Metade do ano já se passou. Por aqui, fui a muitos eventos onde o tema IA estava presente como tema central ou paralelo e o mesmo deve ter acontecido com você. Mas em quase todos, entrei e saí com a mesma pergunta: como as pessoas estão realmente usando IA na vida real?
Não é que os eventos fossem ruins, tem realmente muita coisa boa acontecendo. O LinkedIn e as newsletters estão cheios de novidades e teorias sobre IA, algumas são muito bem escritas e cumprem seu papel de nos manter informados. Mas quando penso em pagar para ir a um evento, travar a agenda, selecionar o que assistir, a expectativa é diferente. Quero saber como. Não que o “o quê” e o “por quê” não sejam importantes, mas de alguma forma estão superados, pelo menos para nós que vivemos na bolha desse tema. A IA é uma realidade, ela pode impulsionar as competências humanas, ela muda a forma com que negócios são pensados e por aí vai. Dito isso, a ausência deste “como” tem me incomodado.
Então resolvi ir buscar os dados do que as pessoas estão fazendo de verdade com IA e, nesse artigo, vou compartilhar os principais achados e minhas provocações – dentre eles o termo thinkslop e o uso preferencial da IA como um espelho.
Marc Zao-Sanders, pesquisador da Harvard Business Review, publica anualmente um estudo sobre os usos reais da inteligência artificial generativa. A edição de 2026, a terceira da série, mostra um mapa de uso que muitos já ouviram, principalmente porque grandes especialistas trouxeram isso no SXSW deste ano: vibe coding, fluxos agênticos, usos emocionais e até terapêuticos. Mas indo a fundo na análise do relatório, tentando explorar mais esse “como as pessoas tem usado IA”, tem um dado que chama atenção: em pelo menos um quarto dos principais casos de uso do estudo, as pessoas estão pedindo à IA que realize integralmente o seu raciocínio, seja para tomar decisões, organizar a própria vida, redigir e-mails ou gerar ideias. O próprio estudo usa o termo “thinkslop” para descrever o pensamento preguiçoso e descuidado que pode surgir desse tipo de uso.
Confesso que quando li isso, fiquei pensando no que eu estava fazendo. A pergunta inicial que me fiz foi: será que estou sendo preguiçosa? Mas o melhor seria, quando estou sendo preguiçosa e quando não? Como falei, é uma realidade o uso da IA e pode trazer múltiplos benefícios, desde que, na minha opinião, a gente não pare de saber pensar. Fato é que a barreira de entrada para usar IA é muito baixa, e isso é ao mesmo tempo a grande vantagem e o grande risco da tecnologia. Quando algo é fácil, o cérebro vai pelo caminho mais curto para poupar energia. E uma pesquisa publicada também em 2026 na Frontiers in Psychology sustenta exatamente isso: quando delegamos tarefas cognitivas de forma rotineira para ferramentas externas, perdemos profundidade de pensamento crítico e capacidade de aprendizagem real. Então, o problema não é a ferramenta, mas sim a ausência de estrutura intencional ao redor dela.
Então como usar bem a IA?
A saída para isso, pelos casos de uso do estudo da HBR, parece ser a criação de uma relação crítica com a IA, de debate e co-construção, ao invés de uma relação de delegação. Uma das falas que mais me marcou no estudo foi a de alguém descrevendo assim o próprio uso: “eu escrevo, depois peço à IA que tente encontrar falhas no que escrevi. Avalio o que ela trouxe e volto para aprimorar.” Daí a ideia de que essa pessoa está usando IA como espelho, não como gênio da lâmpada. Já ouvi essa expressão por aí e achei muito pertinente porque o gênio entrega respostas, soluções prontas, mas o espelho devolve perguntas, mostra o que ainda está feio, inacabado, incompreendido. E a diferença entre os dois, na prática, é a diferença entre terceirizar nosso raciocínio e afiar o raciocínio.
Isso chegou na liderança de uma forma específica e bastante perigosa. David Rock, do NeuroLeadership Institute, escreveu recentemente na Fast Company o que chamou de crise silenciosa: líderes que passaram a depender de IAs que concordam com tudo, validam, raramente confrontam, e que com isso estão perdendo, gradualmente, a própria capacidade crítica. Talvez você já tenha escutado o termo a sicofância na IA, como Rock nomeia, ou IA people pleaser, é a tendência do algoritmo nos bajular, não devolver perguntas difíceis, não apontar o que você pode estar deixando de ver. E o que era para ser suporte ao pensamento vai se tornando, devagar, um substituto dele. E o grande ponto de atenção que esse modo de usar nos traz é que nenhum de nós cresce em ambiente que só nos valida.
Talvez o que vamos descobrir em breve é que, para a IA nos ajudar em questões cognitivas, mais estratégicas, sim, vai nos dar mais trabalho, pode não ser aí que vamos ganhar tempo e “sermos mais produtivos”. Mas certamente o resultado com a IA poderá ser superior a pensarmos sozinhos.
Um segundo aspecto do “como” que gostaria de ouvir mais em eventos é sobre como as organizações estão lidando com as ferramentas de IA e com o possível uso oculto delas. Penso que é fundamental esse debate, porque quando as pessoas sentem que precisam esconder quanto e como usam IA, ou quando a liderança usa sem transparência, perde-se justamente a única coisa que permitiria aprender coletivamente sobre o assunto: a conversa aberta sobre o que é um bom uso e o que é um atalho cognitivo. Sem essa conversa, o thinkslop vai se instalando na forma de entregas que parecem boas mas são rasas, de decisões que parecem racionais mas foram terceirizadas para a IA.
Fato é que não dá para continuarmos medindo produtividade só como fazer mais, sem entender se esse “mais” está sendo saudável para as pessoas e para as organizações. Talvez o papel mais importante da liderança nesse momento não seja ensinar IA para o time, mas promover o uso intencional dela, e criar espaço para que o processo seja visível em vez de escondido.
E é aqui que autenticidade, assunto que já falei muito em artigos anteriores, deixa de ser palavra da moda ou de evento e vira algo mais concreto do que uma tendência de comunicação. Estou falando da capacidade de saber o que você pensa de fato, construir um argumento com as suas próprias conexões, sustentar uma posição e reconhecer quando está errado. Isso a IA não entrega por nós em uma reunião. E em um cenário onde é cada vez mais fácil produzir conteúdo, análises e decisões que, em primeiro momento, aparentam qualidade, a pessoa que, mesmo com IA disponível, fizer o trabalho de pensar de verdade, usando a IA para expandir esse pensamento crítico, essa sim vai gerar mais valor.
A provocação que deixo é: se a IA já está otimizando suas análises e decisões, será, também, que ela está tornando-as melhor?
