A inteligência artificial faz parte da rotina de profissionais de diferentes áreas no Brasil. Entre 2024 e 2025, a proporção de trabalhadores que utilizam ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot mais do que dobrou no país, saltando de 17% para 35%, segundo o Índice de Confiança do Trabalhador, pesquisa realizada pelo LinkedIn com usuários da plataforma.
Esse aumento reflete não apenas a popularização das ferramentas de IA, mas também uma mudança na forma como empresas e profissionais lidam com a tecnologia. De acordo com o levantamento, 79% dos entrevistados acreditam que a inteligência artificial aumenta sua eficiência no trabalho, 78% pretendem desenvolver novas habilidades relacionadas ao tema e 56% afirmam receber apoio das empresas para ampliar seus conhecimentos na área.
No entanto, o relatório Firm Data on AI, do National Bureau of Economic Research, que ouviu cerca de 6 mil executivos nos Estados Unidos, Reino Unido, Alemanha e Austrália mostrou um resultado diferente. Segundo o levantamento, 89% dos entrevistados não perceberem melhorias e ganhos na produtividade quando avaliaram as vendas por funcionário.
Neste artigo, você vai entender por que o uso da IA nem sempre gera ganhos de produtividade e como aproveitar melhor essas ferramentas no trabalho.
IA não substitui ninguém
Toda vez que uma tecnologia nova aparece, o mesmo temor ressurge com uma roupagem diferente: desta vez é o fim. Isso aconteceu com o caixa eletrônico, que supostamente extinguiria o bancário; com a TV, que indicava o fim do rádio, e com os datilógrafos que foram surpreendidos pelo lançamento do computador e tiveram de se adaptar.
Com a inteligência artificial, a profecia do fim do mundo volta a se repetir, só que com um megafone maior e um ciclo de notícias que se alimenta do medo. No final, a profecia sempre erra por um motivo simples: ela confunde tarefa com trabalho.
A IA é ótima em executar demandas repetitivas. O que ela não faz é decidir qual problema vale a pena resolver, assumir responsabilidade por uma escolha errada ou sustentar a relação de confiança que faz o cliente voltar. Essas continuam sendo funções humanas.
O que muda, e muda rápido, é outra coisa: a distância entre quem aprende a usar essas ferramentas e quem as ignora. Enquanto alguns profissionais ampliam sua produtividade, desenvolvem novas habilidades e encontram formas mais eficientes de resolver problemas, outros correm o risco de permanecer presos a métodos ultrapassados. Portanto, o verdadeiro desafio não é competir com a inteligência artificial, mas aprender a utilizá-la de forma crítica, ética e estratégica.
5 formas de potencializar o desempenho da sua empresa com IA
A inteligência artificial ajuda a impulsionar a produtividade das empresas, e isso é um fato. Em uma pesquisa com mais de 5 mil atendentes, o uso de ferramentas inteligentes aumentou em cerca de 14% o número de problemas resolvidos por hora; entre profissionais menos experientes, o ganho chegou a 34%. Em tarefas de redação, quem usou o ChatGPT terminou o trabalho 40% mais rápido.
Por outro lado, em atividades complexas, ela pode fornecer informações incorretas e até prejudicar o desempenho quando o trabalhador aceita suas respostas sem verificá-las. A lição que fica é a produtividade só aumenta quando a IA é usada como apoio e com supervisão humana.
Com isso em mente, confira 5 usos para a IA:
1. Copiloto de atendimento ao cliente
É um sistema que acompanha a conversa em tempo real e sugere respostas ao atendente humano, que pode aceitar, editar ou ignorar. O sistema aprende com o histórico dos melhores resolvedores e replica esse repertório, influenciando o tempo médio de atendimento e a taxa de resolução no primeiro contato.
2. Produção de primeiras versões
Vale a pena usar a tecnologia para desenvolver propostas comerciais, e-mails, descrições de produto, relatórios, atas e comunicados internos. O humano deve editar, não escrever do zero. Para avaliar a qualidade da entrega, o ideal é avaliar o tempo até a primeira versão aprovada, e não volume de texto produzido.
3. Análise de dados e relatórios
A automação substitui o relatório feito à mão por consulta sobre a base da empresa: quais clientes caíram de faturamento, onde a margem encolheu, qual produto puxa a inadimplência. Ela encurta o ciclo entre pergunta e resposta, agilizando a tomada de decisão.
4. Apoio ao processo comercial
Com soluções generativas, o processo de enriquecimento e qualificação de leads, preparação para reunião, redação de follow-ups e atualização automática do CRM a partir de e-mails e chamadas fica mais fácil. O ponto de atenção é que gerar mais contato sem medir a qualidade dele aumenta o volume, mas derruba a conversão.
5. Agentes autônomos em processos administrativos
Eles podem receber uma solicitação, consultar informações, executar uma ação e registrar o resultado. Para funcionar bem, o processo precisa ter um critério claro de sucesso, como chamado resolvido, pagamento conciliado ou nota validada. Quando o resultado depende de avaliação subjetiva, a automação se torna menos confiável.
Como medir sem se enganar
Medir o impacto de uma nova tecnologia parece simples, mas não é. Muitas empresas observam apenas o indicador mais visível, como redução de tempo, aumento de volume ou queda de custo, e concluem rapidamente que houve ganho de produtividade. O problema é que uma melhoria aparente pode esconder efeitos negativos do processo.
Uma tarefa concluída mais rápido, por exemplo, não representa avanço se vier acompanhada de mais erros, retrabalho, reclamações ou necessidade de supervisão. Da mesma forma, produzir mais relatórios, respostas ou análises não significa necessariamente produzir resultados melhores. Quantidade, velocidade e atividade não devem ser confundidas com qualidade, eficiência e impacto.
Para medir sem se enganar, é necessário definir previamente o que significa sucesso. Os critérios precisam ser objetivos e estar relacionados ao resultado final do processo: tempo total de execução, taxa de erros, custo por operação, qualidade da entrega, satisfação do usuário e necessidade de intervenção humana. Também é importante considerar os custos menos visíveis, como implantação, treinamento, manutenção, revisão e correção das respostas geradas.
Uma boa métrica não serve apenas para comprovar que a tecnologia funciona. Ela também ajuda a identificar onde ela falha, quais tarefas ainda exigem julgamento humano e em quais condições os resultados são mais confiáveis. Medir corretamente significa olhar para o processo inteiro, e não apenas para o número que apresenta a narrativa mais conveniente.
Conclusão
A inteligência artificial já está mudando a forma como o trabalho é realizado, mas seu impacto não depende apenas da ferramenta. O verdadeiro ganho surge quando a empresa escolhe problemas adequados, integra a tecnologia aos processos e mede os resultados de forma criteriosa.
Usar IA para produzir mais não é suficiente. É preciso produzir melhor, com menos erros, menor custo e decisões mais rápidas. Caso contrário, a eficiência conquistada em uma tarefa pode desaparecer em retrabalho, supervisão e resultados que não chegam ao cliente ou ao caixa da empresa.
Por isso, a adoção mais inteligente começa por atividades repetitivas, mensuráveis e com critérios claros de sucesso. A partir daí, a organização pode testar, aprender e ampliar o uso com segurança, mantendo a revisão e o julgamento humano nos pontos mais sensíveis. Afinal, a vantagem competitiva não estará em ter acesso às ferramentas, mas em saber onde, como e por que utilizá-las.
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