Imagem criada com IA, a partir de um prompt do autor.
Nos Estados Unidos, entre empregados de organizações que já adotaram IA, 65% dizem que ela melhorou sua produtividade e eficiência — e isso vale até para quem a usa pouco. Mas, quando a pergunta sai do rendimento de cada um e chega à empresa, o entusiasmo encolhe: no mesmo grupo, só cerca de 1 em 10 concorda fortemente que a IA transformou o jeito como o trabalho é feito ali.
Os números são de uma pesquisa do Gallup (empresa de análises e consultoria, com mais de 90 anos de pesquisas de opinião) feita entre 4 e 19 de fevereiro de 2026 com 23.717 empregados nos Estados Unidos. A margem de erro, de 0,9 ponto, vale para a amostra inteira e não para recortes como o das empresas que adotaram IA. E a distância entre os dois números interessa mais a quem fecha o orçamento de 2027 do que cada um sozinho, porque “o time está mais produtivo” serve de argumento para os dois lados da mesa — para comprar mais licenças e para enxugar a equipe.
Mesma pesquisa, outra pergunta
Dá vontade de fazer a conta de cabeça e chamar a diferença entre 65 e 10 de desperdício. As duas cifras vêm do mesmo grupo de pessoas, mas respondem a perguntas diferentes: uma fala do efeito da IA no próprio trabalho e a outra, do jeito como a empresa inteira trabalha — com uma régua bem mais alta, porque só conta quem concorda fortemente que a IA “transformou” o trabalho, e não quem notou um ajuste na rotina.
Por isso a distância não mede desperdício nem prova que o ganho não existe. Mostra que muita gente sente o próprio dia render mais e pouca gente enxerga a empresa funcionando de outro jeito.
Uma fornecedora de IA chega a um resultado parecido
O Work AI Index 2026, que a Glean (empresa de plataforma de IA para o trabalho) fez com 6.000 trabalhadores digitais nos EUA, no Reino Unido e na Austrália entre dezembro de 2025 e janeiro de 2026, chega a um desenho parecido. Ali, 75% dizem que a IA os deixa mais produtivos, mas só 13% dizem que a organização tem desempenho significativamente melhor por causa dela. O relatório fala ainda em cerca de 11 horas economizadas por semana, por pessoa, e em 6,4 horas semanais de “botsitting”, o tempo gasto supervisionando a própria IA.
Vale lembrar quem fez a conta: a Glean vende a ferramenta, e o relatório usa dados da própria plataforma, então não é uma fonte independente. A direção bate com a do Gallup, mas os números não se comparam — perguntas, públicos e bases mudam de uma pesquisa para a outra.
Quando alguém mede, a história muda
Parte da confusão vem de três medidas que andam misturadas: quanto a pessoa sente que rendeu, quanto o relógio ou o contracheque de fato registram e quanto a empresa ganhou ou economizou no fim do ano. As pesquisas de opinião mostram com folga só a primeira e nenhuma das fontes deste texto mede a terceira.
A METR, organização sem fins lucrativos que avalia o que a IA de ponta consegue fazer e os riscos que isso traz, foi atrás da segunda com o teste mais incômodo. Num ensaio randomizado — desenho em que um sorteio decide quando a IA pode ser usada —, 16 desenvolvedores experientes de código aberto fizeram 246 tarefas reais e quem pôde usar IA levou 19% mais tempo. Os mesmos desenvolvedores esperavam ser 24% mais rápidos e, ao final, ainda acreditavam ter sido 20% mais rápidos. Nada como um cronômetro para estragar uma boa sensação. A própria METR avisa que o resultado não vale para a maioria dos desenvolvedores nem para outros domínios, mas a distância entre o que se sentiu e o que o relógio marcou está ali, sem retoque.
Na Dinamarca, os economistas Anders Humlum (da Chicago Booth) e Emilie Vestergaard (da Universidade de Copenhague) foram buscar a resposta longe da opinião de quem usa, cruzando pesquisas de adoção com registros administrativos. O estudo saiu como working paper do NBER, instituição privada e sem fins lucrativos de pesquisa econômica, e esse tipo de artigo circula sem revisão por pares. Dois anos depois do lançamento do ChatGPT, o efeito sobre rendimentos e horas registradas era nulo, com precisão suficiente para descartar qualquer coisa acima de 2%. Isso enquanto empregadores adotavam chatbots, trabalhadores relatavam ganho de produtividade e surgiam tarefas novas ligadas à IA. Para os autores, a tecnologia remodela o trabalho muito antes de aparecer em ganhos ou horas.
E os CEOs? Segundo reportagem do Search Engine Journal sobre a 29ª Global CEO Survey da PwC (rede global de auditoria e consultoria), 56% de 4.454 CEOs disseram que a empresa não teve nem aumento de receita nem redução de custos com IA nos 12 meses anteriores. É percepção de novo, só que agora de quem assina o orçamento.
A causa ainda é palpite
Dá para suspeitar de uma explicação: o ganho fica na tarefa porque o fluxo de trabalho em volta dela continua o mesmo. Faz sentido, mas é hipótese — nenhuma dessas pesquisas testa redesenho de processo.
Também não há base para a narrativa oposta, a de que a IA não mexe em nada. O estudo dinamarquês mostra tarefas novas surgindo e gente trocando de ocupação mesmo sem efeito em rendimentos e horas — e isso já é o trabalho se reorganizando, ainda que não apareça na folha de pagamento.
O mesmo cuidado vale para o argumento de pessoal. No Gallup, empregados de organizações que adotaram IA relatam mais redução de quadro na empresa (23% contra 16% nas que não adotaram) e também mais contratação (34% contra 28%) — é a percepção de quem trabalha ali, não um registro das próprias empresas. E quem adota IA pode ser simplesmente outro tipo de empresa — maior, de outro setor, em outra fase —, por isso o dado não sustenta nem o corte nem a contratação por causa da IA.
Antes de comprar licença ou cortar gente
Numa reunião de orçamento, a sensação do time pode entrar na sala com cara de dado, num slide com percentual e tudo. Três perguntas ajudam a separar uma coisa da outra:
- O argumento vem do que o time sente, de uma medição ou do resultado da empresa?
- Alguém mediu tempo, custo ou entrega antes e depois da ferramenta?
- Em que ponto o processo mudou, e quem responde por essa mudança?
A terceira é a mais desconfortável — e nenhuma dessas pesquisas chegou a medir a resposta.