A IA poderia dar-lhe uma semana de trabalho de 15 horas. Não está a funcionar assim.

Tarefas que antes levavam seis horas agora levam menos de uma. Um processo de duas semanas pode, às vezes, ser concluído numa tarde.

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Mas os trabalhadores não estão a recuperar o seu tempo.

Em vez disso, os executivos dizem que as empresas estão a usar esses ganhos de produtividade para exigir mais output dos mesmos funcionários—transformando o que antes era uma carga de oito horas numa tarefa muito maior.

Antes, gastava seis horas nisso. Agora, leva 40 minutos. Mas ninguém o está a mandar para casa mais cedo. A ansiedade que assola a América corporativa sobre a inteligência artificial (IA) não é o que pensa. Não se trata de as máquinas tomarem conta. É o que acontece aos funcionários depois de a IA transformar o seu dia de trabalho de oito horas em duas—e o chefe ainda esperar que estejam na sua secretária até ao fecho.

Essa tensão está enraizada na forma como as empresas estão a implementar silenciosamente as ferramentas de IA. Agora, entra Yasmeen Ahmad, executiva sénior de atendimento ao cliente para estratégia de nuvem de dados, na posição de managing director do Google Cloud. Ela é a pessoa que as empresas da Fortune 500 contactam quando querem descobrir como aplicar a IA na sua infraestrutura de dados. Em outras palavras, ela ouve como a revolução da IA está realmente a acontecer nos bastidores, e não apenas num comunicado de imprensa.

Numa conversa com a Fortune, Ahmad afirmou que já está a acontecer uma eficiência impressionante em grande escala—mas os executivos mantêm isso em segredo. Tome a empresa de energia AES, que transformou um processo de auditoria e entrada de dados de 14 dias numa tarefa que agora leva apenas uma hora, disse ela. Ou a gigante de dados e análises Dun & Bradstreet, que reduziu o processamento de números de horas para minutos.

Muitos líderes empresariais hesitam em divulgar essas vitórias. “As organizações estão um pouco, talvez, nervosas,” disse Ahmad à Fortune. Em conversas privadas com o Google, ela afirmou que os executivos admitem que estão a pensar seriamente nas implicações do que todas essas eficiências sugerem.

A ansiedade reflete um paradoxo sobre um avanço gigante em poupança de tempo que, na verdade, é muito real. A questão do que substitui esse tempo não é.

courtesy of Google

Keynes chamou a isto há 100 anos—e ele também tinha medo

Economistas e filósofos já passaram por isto antes. John Maynard Keynes previu, nos anos 1930, que até 2030 seria possível uma semana de trabalho de 15 horas—e perguntou, com evidente desconforto, o que as pessoas fariam com todo esse tempo livre.

A baronesa Dambisa Moyo, economista, membro do conselho da Starbucks e da Câmara dos Lordes do Reino Unido, levantou essa mesma preocupação numa conversa recente com a Fortune. “Ele realmente disse, ‘será que eles vão contemplar Deus?’” ela observou, acrescentando que partilha a preocupação de Keynes sobre uma sensação de desarraigo facilitada pelos avanços da IA. “Existem inúmeros países no mundo onde há muitos jovens que não fazem nada,” afirmou, expressando a sua preocupação. “Eles não estão a contemplar Deus da maneira que gostaríamos que contemplassem.”

“Estou talvez mais preocupada do que Vinod Khosla sobre o que uma política pública pode fazer e como a sociedade se apresenta,” disse Moyo, referindo-se ao lendário capitalista de risco que recentemente partilhou as suas previsões com a editora-chefe da Fortune, Alyson Shontell.

courtesy of Dambisa Moyo

O Financial Times, com Tim Harford, o chamado “Economista Disfarçado,” apresentou a mesma tensão numa coluna recente, citando uma pesquisa etnográfica da UC Berkeley que revelou trabalhadores de tecnologia habilitada por IA a relatar “ímpeto e uma sensação de capacidade expandida”—mas também a sentirem-se “mais ocupados, mais estendidos, ou menos capazes de desconectar completamente.”

Essa pesquisa alinhou-se com um estudo publicado na Harvard Business Review que descobriu que os primeiros utilizadores de IA estavam a achar o trabalho mais intenso, o que alguns observadores consideram quase vampírico no seu efeito. A HBR, na verdade, tem vindo a encontrar mais estudos complementares ao longo do tempo, como o da Boston Consulting Group, que revelou que trabalhadores que supervisionam continuamente múltiplas ferramentas de IA relatam níveis mais elevados de fadiga mental, sobrecarga de informação e fadiga de decisão—chamaram-lhe “cabeça de IA queimar.” Funcionários que gastam mais tempo a monitorizar os outputs de IA, em vez de deixar os sistemas operarem de forma independente, experienciam 12% mais fadiga mental e uma sobrecarga de informação significativamente maior, sugerindo que as ferramentas que visam poupar tempo também podem criar novas camadas de trabalho cognitivo.

Harford atribui este paradoxo à história de tecnologias supostamente libertadoras: o email era mais rápido que uma carta, mas gerou uma “profusão de mensagens de baixa qualidade e pouco valor que invadem as noites e fins de semana.” PowerPoint fez com que “profissionais altamente pagos e qualificados perdessem tempo a fazer slides de má qualidade.”

Em suma, a questão não é se a IA devolve seis horas. É se alguém permite que as mantenha.

O seu dia de 8 horas agora é 2. Aqui vem 20 horas de novo trabalho

Mike Manos, diretor de tecnologia da Dun & Bradstreet, afirmou que a sua equipa está a fazer mais, mais rápido. “Passei de oito para duas horas,” disse ele à Fortune, “mas agora consigo fazer 20 horas de trabalho, porque o trabalho diminuiu… volta à produtividade.”

Em vez de mandar os trabalhadores para casa mais cedo, Manos disse que as suas equipas simplesmente fazem mais. Um ciclo de desenvolvimento de produto, que normalmente demoraria entre 24 a 36 meses, foi concluído em seis meses após a sua equipa incorporar capacidades de IA. Em vez de reduzir o quadro de pessoal, realocou esses desenvolvedores para projetos adicionais. “Não se trata tanto de as pessoas perderem empregos, ou de encolher essa força de trabalho,” afirmou. “Trata-se de nos tornarmos mais eficientes e, no nosso caso, de chegar ao mercado mais rapidamente.” Mais capacidades, serviços e funcionalidades terão de ser entregues dentro do mesmo período histórico.

courtesy of Dun & Bradstreet

Isto espelha a situação na própria Google. Ryan Salva, líder sénior de produto que ajudou a lançar o GitHub Copilot antes de se juntar ao Google como Diretor Sénior de Produto, Developer & Experiences em meados de 2024, disse à Fortune que 50% do código do Google é agora escrito por IA, resultando numa “ganho de velocidade de mais de 10%” quando multiplicado por dezenas de milhares de engenheiros. O CEO do Google, Sundar Pichai, revelou este número num podcast com Lex Fridman em meados de 2025.

Patrick Ryan, sócio-gerente nacional de aconselhamento em estratégia e mercados da KPMG, relatou uma mudança semelhante na sua rotina, dizendo à Fortune numa conversa na instalação da KPMG em Orlando Lakehouse que o tempo gasto a preparar reuniões executivas—que antes representava uma “parte enorme” do seu dia—caiu cerca de 75% após a implementação do Gemini na KPMG. Dentro de duas semanas após o lançamento, estimou que mais de 90% dos profissionais da KPMG estavam a usar a ferramenta.

Tim Walsh, presidente e CEO da KPMG U.S., concordou numa entrevista que as empresas estão a fazer o trabalho difícil de reduzir a tarefa proverbial de seis horas para duas horas, e que não prevê uma semana de trabalho à Keynes, enquadrando a questão como uma história de crescimento. “Isto significa que posso processar mais volume no meu negócio,” afirmou, concordando que a maioria dos CEOs está a trabalhar na mesma direção. “O meu negócio deve crescer e vai crescer. Vejo o número de empregados a aumentar, não a diminuir, por causa disso.” Walsh reconheceu que “a composição” dos trabalhadores vai mudar, mas destacou: “esta é uma oportunidade enorme.”

courtesy of KPMG

Uma verificação de realidade do topo da hierarquia

Nem todos estão a ver vitórias tão claras. Peter Cappelli, professor da Wharton que estuda a adoção de IA nas empresas, disse anteriormente à Fortune que a realidade é “muito trabalho árduo, muito caro, e não um assassino de empregos instantâneo.” Tome a empresa de serviços digitais Ricoh, que Cappelli estudou de perto. A IA ajudou-a a tornar-se três vezes mais eficaz, ao mesmo tempo que reduziu o número de funções para apenas três, mas a um custo elevado de 200.000 dólares por mês. A Ricoh confirmou esses números à Fortune, com o VP Ashok Shenoy a notar que o projeto atingiu o ponto de equilíbrio dentro de um ano.

A razão pela qual as empresas ainda precisam de funcionários, disse Cappelli, é que “muitos problemas têm de ser resolvidos, e são mais difíceis de resolver se forem derivados da IA… por isso, essa é a recompensa, mas não é barato, e demorou muito tempo a fazer.” Os títulos de trabalho também estão em mudança. Cappelli já ouviu empresas a experimentar termos como “advogado” ou “gestor de jornada” para substituir o antigo “agente”—parcialmente porque se tornou hopelessly ambíguo na era dos agentes de IA, e parcialmente porque o papel humano está a tornar-se algo novo.

Venki Padmanabhan, atualmente gestor de uma fábrica de uma empresa de manufatura em Ohio, após uma carreira global que incluiu várias passagens como CEO na Índia, disse à Fortune que passou décadas a estudar o potencial humano no local de trabalho, e tem uma visão mais longa da história. O seu exemplo favorito é uma fábrica da Siemens em Amberg, Alemanha, que manteve os mesmos 1.100 funcionários durante 20 anos, enquanto a tecnologia evoluía ao seu redor. Esses trabalhadores geraram oito vezes mais output empresarial. (A Siemens chama isto a sua “fábrica do futuro.”)

“As empresas que percebem como desbloquear essa inteligência, envolver as suas pessoas, usar o conhecimento tácito que já possuem, e depois aplicar a IA, vão ganhar de forma extraordinária,” afirmou.

As empresas que simplesmente cortam, alertou, “vão espremer o valor económico do conhecimento que a IA tinha de práticas passadas durante talvez 10, 15 anos. Mas não há mais conhecimento novo a ser desenvolvido porque os humanos desenvolvem conhecimento, e depois o poço seca.”​

A resposta honesta, resumiu Manos, é que essas seis horas livres que acabou de poupar usando IA não vão chegar tão cedo. O que vem aí é uma abertura maior—mais problemas a resolver, mais projetos a perseguir, uma versão maior do trabalho. “O trabalho não vai desaparecer,” disse ele. “Peças e partes do trabalho podem desaparecer, mas isso só significa que vamos poder abordar mais.”​

Manos destacou que a Dun & Bradstreet tem origem antes da Guerra Civil e sobreviveu a várias iterações de negócio desde os tempos de Abraham Lincoln. O modelo de organizar dados, apontou, costumava ser muito diferente. “Antes, era montar num cavalo, ir à cidade, descobrir quem era o ferreiro e quem era o merceeiro, e escrevia-se tudo num livro.” O trabalho é o mesmo de então, mas todos os cavalos desapareceram, todas as localizações mudaram. O contexto mudou, mas ainda funciona.

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