Empresas estão investindo pesado em inteligência artificial para ganhar produtividade, mas muitos profissionais acabam gastando horas configurando ferramentas, sem resultados concretos. Especialista alerta para a 'improdutividade silenciosa': trocar a execução por ajustes constantes pode não trazer retorno real.
Produtividade Imagem gerada por IA
Empresas do mundo inteiro estão investindo muito em inteligência artificial (IA) com a promessa de aumentar a produtividade, reduzir custos e liberar as equipes para tarefas mais importantes. Mas, conforme a tecnologia avança, surge uma dúvida no ambiente de trabalho: a IA está realmente economizando tempo ou criando novas tarefas
- 86% dos empregadores esperam que a IA mude seus negócios até 2030, segundo o Fórum Econômico Mundial.
- Muitos profissionais estão trocando a execução de tarefas pela configuração constante de ferramentas de IA.
- Um estudo mostrou que desenvolvedores experientes levaram mais tempo do que o esperado ao usar IA em tarefas reais.
- A ansiedade de ficar para trás faz com que profissionais acumulem ferramentas, mas sem ganho real de produtividade.
- Especialistas alertam que a 'improdutividade silenciosa' pode sobrecarregar as pessoas com excesso de ferramentas e notificações.
O Fórum Econômico Mundial, no relatório Future of Jobs 2025, aponta que 86% dos empregadores acham que a inteligência artificial e outras tecnologias de informação vão transformar seus negócios até 2030. Mas a discussão agora está mudando: não é mais só sobre adotar a IA, mas sim sobre se ela realmente está sendo eficiente.
O que é a 'improdutividade silenciosa'
Para Tiago Zanolla, educador e fundador da UFEM Educacional, uma nova forma de improdutividade está aparecendo nas empresas. Ele diz que muitos profissionais confundem movimento com resultado. Eles gastam horas configurando fluxos, testando ferramentas, ajustando automações e experimentando plataformas que prometem eficiência, mas nem sempre trazem ganhos reais. A IA deveria reduzir o trabalho chato, não criar uma nova camada de complicação. O que vemos é o profissional trocando a execução pela configuração. Ele acha que está sendo muito produtivo porque está ocupado com tecnologia, mas isso nem sempre vira entrega, afirma.
Essa discussão ganha força num momento em que a corrida por agentes de IA, automações e ferramentas mais sofisticadas aumentou. O Work Trend Index 2025, da Microsoft, mostrou que 82% dos líderes consideram este ano crucial para reorganizar operações usando inteligência artificial. Mas o entusiasmo ainda vem acompanhado de dúvidas sobre o retorno real, a governança e a maturidade operacional.
Mais ferramentas, menos resultado
A ideia de Zanolla é que parte do mercado criou uma nova lógica de trabalho: achar que dominar e criar mais ferramentas significa automaticamente ser mais eficiente. Na prática, isso pode ter o efeito contrário. Existe uma diferença importante entre usar IA para resolver um problema real e criar uma rotina inteira só para administrar ferramentas. Quando a configuração vira o trabalho em si, a promessa de produtividade começa a se distorcer, diz.
Um estudo da METR, organização que pesquisa o impacto da IA, mostrou que desenvolvedores experientes usando ferramentas de IA em tarefas reais chegaram a levar mais tempo do que esperavam para fazer algumas atividades. Isso contraria a ideia inicial de que a IA sempre traria mais velocidade.
Para o educador, esse fenômeno ajuda a explicar um cansaço menos visível nas empresas. Antes, a exaustão vinha do excesso de tarefas. Agora, em muitos casos, ela também vem do excesso de ferramentas, notificações, ajustes e da pressão constante para se atualizar.
A ansiedade de não ficar para trás
A popularização da IA também criou um novo tipo de ansiedade profissional. Em áreas como tecnologia, marketing, educação, gestão e operações, dominar IA passou a ser visto como uma exigência para continuar competitivo. O problema, segundo Zanolla, é quando o profissional começa a consumir ferramentas como um símbolo de atualização, e não como um 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 verdadeira é a que gera resultado com clareza e consistência. Acumular ferramenta não é sinônimo de performance.
Essa preocupação não é isolada. Uma pesquisa da McKinsey sobre o uso de IA generativa mostra que o uso corporativo da tecnologia avançou rápido, mas poucas organizações conseguiram obter retorno consistente em grande escala. Relatórios recentes da Deloitte também indicam que adotar IA sem uma boa governança tende a aumentar ruídos, retrabalho e desalinhamento interno.
Zanolla lista alguns sinais de que a IA passou de ferramenta de apoio para algo que consome energia demais: Quando a pessoa passa mais tempo configurando plataformas do que executando entregas, troca de ferramenta o tempo todo em busca da solução perfeita, cria automações para tarefas sem importância ou fica ansiosa com cada novo lançamento, existe um sinal claro de distorção. A produtividade não pode ser medida pela quantidade de testes, mas pela capacidade real de gerar resultado.
Para ele, a maturidade no uso da inteligência artificial vai exigir uma mudança de postura do mercado: menos fascínio por novidades e mais critério sobre onde a tecnologia realmente ajuda. 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 um trabalho extra só para funcionar.
À medida que as empresas tentam transformar a IA em vantagem competitiva, a pergunta que começa a surgir entre executivos é menos sobre adotar a tecnologia e mais sobre eficiência prática: quanto tempo está sendo economizado e quanto está sendo gasto só para fazer a tecnologia funcionar.
