IA na empresa: por que a produtividade prometida pode não aparecer

Se você já pensou em investir em inteligência artificial para ganhar produtividade no seu negócio, vale conhecer um alerta que está ganhando força entre especialistas: a IA pode, sim, acelerar tarefas, mas também pode gerar um tipo de trabalho que ninguém está contabilizando. É o chamado "trabalho oculto", aquele tempo gasto revisando, corrigindo e verificando o que a inteligência artificial produziu, que muitas vezes anula o ganho de tempo prometido.

Uma pesquisa realizada nos Estados Unidos com 1.000 trabalhadores empregados mostra o tamanho do problema na prática: 42% dos entrevistados disseram não se sentir confiantes para integrar a IA ao seu dia a dia de trabalho. Outros 44% afirmam não ter nenhum caminho claro para desenvolver habilidades na ferramenta, e 60% relatam que a IA simplesmente apareceu no trabalho, sem nenhuma orientação ou expectativa definida sobre como usá-la.

O que muda na forma de medir resultado

O problema, segundo uma análise acadêmica apresentada em um workshop internacional sobre o tema, é que a maioria das pesquisas sobre IA nas empresas mede apenas adoção e automação, como quantas empresas usam a ferramenta ou quanto tempo ela economiza em uma tarefa isolada. Isso deixa de fora o que realmente importa: o impacto no fluxo de trabalho inteiro, incluindo quem precisa revisar o resultado, corrigir erros e lidar com exceções que a IA não resolve sozinha.

Um especialista ouvido na reportagem original, ex-estrategista da IBM, resume o problema de forma direta: a IA não elimina o trabalho, ela desloca o esforço para depois. Em vez de desaparecer, a dificuldade migra para etapas posteriores, como corrigir exceções complexas e repetir ciclos de revisão. Por isso, olhar só para o tempo economizado na primeira etapa pode dar uma falsa sensação de ganho.

Por que isso importa para o seu negócio

Para quem administra uma empresa, o recado prático é simples: o número de "horas economizadas" que aparece em relatórios de fornecedores de IA pode não refletir o custo real da operação. Se uma equipe economiza dez horas gerando um texto ou relatório com IA, mas gasta oito horas revisando e corrigindo o que foi produzido, o ganho real é muito menor do que parece no papel. O especialista cita esse exemplo como algo que todo responsável financeiro deveria exigir ver nos relatórios: o ganho líquido de verdade, não apenas o tempo bruto economizado.

Outro ponto de atenção é o risco de perda de habilidade da própria equipe. Quando os colaboradores passam a depender da IA para produzir algo, sem participar ativamente do processo, existe o risco de que, com o tempo, eles percam a capacidade de revisar e corrigir os resultados com segurança. Isso é especialmente importante em áreas que exigem julgamento técnico, como contabilidade, finanças e áreas regulatórias, onde um erro não identificado pode gerar prejuízo real.

Há ainda um alerta sobre como a IA costuma entrar nas empresas na prática: não de forma organizada e planejada pela direção, mas de baixo para cima, com cada funcionário ou equipe adotando ferramentas por conta própria para resolver problemas do dia a dia. Isso torna mais difícil para o gestor ter controle sobre como a tecnologia está sendo usada e quais riscos ela está gerando, já que o processo não segue um planejamento central.

Como se preparar antes de investir em IA

Diante desse cenário, antes de comemorar números de produtividade gerados por ferramentas de IA, vale parar e avaliar o quadro completo. Isso significa perguntar quanto tempo e recurso estão sendo gastos para verificar e corrigir o que a IA produz, e não apenas quanto tempo ela economiza na primeira etapa. Também vale pensar, para cada tarefa que está sendo automatizada, quem na equipe terá capacidade de supervisionar esse processo no futuro, garantindo que o conhecimento humano não se perca junto com a adoção da tecnologia.

No fim das contas, a inteligência artificial pode, sim, trazer ganhos reais para o seu negócio, mas o resultado depende de como ela é implementada, acompanhada e revisada. Medir apenas a adoção da ferramenta, sem olhar para o esforço extra de verificação e o impacto na capacidade da equipe, pode levar a decisões equivocadas sobre onde e como investir em tecnologia.