de atividade intensa, mas pela capacidade real de gerar resultado”, afirma.
Para ele, a maturidade no uso da inteligência artificial exigirá uma mudança de postura do mercado, com menos fascínio por novidade e mais critério sobre onde a tecnologia efetivamente agrega eficiência. “A tecnologia mais útil nem sempre é a mais sofisticada. O melhor uso da IA acontece quando ela simplifica uma tarefa real, e não quando exige uma operação paralela só para funcionar.”
À medida que empresas tentam transformar inteligência artificial em vantagem competitiva, a pergunta que começa a ganhar espaço entre executivos é menos sobre adoção e mais sobre eficiência prática: quanto tempo está sendo economizado e quanto está sendo consumido apenas para fazer a tecnologia funcionar.