Há uma situação que considero especialmente reveladora para pensar a produtividade. Imagine uma diretora que, ao receber a análise mensal de vendas, pede uma abertura adicional por região, canal e perfil de cliente. A solicitação é pertinente, ninguém está agindo de má-fé e, com inteligência artificial, produzir o novo recorte parece quase gratuito. Na semana seguinte, outra liderança acrescenta uma comparação; depois, alguém solicita uma explicação para cada variação. Em pouco tempo, uma investigação circunstancial se transforma em entrega recorrente. A organização ganhou capacidade de responder, mas ninguém foi incumbido de verificar se ainda existia uma pergunta que justificasse aquela resposta.
É nesse ponto que minha inquietação com a IA se afasta da discussão habitual sobre eficiência. Interessa-me menos saber quantos documentos uma empresa consegue produzir e mais compreender quem tem o poder de colocar a organização para trabalhar. Quando pedir custa pouco a quem pede, mas mobiliza atenção, validação e responsabilidade de outras pessoas, existe um desequilíbrio econômico que uma ferramenta mais rápida não resolve. Ela pode, inclusive, torná-lo mais confortável.
Não estou negando ganhos reais de produtividade. No estudo publicado em 2025 no Quarterly Journal of Economics, Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond acompanharam 5.172 profissionais de atendimento e estimaram um aumento médio de 15% nos problemas resolvidos por hora com assistência de IA. Os efeitos variaram conforme a experiência dos trabalhadores, e a investigação se concentrou naquele ambiente, não na economia inteira.1 O resultado importa justamente por permitir uma distinção: executar melhor uma atividade necessária é valioso; demonstrar esse ganho não responde se a empresa está demandando a combinação certa de atividades.
Minha hipótese é que parte da disputa competitiva dos próximos anos acontecerá antes da execução, no ponto em que uma organização decide o que merece mobilizar pessoas, sistemas e capital. Empresas podem aprender a produzir qualquer análise sem aprender a justificar por que desejam tantas análises. Nesse cenário, a inteligência artificial funcionaria como um subsídio à indecisão: ficaria barato solicitar mais uma simulação, mais uma apresentação ou mais uma rodada de pareceres, enquanto o custo de adiar a escolha continuaria fora do orçamento de quem fez a solicitação.
Quem responde pelo trabalho que encomenda?
Quando leio uma proposta de automação, procuro imaginar o percurso completo da demanda. Alguém pediu uma informação, alguém precisou autorizar seu acesso, outra pessoa verificou o resultado e uma área recebeu a obrigação de agir a partir dele. O custo não está apenas na produção do primeiro documento. Está também no que aquele documento passa a exigir dos demais. Se uma análise automática cria vinte alertas, cada alerta precisa justificar a interrupção que provoca, sobretudo quando não existe uma decisão possível diante da variação identificada.
Uma compra corporativa material normalmente precisa ter um responsável e uma justificativa. Eu gostaria de ver disciplina equivalente na criação de obrigações recorrentes de trabalho, sem transformar cada pedido em um processo burocrático. Quem solicita um acompanhamento deveria conseguir explicar qual decisão depende dele, em que circunstância essa decisão mudaria e quando a necessidade será reavaliada. Um relatório pode ser tecnicamente impecável e economicamente injustificável porque nenhuma das suas possíveis respostas altera a conduta da organização.
A dificuldade é política, não apenas analítica. Suspender uma entrega pode ser interpretado como reduzir a importância de quem a recebe; questionar uma solicitação pode parecer resistência à liderança. Uma área aprende a demonstrar sua relevância mantendo outras áreas ocupadas, enquanto a equipe responsável pela execução preserva seu espaço ao entregar volumes crescentes. Nesse arranjo hipotético, ninguém precisa querer desperdiçar recursos para que o desperdício se torne estável. Basta que os benefícios de pedir e produzir sejam reconhecidos, enquanto o benefício de deixar de exigir trabalho permaneça sem dono.
Por isso, eu não começaria uma discussão de produtividade perguntando apenas quais tarefas o time consegue automatizar. Perguntaria aos executivos quais demandas eles próprios estão dispostos a retirar da organização. A mudança é desconfortável porque desloca o foco de quem executa para quem exerce autoridade. É mais fácil cobrar o uso de uma ferramenta do que admitir que parte da sobrecarga decorre da nossa maneira de administrar a incerteza, exigir demonstrações de controle ou evitar assumir uma decisão suficientemente informada, embora nunca perfeita.
Existe uma diferença importante entre investigar e acumular justificativas. Uma investigação tem uma hipótese que pode ser contrariada e um momento em que o conhecimento produzido permite escolher. A acumulação defensiva pode continuar indefinidamente, porque seu objetivo implícito é tornar a decisão imune à crítica. Nenhum volume de inteligência artificial entregará essa imunidade. Podemos, contudo, construir uma empresa inteira trabalhando para simular que ela existe.
Isso não significa retirar controles porque parecem lentos, nem eliminar registros cujo valor só se torna visível diante de um incidente. Segurança, rastreabilidade e memória institucional precisam ser preservadas; alguma redundância protege a empresa contra falhas que a otimização excessiva agravaria. O critério não pode ser simplesmente se uma atividade produz receita imediata. Precisa considerar a decisão que sustenta, o risco que reduz, a capacidade que constrói e a consequência de sua ausência. Exigir essa explicação é muito diferente de promover uma campanha indiscriminada de cortes.
O destino do tempo que foi liberado
A segunda conversa que eu levaria ao C-level começa depois do anúncio de horas economizadas. Suponha que uma iniciativa libere pequenas parcelas do dia de centenas de pessoas. Somá-las e multiplicá-las pelo custo médio do trabalho produz uma estimativa de capacidade, mas não transforma automaticamente esse número em dinheiro disponível. Para chegar ao caixa, a mudança precisa alterar despesas efetivas; para chegar à receita, precisa permitir vendas ou entregas adicionais; para chegar à qualidade, precisa reduzir falhas de maneira verificável. Cada caminho exige decisões que não estão contidas na instalação da tecnologia.
Também pode ser perfeitamente racional utilizar parte dessa capacidade para aprender, atender melhor ou criar uma reserva operacional. O problema não é deixar de converter toda hora em redução de quadro. O problema é anunciar economias financeiras que, na prática, foram destinadas a outros objetivos ou absorvidas por novas exigências internas. O CFO deveria distinguir esses resultados com clareza, e a liderança deveria assumir qual deles pretende perseguir. Há valor em uma equipe menos exausta, mas esse valor não deve aparecer disfarçado de uma despesa que deixou de existir.
Penso nesse tema como penso na organização de uma casa: liberar um cômodo não determina o que acontecerá com o espaço. Ele pode virar uma área de convivência, acolher uma necessidade nova ou apenas receber tudo aquilo que antes não cabia. A decisão sobre seu uso é tão importante quanto a retirada dos objetos. Na empresa, a capacidade recuperada pela IA também precisa de destinação; sem essa escolha, novos pedidos tendem a disputar o espaço que ficou disponível, e a transformação pode terminar com as mesmas pessoas igualmente ocupadas, embora produzindo muito mais.
Projetando esse mecanismo para um futuro de agentes, vejo uma possibilidade ainda mais intrigante. Um sistema poderia produzir projeções, outro detectar desvios, um terceiro solicitar explicações e um quarto preparar planos corretivos. Cada componente cumpriria sua função, e o conjunto poderia movimentar a organização continuamente. A questão seria descobrir se existe uma relação suficientemente forte entre esse movimento e algo que clientes, trabalhadores ou acionistas valorizam. Uma empresa pode automatizar também a fabricação de demandas internas, não apenas a sua resolução.
Não trato esse cenário como destino inevitável. Existe uma alternativa: usar a mesma tecnologia para identificar quais informações efetivamente alteram decisões, quais solicitações foram herdadas de problemas já resolvidos e onde diferentes áreas estão cobrando evidências equivalentes. Nesse futuro, a IA ajudaria a reduzir a necessidade de trabalho, não apenas seu custo unitário. Mas essa possibilidade depende de autorização para interromper obrigações estabelecidas, inclusive as patrocinadas por pessoas influentes. Um agente pode apontar a redundância; não consegue, por mérito técnico, resolver a disputa sobre sua permanência.
Os sinais para distinguir essas trajetórias são bastante concretos. Se o volume de entregas internas crescer mais rapidamente que a capacidade de decidir e executar, eu investigaria o que está sendo subsidiado pela automação. Se atividades forem encerradas sem perda de controle e o tempo recuperado aparecer em melhoria operacional, aprendizado ou resultado econômico, teríamos outro tipo de evidência. Também observaria quem recebe reconhecimento: apenas quem entrega novas soluções ou também quem demonstra que uma obrigação pode desaparecer sem comprometer a empresa?
Há uma consequência organizacional mais profunda. Quando lideranças passam a responder pelo trabalho que encomendam, o poder deixa de ser avaliado apenas pelo tamanho da estrutura mobilizada. Ganha importância a capacidade de proteger recursos para o que realmente merece ser feito. Isso pode alterar a relação entre áreas corporativas e unidades de negócio, a definição de metas e a própria ideia de serviço interno. Atender bem não deveria significar aceitar toda solicitação; deveria incluir a responsabilidade de discutir a necessidade, a proporcionalidade e a utilidade do que está sendo pedido.
Eu não defenderia criar um comitê para autorizar cada análise, porque seria uma maneira curiosa de combater a sobrecarga aumentando-a. Defenderia tornar visível a origem das principais demandas recorrentes, estabelecer revisões proporcionais ao seu custo e permitir que as equipes questionem entregas sem precisar provar desobediência ou coragem pessoal. Algumas obrigações poderiam expirar se não fossem renovadas com justificativa; outras, por sua função de controle, permaneceriam vinculadas a critérios claros de risco. O desenho importa menos do que a mudança de responsabilidade que ele torna possível.
Para quem dirige uma empresa, há aqui uma escolha que a inteligência artificial não fará por nós. Podemos usar a queda do custo de produção para ampliar indefinidamente aquilo que pedimos, ou aproveitar essa mesma oportunidade para reorganizar aquilo que consideramos necessário. No primeiro caso, comemoraremos uma capacidade extraordinária de atender às exigências da própria organização. No segundo, talvez comecemos a construir uma empresa que exige menos de si mesma para entregar mais ao mundo que justifica sua existência.
