O Paradoxo da Eficiência: Por que a IA está nos fazendo trabalhar mais, e não de forma mais inteligente

Nos últimos anos, a narrativa em torno da inteligência artificial no local de trabalho tem sido singular e sedutora: a IA é a ferramenta definitiva para poupar tempo. Foi-nos prometido um futuro onde modelos de linguagem de grande escala (large language models) e agentes autônomos lidariam com as tarefas monótonas, libertando os trabalhadores humanos para se concentrarem na estratégia e criatividade de alto nível — ou talvez, apenas para irem para casa um pouco mais cedo.

No entanto, um novo estudo inovador da Universidade da Califórnia, Berkeley, publicado esta semana na Harvard Business Review, quebrou essa ilusão. A investigação, que acompanhou 200 funcionários de uma empresa tecnológica dos EUA durante oito meses, revela uma realidade nitidamente diferente: em vez de reduzir o trabalho, as ferramentas de IA estão consistentemente a intensificá-lo.

À medida que nós na Creati.ai analisamos estas descobertas, torna-se claro que estamos a testemunhar a emergência de um "paradoxo da produtividade". Embora as métricas de produção possam estar a subir, o custo humano — medido em fadiga cognitiva, fronteiras borradas e taxas de esgotamento (burnout) skyrocketing — está a subir ainda mais depressa.

Desvendando as Descobertas da UC Berkeley

O estudo, liderado pela Professora Associada Aruna Ranganathan e pela investigadora Xingqi Maggie Ye da Haas School of Business, oferece um dos olhares mais detalhados até agora sobre como a adoção da IA se desenrola no terreno. Ao contrário de inquéritos amplos que dependem de sentimentos auto-reportados, esta investigação inseriu observadores numa força de trabalho que adotou voluntariamente ferramentas de IA Generativa (Generative AI).

Os investigadores identificaram um fenómeno que designam por "expansão da carga de trabalho (workload creep)". Embora as tarefas individuais fossem de facto concluídas mais depressa, o tempo poupado não era recuperado pelos funcionários para descanso ou pensamento profundo. Em vez disso, era imediatamente preenchido com mais trabalho, frequentemente de uma natureza diferente da função principal do funcionário.

De acordo com o estudo, a intensificação do trabalho é impulsionada por três mecanismos específicos que muitas vezes passam despercebidos pela gestão até que o esgotamento se instale.

1. Expansão de Tarefas

A IA reduz a barreira de entrada para tarefas técnicas complexas. No estudo, os gestores de produto começaram a escrever o seu próprio código e os investigadores de utilizadores começaram a assumir tickets de engenharia. Embora esta "democratização de competências" tenha parecido empoderadora inicialmente, significou que os funcionários estavam efetivamente a absorver funções que anteriormente pertenciam a outros departamentos. O resultado foi um alargamento significativo do âmbito sem qualquer ajuste nas expectativas formais do cargo.

2. O Apagamento das "Micro-Pausas"

Uma das descobertas mais insidiosas foi a forma como a IA corroeu as pausas naturais num dia de trabalho. Num fluxo de trabalho tradicional, encontrar um obstáculo significava frequentemente fazer uma pausa para pensar ou consultar um colega. Com a IA, a solução está sempre a apenas "um prompt de distância". Os funcionários reportaram preencher cada momento livre — incluindo pausas para almoço e os minutos entre reuniões — com consultas "rápidas" de IA. O tempo de inatividade mental necessário para a recuperação foi sistematicamente eliminado pelo fascínio das respostas instantâneas.

3. Sobrecarga de Multitarefa

O estudo descreve um "novo ritmo" de trabalho onde os funcionários gerem múltiplos fios ativos simultaneamente. Um programador pode estar a depurar manualmente um script enquanto um agente de IA gera um segundo, e uma terceira janela executa uma suite de testes. Este processamento paralelo cria uma carga cognitiva pesada, transformando o trabalhador num controlador de tráfego de alta velocidade para produções digitais, em vez de um criador focado.

Visualizando a Mudança: Trabalho Tradicional vs. Trabalho Potenciado por IA

Para melhor compreender como a textura do dia de trabalho mudou, podemos comparar o fluxo de trabalho pré-IA com os padrões intensificados observados no estudo de Berkeley.

Tabela: O Impacto da IA na Dinâmica do Fluxo de Trabalho

Os Custos Cognitivos da Produtividade "Sempre Ativa"

As descobertas de Berkeley alinham-se com um corpo crescente de evidências relativas à fadiga cognitiva na era da IA. Quando os trabalhadores delegam tarefas rotineiras à IA, ficam apenas com os componentes de tomada de decisão de alto risco e de resolução de problemas complexos dos seus trabalhos. Embora isto soe ideal em teoria, o cérebro humano não está desenhado para operar no pico da intensidade cognitiva durante oito horas seguidas sem o "limpador de palato" das tarefas de menor valor.

O estudo observa que os funcionários sentiram inicialmente um surto de ímpeto, descrevendo a IA como um "parceiro" que os ajudava a avançar nos atrasos. No entanto, este ímpeto era frequentemente ilusório. Ao sexto mês do estudo, os relatos de esgotamento, ansiedade e paralisia de decisão tinham disparado. Os investigadores alertam que o que parece um milagre de produtividade no primeiro trimestre, muitas vezes leva à rotatividade e à degradação da qualidade no terceiro.

Além disso, a "sobrecarga de multitarefa" mencionada no relatório destaca um mal-entendido crítico da atenção humana. Nós não somos verdadeiros multitarefa; somos alternadores de tarefas (task-switchers). Cada vez que um trabalhador alterna entre rever o output da IA, escrever um novo prompt e verificar um facto, incorre num "custo de alternância". Ao longo de um dia, estes micro-custos acumulam-se numa exaustão mental profunda.

Um Apelo à Ação para a Liderança

Para os líderes empresariais, o estudo da UC Berkeley serve como um aviso urgente: não confundam atividade com produtividade sustentável. As métricas que muitas empresas utilizam atualmente para medir o sucesso da IA — tais como linhas de código escritas ou tickets fechados — estão a capturar o volume de trabalho, mas a ignorar a intensidade.

Os investigadores enfatizam que esta intensificação do trabalho é em grande parte voluntária. Os funcionários não estão necessariamente a receber ordens para fazer mais; são seduzidos pelas capacidades das ferramentas para assumirem mais. Isto torna o problema mais difícil de detetar e mais difícil de resolver.

Recomendações para uma Estratégia de IA Sustentável:

• Implementar "Práticas de IA": O estudo sugere que as organizações precisam de estabelecer normas intencionais, ou uma "prática de IA". Isto inclui pausas obrigatórias e diretrizes claras sobre quando não usar IA.
• Redefinir Produtividade: Afastar-se de métricas baseadas em volume (que a IA pode facilmente inflacionar) em direção a métricas baseadas em resultados. Meça o impacto do trabalho, não apenas a velocidade da sua produção.
• Salvaguardas no Âmbito: Os gestores devem estar vigilantes quanto à "expansão do âmbito". Só porque um gestor de marketing pode gerar consultas SQL com IA, não significa que deva estar a fazer o trabalho da equipa de dados além do seu próprio.
• Priorizar a Conexão Humana: À medida que as interações com agentes de IA aumentam, o tempo para a colaboração humano-para-humano — que frequentemente fornece apoio emocional e faíscas criativas — deve ser protegido.

Navegando o Futuro do Trabalho

Na Creati.ai, continuamos otimistas quanto ao potencial da inteligência artificial para transformar indústrias. No entanto, a transformação não pode ocorrer à custa da saúde mental da força de trabalho. A ferramenta deve servir o humano, e não o contrário.

O estudo da UC Berkeley não é uma condenação da tecnologia, mas uma crítica à forma como a estamos a implementar atualmente. Se continuarmos a tratar a IA exclusivamente como um mecanismo para espremer mais horas do dia, enfrentaremos uma crise de esgotamento que nenhum algoritmo pode resolver. O caminho a seguir exige uma reformulação deliberada do trabalho — uma que reconheça os nossos limites cognitivos e priorize a criatividade sustentável a longo prazo em vez de surtos de eficiência a curto prazo.

À medida que avançamos em 2026, a vantagem competitiva pertencerá não às empresas que usam a IA para correr mais depressa, mas àquelas que a usam para correr durante mais tempo.