Estudo: IA não reduz o trabalho — ela o intensifica · teknolista

A inteligência artificial costuma ser apresentada como uma ferramenta capaz de reduzir o trabalho ao automatizar tarefas rotineiras. Na prática, porém, ela tende a intensificar o trabalho em vez de eliminá-lo. Embora acelere atividades como redigir documentos, analisar dados e resumir informações, o tempo economizado raramente se transforma em descanso ou jornadas menores. Em vez disso, a eficiência gerada abre espaço para novas responsabilidades e expectativas mais elevadas.

Um estudo de oito meses com cerca de 200 funcionários de uma empresa de tecnologia nos Estados Unidos mostrou que os profissionais que utilizavam IA trabalhavam em ritmo mais acelerado, ampliavam seu escopo de atuação e frequentemente estendiam suas horas de trabalho. À medida que as ferramentas de IA se integravam aos fluxos de trabalho, passaram a ser usadas em praticamente todas as etapas das tarefas, borrando os limites entre trabalho focado, multitarefa e até mesmo o tempo pessoal.

A intensificação do trabalho ocorreu de três formas principais: expansão de tarefas, aumento do ritmo e maior tempo de engajamento. Os profissionais não apenas concluíam atividades mais rapidamente, mas também assumiam novos tipos de demandas que antes não seriam viáveis. Tarefas adiadas eram retomadas e momentos antes ociosos eram preenchidos com mais produção, criando um ciclo contínuo de produtividade.

Embora o aumento da produção possa parecer positivo do ponto de vista de desempenho, ele traz custos cognitivos e emocionais. A pressão para aproveitar ao máximo a capacidade ampliada pela IA leva muitos trabalhadores a impor padrões mais altos a si mesmos e a assumir cargas maiores. Na ausência de normas organizacionais claras sobre o uso da IA, as pessoas tendem a se esforçar além do limite, aumentando a sobrecarga mental e o risco de esgotamento.

Para evitar padrões de trabalho insustentáveis, é necessário adotar abordagens estruturadas na integração da IA. Isso inclui definir expectativas claras, organizar o trabalho de forma a evitar sobrecarga, criar pausas intencionais e preservar tempo para julgamento humano, colaboração e recuperação. Sem uma implementação cuidadosa, a promessa de eficiência da IA pode acabar intensificando justamente o trabalho que pretendia reduzir.

Minha experiência nos últimos meses usando agentes de código confirma exatamente isso. O que acontece na prática é expansão de escopo. Funcionalidades que antes eram "nice to have", coisas que ficariam no backlog indefinidamente, de repente se tornam viáveis porque estão a um prompt de distância. E você faz. E faz mais. E mais.

Mas o gargalo real mudou: entender o código. À medida que mais código é gerado em velocidade cada vez maior, a quantidade de código que o engenheiro precisa compreender cresce proporcionalmente.

O resultado é paradoxal. A ferramenta que deveria reduzir o esforço acaba exigindo mais esforço, só que de natureza diferente. Menos criação, muito mais auditoria. A carga não diminuiu, ela aumentou...