{"id":83040,"date":"2026-07-23T23:27:43","date_gmt":"2026-07-24T02:27:43","guid":{"rendered":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/?p=83040"},"modified":"2026-07-23T23:27:44","modified_gmt":"2026-07-24T02:27:44","slug":"a-ia-esta-economizando-tempo-ou-criando-novas-tarefas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/a-ia-esta-economizando-tempo-ou-criando-novas-tarefas\/","title":{"rendered":"A IA est\u00e1 economizando tempo ou criando novas tarefas?"},"content":{"rendered":"\n

Enquanto empresas aceleram investimentos em intelig\u00eancia artificial, cresce a percep\u00e7\u00e3o de que parte dos profissionais trocou ganho de produtividade por uma rotina de testes e adapta\u00e7\u00f5es que consomem tempo sem retorno claro<\/em><\/p>\n\n\n\n

Empresas do mundo inteiro aceleraram investimentos em intelig\u00eancia artificial com a promessa de aumentar produtividade, reduzir custos e liberar equipes para atividades mais estrat\u00e9gicas. Mas, \u00e0 medida que a ado\u00e7\u00e3o avan\u00e7a, cresce uma provoca\u00e7\u00e3o dentro do ambiente corporativo: a tecnologia est\u00e1 realmente economizando tempo ou criando novas tarefas?\u00a0<\/p>\n\n\n\n

O F\u00f3rum Econ\u00f4mico Mundial aponta, no relat\u00f3rio Future of Jobs 2025, que 86% dos empregadores esperam que intelig\u00eancia artificial e tecnologias de processamento de informa\u00e7\u00e3o transformem seus neg\u00f3cios at\u00e9 2030. O debate, por\u00e9m, come\u00e7a a se deslocar da ado\u00e7\u00e3o para a efici\u00eancia real.<\/p>\n\n\n\n

Para Tiago Zanolla, educador e fundador do maior ecossistema de educa\u00e7\u00e3o digital da Am\u00e9rica Latina, a UFEM Educacional, uma nova forma de improdutividade silenciosa est\u00e1 surgindo dentro das empresas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Segundo ele, profissionais t\u00eam confundido movimento com resultado ao dedicar horas \u00e0 configura\u00e7\u00e3o de fluxos, testes de ferramentas, ajustes de automa\u00e7\u00f5es e experimenta\u00e7\u00e3o constante de plataformas que prometem efici\u00eancia, mas nem sempre entregam ganho concreto. \u201cA IA deveria reduzir atrito operacional, n\u00e3o criar uma nova camada de complexidade. O que vemos em muitos casos \u00e9 o profissional trocando execu\u00e7\u00e3o por configura\u00e7\u00e3o. Ele passa a sentir que est\u00e1 sendo altamente produtivo porque est\u00e1 ocupado com tecnologia, quando, na pr\u00e1tica, isso nem sempre se converte em entrega\u201d, afirma.<\/p>\n\n\n\n

A discuss\u00e3o ganha for\u00e7a em um momento em que a corrida por agentes de IA, automa\u00e7\u00f5es personalizadas e ferramentas corporativas mais sofisticadas se intensificou. O Work Trend Index 2025, da Microsoft, mostrou que 82% dos l\u00edderes consideram este um ano decisivo para reestruturar opera\u00e7\u00f5es e estrat\u00e9gias a partir da intelig\u00eancia artificial. O entusiasmo do mercado, no entanto, ainda convive com d\u00favidas sobre retorno efetivo, governan\u00e7a e maturidade operacional.<\/p>\n\n\n\n

A nova improdutividade corporativa<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A tese defendida por Zanolla \u00e9 que parte do mercado criou uma nova l\u00f3gica de trabalho, a de que dominar e criar mais ferramentas significa automaticamente ser mais eficiente. Na pr\u00e1tica, o comportamento pode gerar o efeito oposto. \u201cExiste uma diferen\u00e7a importante entre usar IA para resolver um problema real e criar uma rotina inteira apenas para administrar ferramentas. Quando a configura\u00e7\u00e3o vira o pr\u00f3prio trabalho, a promessa de produtividade come\u00e7a a se distorcer\u201d, diz.<\/p>\n\n\n\n

O alerta encontra respaldo em dados recentes. Um estudo da METR, organiza\u00e7\u00e3o dedicada \u00e0 pesquisa sobre impacto de intelig\u00eancia 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 percep\u00e7\u00e3o inicial de ganho de velocidade.<\/p>\n\n\n\n

Na avalia\u00e7\u00e3o do educador, esse fen\u00f4meno ajuda a explicar uma sobrecarga menos vis\u00edvel dentro das empresas. \u201cAntes, a exaust\u00e3o vinha do excesso de tarefas. Agora, em muitos casos, ela tamb\u00e9m nasce do excesso de ferramentas, notifica\u00e7\u00f5es, ajustes e da press\u00e3o permanente por atualiza\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica.\u201d<\/p>\n\n\n\n

A ansiedade de n\u00e3o ficar para tr\u00e1s<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A populariza\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial criou tamb\u00e9m um novo tipo de ansiedade profissional. Em setores como tecnologia, marketing, educa\u00e7\u00e3o, gest\u00e3o e opera\u00e7\u00f5es, dominar IA passou a ser interpretado por muitos como uma exig\u00eancia impl\u00edcita de sobreviv\u00eancia competitiva.<\/p>\n\n\n\n

O problema, segundo Zanolla, aparece quando o profissional passa a consumir ferramentas como s\u00edmbolo de atualiza\u00e7\u00e3o, e n\u00e3o como recurso estrat\u00e9gico. \u201cMuita gente entrou numa l\u00f3gica parecida com a antiga obsess\u00e3o por aplicativos de produtividade. A sensa\u00e7\u00e3o \u00e9 de controle e avan\u00e7o, mas a produtividade continua sendo capaz de gerar resultado com clareza e consist\u00eancia. Ac\u00famulo de ferramenta n\u00e3o \u00e9 sin\u00f4nimo de performance.\u201d<\/p>\n\n\n\n

A preocupa\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 isolada. Levantamento da McKinsey sobre ado\u00e7\u00e3o de IA generativa mostra avan\u00e7o acelerado no uso corporativo da tecnologia, mas tamb\u00e9m indica que poucas organiza\u00e7\u00f5es conseguiram capturar retorno consistente em escala. Relat\u00f3rios recentes da Deloitte seguem apontando que ado\u00e7\u00e3o sem governan\u00e7a clara tende a ampliar ru\u00eddos operacionais, retrabalho e desalinhamento interno.<\/p>\n\n\n\n

Na avalia\u00e7\u00e3o de Zanolla, alguns comportamentos ajudam a identificar quando a intelig\u00eancia artificial deixou de funcionar como ferramenta de apoio e passou a consumir energia demais dentro da rotina profissional. \u201cQuando a pessoa passa mais tempo configurando plataformas do que executando entregas, troca constantemente de ferramenta em busca da solu\u00e7\u00e3o perfeita, cria automa\u00e7\u00f5es para tarefas com impacto irrelevante ou desenvolve ansiedade diante de cada novo lan\u00e7amento, existe um sinal claro de distor\u00e7\u00e3o. A produtividade n\u00e3o pode ser medida pela quantidade de testes ou pela sensa\u00e7\u00e3o de atividade intensa, mas pela capacidade real de gerar resultado\u201d, afirma.<\/p>\n\n\n\n

Para ele, a maturidade no uso da intelig\u00eancia artificial exigir\u00e1 uma mudan\u00e7a de postura do mercado, com menos fasc\u00ednio por novidade e mais crit\u00e9rio sobre onde a tecnologia efetivamente agrega efici\u00eancia. \u201cA tecnologia mais \u00fatil nem sempre \u00e9 a mais sofisticada. O melhor uso da IA acontece quando ela simplifica uma tarefa real, e n\u00e3o quando exige uma opera\u00e7\u00e3o paralela s\u00f3 para funcionar.\u201d<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 medida que empresas tentam transformar intelig\u00eancia artificial em vantagem competitiva, a pergunta que come\u00e7a a ganhar espa\u00e7o entre executivos \u00e9 menos sobre ado\u00e7\u00e3o e mais sobre efici\u00eancia pr\u00e1tica: quanto tempo est\u00e1 sendo economizado e quanto est\u00e1 sendo consumido apenas para fazer a tecnologia funcionar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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