Inteligência artificial economiza tempo. Mas isso gera produtividade?
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Publicado em 23 de Setembro de 2026 às 08:24
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A inteligência artificial entrou rapidamente na rotina das empresas. Textos são produzidos em segundos, relatórios são resumidos, apresentações são estruturadas, planilhas são analisadas e informações que antes exigiam horas de pesquisa podem ser organizadas em poucos minutos. Diante disso, parece natural concluir que estamos diante de um enorme salto de produtividade. Mas essa conclusão merece cuidado. Fazer uma tarefa mais rápido não significa necessariamente ser mais produtivo.
Produtividade, em essência, significa produzir mais valor utilizando os mesmos recursos ou produzir o mesmo valor utilizando menos recursos. A diferença parece pequena, mas é fundamental. Se uma ferramenta de inteligência artificial permite produzir um relatório em dez minutos, mas o profissional precisa gastar uma hora corrigindo erros, conferindo informações e reorganizando o material, o ganho é muito menor do que os dez minutos iniciais sugerem.
Esse é um dos riscos da atual corrida pela adoção da inteligência artificial. Podemos aumentar enormemente a quantidade de coisas produzidas sem necessariamente aumentar na mesma proporção o valor gerado. A primeira regra para utilizar IA como instrumento de produtividade deveria ser, portanto, olhar para o processo inteiro.
Imagine uma tarefa que normalmente leva duas horas. Com inteligência artificial, uma primeira versão pode ficar pronta em quinze minutos. Parece um ganho extraordinário. Mas é preciso acrescentar o tempo gasto preparando as informações, explicando adequadamente o problema, verificando o resultado, corrigindo erros e adaptando a resposta. Se esse processo consumir mais uma hora e meia, a economia real foi pequena.
Por isso, uma das habilidades mais importantes no uso da IA não é simplesmente saber escrever bons comandos. É saber organizar o trabalho. Antes de utilizar a ferramenta, vale perguntar: qual parte desta atividade realmente consome meu tempo? Qual parte exige julgamento? Qual é repetitiva? Onde estão os gargalos? O que pode ser delegado à máquina e o que deveria continuar sob responsabilidade humana?
Em muitas atividades profissionais, uma estrutura simples funciona bem: humano, IA, humano. O primeiro humano define o problema. Estabelece o objetivo, fornece contexto, determina critérios e explica o que considera uma boa resposta. A inteligência artificial entra no meio do processo, ajudando a pesquisar, organizar, comparar, resumir, calcular ou produzir uma primeira versão. No final, o humano retorna para verificar, interpretar, decidir e assumir responsabilidade pelo resultado.
Quanto melhor for a primeira etapa, menor tende a ser o retrabalho na última. Isso ajuda a entender por que duas pessoas utilizando exatamente a mesma ferramenta podem obter ganhos de produtividade completamente diferentes. Quem simplesmente transfere uma tarefa mal definida para a IA frequentemente recebe uma resposta genérica e passa boa parte do tempo tentando consertá-la. Quem estrutura previamente o problema tende a receber um resultado muito mais próximo do necessário.
Existe ainda uma segunda questão, talvez mais importante: o que fazemos com o tempo que a inteligência artificial economiza? Suponha que uma empresa consiga reduzir de oito para seis horas o tempo necessário para determinadas atividades de seus profissionais. A tecnologia liberou duas horas. Mas o ganho econômico dependerá do destino dado a elas.
Essas duas horas podem ser utilizadas para atender mais clientes, analisar problemas mais complexos, melhorar processos, desenvolver novos produtos, estudar concorrentes, qualificar decisões ou estabelecer relações comerciais. Nesse caso, a tecnologia não apenas reduziu o tempo: permitiu aumentar o valor produzido.
Mas as mesmas duas horas também podem simplesmente ser absorvidas por novas reuniões, mais mensagens, mais documentos, mais apresentações e uma quantidade crescente de tarefas que pouco contribuem para os resultados da organização. Nesse cenário, tivemos um ganho tecnológico sem necessariamente obter um ganho equivalente de produtividade.
Há uma ironia nisso. A inteligência artificial pode nos permitir produzir documentos mais rapidamente e, justamente por isso, levar as organizações a produzirem documentos demais. Pode facilitar a criação de apresentações e resultar em mais apresentações. Pode tornar reuniões mais eficientes e, ao reduzir seu custo, estimular a realização de ainda mais reuniões.
A tecnologia reduz o custo de produzir determinadas coisas. Isso não significa que deveríamos produzir mais de todas elas. Por isso, empresas interessadas em produtividade deveriam evitar medir o sucesso da inteligência artificial pela quantidade de ferramentas contratadas, pelo número de funcionários que as utilizam ou pela quantidade de tarefas automatizadas. São indicadores de adoção tecnológica, não necessariamente de produtividade.
Uma avaliação melhor começa com perguntas diferentes. Quanto tempo o processo completo levava antes e quanto leva agora? Houve redução de erros e retrabalho? A qualidade melhorou? Conseguimos atender mais clientes? As decisões ficaram melhores ou mais rápidas? O profissional passou a dedicar mais tempo às atividades em que efetivamente gera valor?
Também precisamos reconhecer que nem toda atividade deveria ser automatizada. Em determinadas tarefas, executar o processo faz parte do aprendizado. Escrever, calcular, analisar, discutir e até cometer determinados erros ajudam a desenvolver competências. Um profissional que terceiriza sistematicamente para a inteligência artificial atividades fundamentais à formação de seu próprio julgamento pode economizar tempo hoje e reduzir sua capacidade de decidir amanhã.
O desafio, portanto, não é utilizar inteligência artificial o máximo possível. É utilizá-la onde ela faz sentido. A história econômica mostra que novas tecnologias aumentam a produtividade quando são acompanhadas por mudanças na forma como o trabalho é organizado. Não basta instalar uma tecnologia nova sobre processos antigos e esperar resultados extraordinários. É necessário redesenhar tarefas, eliminar etapas desnecessárias, definir responsabilidades e, principalmente, decidir onde o tempo e a capacidade humana liberados serão empregados.
Talvez essa seja a principal discussão que empresas e profissionais precisem fazer nos próximos anos. A pergunta menos importante será: quanto estamos usando inteligência artificial? A pergunta realmente relevante será: quanto valor adicional estamos conseguindo produzir por causa dela? Porque economizar tempo é apenas o começo. Produtividade depende do que fazemos com ele.
Leia mais na coluna de Felipe Storch
Felipe Storch
Felipe Storch Damasceno e economista com mestrado e doutorado em Administracao e Contabilidade. E professor de Economia e pesquisador dos impactos sociais e economicos de politicas publicas. Tambem e consultor, palestrante e comentarista na CBN Vitoria
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