Uma das maiores promessas do uso de inteligência artificial é reduzir tarefas operacionais e liberar tempo para atividades estratégicas. Mas um estudo recente conduzido por pesquisadores de Harvard aponta o contrário: ao invés de reduzir, a IA pode aumentar o volume de trabalho.
A pesquisa, publicada na Harvard Business Review, acompanhou por oito meses a adoção de IA generativa em uma empresa de tecnologia nos Estados Unidos com cerca de 200 colaboradores. A conclusão foi que a IA não reduziu o trabalho total. Ela intensificou o ritmo e expandiu o escopo das entregas.
Com a IA, tarefas que antes exigiam tempo para começar (como redigir um documento, estruturar análises ou desenvolver código inicial) passaram a ser iniciadas em muito menos tempo. Por serem mais fáceis de execução inicial, essas tarefas aumentaram o volume de entregas mais complexas.
Os profissionais começaram a assumir mais atividades, expandiram o escopo de suas funções e passaram a trabalhar em ritmo mais acelerado. A sensação de produtividade aumentou, mas também aumentaram as revisões e interações para dar continuidade aos projetos. A IA acelerou partes do fluxo, mas a rotina de trabalho como um todo ficou mais intensa.
Ou seja, com base no estudo de Harvard, observamos que o uso de IA de modo isolado não está associado diretamente ao aumento de produtividade.
Se a inteligência artificial está avançando tão rápido, por que o trabalho não está sendo mais produtivo?
Porque o investimento em tecnologia, quando acontece em silos e de forma desordenada, muitas vezes cria mais trabalho do que elimina.
Quando a IA é adicionada sobre processos já complexos, ela tende a ampliar o volume de entregas (= mais relatórios, versões e análises), sem necessariamente reduzir o tempo total do ciclo de trabalho.
Por exemplo, se a IA apenas acelera a criação de um relatório, mas esse material continua passando pelo mesmo caminho de sempre (revisões sucessivas, ajustes de última hora, validações manuais e reuniões para alinhamento) o tempo total gasto para entregar o resultado final praticamente não muda. A empresa só fica mais rápida na “primeira versão”, mas continua lenta e cara no fluxo completo.
O ganho real aparece quando a IA entra para encurtar o processo, e não para gerar mais trabalho dentro dele. Isso acontece quando a tecnologia ajuda a padronizar informações na origem, conferir e corrigir inconsistências automaticamente, classificar e direcionar demandas, antecipar erros e tratar exceções com regras claras.
É por isso que aplicar IA no core do negócio faz toda a diferença.
Então, como gerar produtividade real com inteligência artificial?
Antes de perguntar “onde podemos usar IA?”, a pergunta correta é: onde estamos perdendo tempo hoje? COOs, CIOs e CTOs devem buscar respostas para:
- Onde há retrabalho recorrente?
- Onde existem aprovações que voltam?
- Onde dados entram errados e precisam ser corrigidos?
- Onde áreas diferentes produzem a mesma informação em formatos distintos?
Grande parte do desperdício nas empresas não está na tarefa em si, mas no caminho que ela percorre. Está na validação repetida, inconsistência de dados, falta de padrão entre sistemas e ausência de regras claras para exceções. E é justamente aí que a IA pode ser mais efetiva.
Quando a IA é aplicada no núcleo do processo, a carga de trabalho não aumenta – ela diminui. O profissional deixa de revisar o óbvio e passa a decidir o relevante. Sai da correção manual e entra na análise crítica.
Produtividade real com inteligência artificial não é produzir mais trabalho. É produzir mais rápido com menos esforço humano. E isso só acontece quando a IA deixa de ser ferramenta individual e passa a incorporar o core do negócio e, portanto, seus processos.
