A discussão sobre inteligência artificial no trabalho costuma começar com uma pergunta: quantas pessoas serão substituídas? Dentro das empresas, porém, a implementação passa por decisões mais imediatas. É preciso escolher tarefas, conectar informações, definir responsabilidades e verificar se a tecnologia realmente melhora os resultados. Pesquisas internacionais indicam que aumentar a produtividade aparece com mais frequência entre os objetivos declarados do que reduzir equipes. Isso não elimina os riscos para o emprego, mas ajuda a entender como a transformação está acontecendo.
A prioridade declarada é fazer o trabalho render mais
Um levantamento da S&P Global sobre IA e mercado de trabalho mostra essa diferença. Entre os participantes de uma pesquisa da 451 Research, melhorar a eficiência dos processos foi um objetivo citado por 64%, enquanto elevar a produtividade dos funcionários apareceu em 59%. A redução do quadro foi mencionada por 24%.
Os números descrevem as prioridades dos respondentes, sem garantir que as consequências seguirão exatamente essas intenções. Uma empresa pode adotar IA para aumentar sua capacidade e, depois, concluir que precisa contratar menos pessoas.
O mesmo relatório aponta que apenas 22% dos projetos analisados tinham como destino uma operação totalmente autônoma. A maioria ainda envolve alguma participação humana, compatível com dificuldades de implementação relacionadas à confiança, aos dados e às competências disponíveis.
Automatizar tarefas não equivale a eliminar uma profissão
Na entrevista que dá origem à reportagem do Infobae, o fundador da RockingData descreve uma adoção ainda parcial, com testes limitados e decisões pendentes sobre a integração da IA ao cotidiano das empresas.
Sua avaliação é que os casos observados não apresentam uma substituição direta e uniforme de pessoas por sistemas. A discussão passa também por conectar ferramentas às informações internas, estabelecer permissões e decidir quem terá a palavra final.
Essa distinção ajuda a interpretar a mudança. Uma função reúne atividades diferentes: buscar informações, preparar materiais, conversar com clientes, avaliar exceções e assumir responsabilidades. A automação de parte desse conjunto pode alterar a distribuição do trabalho sem eliminar imediatamente o cargo inteiro.
O resultado depende de como a organização redesenha as tarefas e utiliza a capacidade que passa a ter.
Economizar horas não garante um negócio mais produtivo
Uma pesquisa da BCG, com quase 12 mil funcionários, gestores e líderes em mais de uma dezena de mercados, identificou um problema recorrente: o uso da tecnologia avança mais rápido do que a reorganização das empresas.
Entre os funcionários da linha de frente que utilizam IA regularmente, 42% relataram economizar pelo menos oito horas por semana. A consultoria ressalta, porém, que muitas organizações ainda não descobriram como transformar esse tempo em valor.
Isso significa que concluir uma atividade mais depressa não resolve automaticamente os demais entraves do processo. O benefício pode ficar restrito a uma pessoa ou etapa, enquanto aprovações, fluxos e prioridades continuam iguais.
A BCG associa melhores resultados à existência de uma estratégia explícita. O levantamento também mostra que muitos trabalhadores passaram a lidar com tarefas mais complexas depois que a IA assumiu atividades simples. Portanto, a mudança exige orientação sobre o novo trabalho, além de acesso à ferramenta.
A distância entre a ambição e a rotina continua grande
Um levantamento divulgado pelo Google em 20 de outubro reforça essa dificuldade. A pesquisa ouviu 2.638 participantes entre executivos e trabalhadores do conhecimento nos Estados Unidos, Reino Unido, França, Brasil, Índia e Japão.
Embora 91% das organizações representadas tenham uma diretriz de priorizar IA, apenas 42% dos participantes disseram que essa orientação foi claramente traduzida para o trabalho diário.
Além disso, 87% dos executivos relataram pressão para mostrar ganhos de produtividade antes de os processos serem redesenhados. O resultado sugere uma diferença entre a cobrança por resultados e a preparação necessária para alcançá-los.
O levantamento, publicado por uma fornecedora dessas tecnologias, também aponta custos e governança como obstáculos. Apenas 35% dos funcionários disseram existir regras claras sobre o que os agentes podem executar de forma independente.
O impacto sobre empregos continua desigual
Priorizar produtividade não torna a adoção neutra para os trabalhadores. A S&P Global encontrou um saldo negativo de cinco pontos percentuais entre empresas que relataram aumentar ou reduzir equipes por causa da IA no período pesquisado.
Esse indicador não significa que 5% dos empregos desapareceram. Ele representa a diferença entre as proporções de empresas que informaram movimentos em cada direção.
O relatório identifica resultados distintos conforme país, setor e porte. Também ressalta que mudanças no número de funcionários não podem ser atribuídas integralmente à inteligência artificial. Outros fatores econômicos e decisões empresariais participam desse cenário.
Capacitação será parte central da transformação
Uma pesquisa da EY-Parthenon com 1.200 executivos em 21 países aponta que 80% esperam um impacto maior sobre funções, competências e formas de trabalhar do que sobre o tamanho das equipes nos próximos três anos.
Essa é uma expectativa empresarial, não uma previsão garantida. Ainda assim, ela coloca a preparação dos profissionais no centro das decisões.
Quase metade dos entrevistados, 47%, reconheceu que suas organizações não desenvolvem habilidades em IA com velocidade suficiente. Apenas 15% disseram que ganhos gerais de produtividade estavam sendo reinvestidos na formação dos trabalhadores.
A questão, portanto, também envolve o destino dos benefícios. A capacidade adicional pode financiar inovação, ampliar atendimento ou apoiar a qualificação. Pode igualmente reduzir a demanda por determinadas funções. As escolhas feitas durante a implementação ajudarão a definir qual desses caminhos ganha mais espaço.
