Uso excessivo de IA pode fazer colegas pensarem que você é relaxado no trabalho, diz especialista

A inteligência artificial pode aumentar a produtividade, mas delegar tarefas demais à tecnologia, sem revisão ou julgamento crítico, pode produzir o efeito contrário: comprometer a qualidade das entregas e até a reputação profissional.

A popularização da inteligência artificial generativa trouxe uma nova possibilidade para o ambiente corporativo: produzir relatórios, apresentações, textos e análises em poucos minutos. 

Mas, para Rafael Crispim, professor da Saint Paul Escola de Negócios e especialista em IA aplicada aos negócios, existe um limite entre usar a tecnologia para ganhar produtividade e simplesmente transferir para ela responsabilidades que continuam sendo humanas.

Em entrevista à EXAME, Crispim afirma que um dos riscos do uso indiscriminado da IA é justamente a percepção que o profissional pode transmitir à própria equipe.

"Talvez essa pessoa que usa de forma indiscriminada a inteligência artificial para todas as atividades dela, sem muito julgamento crítico, pode ser percebida pelos seus colegas ou até pela sua liderança como uma pessoa que um pouco 'relaxada'", afirmou.

Segundo ele, o problema não está em utilizar a tecnologia, mas em delegar a ela tarefas sem avaliar se o resultado realmente faz sentido.

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O problema não é usar IA, mas parar de pensar

Crispim aponta três riscos principais para profissionais que utilizam IA generativa de forma excessiva e sem moderação.

O primeiro é a produção de grandes volumes de conteúdo sem relevância. A ferramenta pode gerar um relatório de dezenas de páginas rapidamente, mas quantidade não significa necessariamente qualidade ou utilidade.

"O primeiro é a pessoa produzir muito volume de conteúdo que não tem muita relevância para a organização, para o processo que ela está conduzindo. Então, talvez ela consiga produzir um relatório de 50 páginas, mas que não quer dizer nada", disse.

O segundo risco é a exposição de informações sensíveis. Documentos estratégicos, dados internos e informações confidenciais podem ser inseridos em ferramentas de IA sem que o usuário compreenda completamente as implicações desse compartilhamento.

O terceiro está relacionado à própria carreira. Quando o profissional passa a delegar praticamente todas as tarefas à ferramenta e deixa de avaliar o resultado, pode transmitir aos colegas e à liderança a impressão de que não está se dedicando ao trabalho.

A avaliação encontra respaldo em pesquisas recentes sobre o uso de IA no trabalho. Um estudo da Microsoft Research com 319 profissionais do conhecimento identificou que uma maior confiança na IA estava associada a menor esforço de pensamento crítico durante tarefas realizadas com a tecnologia. 

Os pesquisadores também observaram que a IA desloca o papel do pensamento crítico para atividades como verificar informações, integrar respostas e supervisionar a execução. 

IA pode aumentar produtividade, mas exige repertório

Para Crispim, a solução não é reduzir o uso da tecnologia, mas aumentar a capacidade de quem a utiliza.

Ele defende que o profissional tenha repertório suficiente para identificar quando uma resposta da IA está correta, incompleta ou simplesmente errada. Isso é especialmente importante diante das chamadas alucinações, quando sistemas generativos apresentam informações incorretas com aparência de segurança.

As próprias ferramentas já estão procurando otimizar os seus modelos para tentar minimizar esse tipo de problema. Mas, para o profissional, o que eu acho que é fundamental é ter repertório.

Na avaliação do professor, atualização constante, cursos e formação especializada ajudam o profissional a fazer esse julgamento.

"Para mim: estudar. A palavra-chave é essa", resumiu.

O argumento também muda a forma de enxergar a produtividade proporcionada pela IA. Um estudo de campo com cerca de 6 mil trabalhadores do conhecimento conduzido por pesquisadores da Microsoft mostrou que o acesso a uma ferramenta de IA reduziu o tempo gasto com e-mails e acelerou moderadamente a produção de documentos, mas não alterou de forma significativa o tempo gasto em reuniões. 

Ou seja, a tecnologia pode economizar tempo em determinadas atividades, mas isso não significa que todas as etapas do trabalho possam ser simplesmente automatizadas.

O novo papel do líder é cobrar julgamento

Nesse cenário, a responsabilidade não fica apenas com o profissional. Para Crispim, a liderança também precisa mudar sua postura.

"Hoje, principalmente com a inteligência artificial generativa, temos a possibilidade de gerar muito conteúdo. Sejam relatórios, textos ou até apresentações tudo de forma automatizada e num volume muito grande", afirmou.

Cabe ao líder, segundo ele, incentivar o time a avaliar se aquilo que foi produzido é útil, relevante e capaz de gerar valor para a empresa.

Isso significa que uma entrega produzida com IA não deveria ser considerada pronta apenas porque está bem escrita ou visualmente convincente. A equipe precisa verificar informações, analisar contexto e decidir se o resultado atende ao objetivo original.

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O desafio ganha importância porque a IA também pode ser utilizada de diferentes maneiras dentro de uma organização. Crispim divide as aplicações em três grandes grupos: IA preditiva, IA generativa e agentes de IA.

A primeira pode apoiar decisões baseadas em grandes volumes de dados. A segunda acelera a produção de conteúdos e tarefas operacionais. Já os agentes podem automatizar processos a partir do conhecimento de quem trabalha diretamente com aquela atividade.

O domínio da IA pode se tornar tão básico quanto o Excel

Para Crispim, aprender a utilizar IA deixou de ser uma habilidade restrita a profissionais de tecnologia.

"Eu diria que a inteligência artificial hoje está para os dias de hoje assim como o Excel, por exemplo, esteve para os profissionais de algumas décadas atrás", afirmou.

Segundo ele, profissionais de diferentes gerações precisam compreender como essas ferramentas funcionam, elaborar comandos adequados, avaliar as respostas e "lapidar" as informações produzidas pela tecnologia.

A capacitação, portanto, não deveria ser tratada como um treinamento pontual. O próprio professor defende que empresas ofereçam formações e treinamentos, enquanto os profissionais também busquem atualização por conta própria.

Empresas também precisam criar limites para o uso da IA

O cuidado se estende às organizações. Crispim afirma que empresas precisam estabelecer políticas claras sobre o que pode ou não ser inserido em ferramentas de inteligência artificial.

É fundamental que a empresa defina as suas balizas, uma política de uso da inteligência artificial, que isso seja transmitido para todos os funcionários da organização.

O professor destaca especialmente o risco de exposição de informações estratégicas, que podem representar uma vantagem competitiva para a companhia.

Para ele, não basta criar uma política de uso. É necessário comunicar as regras, realizar capacitações recorrentes e manter os funcionários informados sobre os riscos.

A preocupação ocorre em um momento de aceleração da adoção da IA. O estudo ROI do Bem-Estar 2026, da Wellhub, realizado com mais de 1.500 líderes de RH em dez países, mostra que 62% dos entrevistados temem perder talentos com habilidades relacionadas à IA, enquanto 88% apontam a retenção de profissionais de alta performance como prioridade para 2026.

Nesse contexto, a capacidade de utilizar IA não significa apenas saber produzir mais em menos tempo. Para o profissional, o diferencial passa também por saber quando confiar na ferramenta, quando questioná-la e quando fazer o trabalho por conta própria.

É justamente nessa diferença que, segundo Crispim, está a fronteira entre usar a IA como ferramenta de produtividade e simplesmente terceirizar o próprio trabalho para ela.

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