O efeito “multiplicador” da IA: como um profissional pode ampliar capacidade de entrega no trabalho

Uma série de estudos recentes ajuda a dimensionar o impacto da inteligência artificial sobre o trabalho profissional. Experimentos conduzidos por pesquisadores do MIT, Stanford e Harvard encontraram ganhos de velocidade, qualidade e produtividade quando trabalhadores utilizaram ferramentas de IA em determinadas tarefas.

Os resultados ajudam a explicar o chamado efeito multiplicador da IA. A expressão não designa uma métrica científica específica, mas descreve uma possibilidade observada nas pesquisas: uma pessoa pode conseguir concluir mais trabalho no mesmo período quando a tecnologia assume parte das etapas de execução.

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O que as pesquisas descobriram

Um dos primeiros experimentos de grande repercussão foi realizado por Shakked Noy e Whitney Zhang, pesquisadores do MIT, e publicado na revista Science em 2023.

O estudo envolveu 453 profissionais com formação universitária que realizaram tarefas de escrita relacionadas às suas ocupações. O grupo que recebeu acesso ao ChatGPT terminou as atividades 40% mais rápido, em média, e apresentou resultados 18% melhores em qualidade.

O experimento não significa que profissionais ficaram 40% mais produtivos em qualquer atividade. O resultado foi observado especificamente nas tarefas de escrita analisadas pelos pesquisadores.

Outro estudo, publicado no Quarterly Journal of Economics em 2025 por Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond, analisou 5.172 agentes de atendimento ao cliente.

Os trabalhadores que receberam acesso a um assistente de IA resolveram, em média, 15% mais problemas por hora. O ganho não foi uniforme: trabalhadores menos experientes tiveram aumentos maiores de velocidade e qualidade, enquanto os profissionais mais experientes registraram ganhos menores de velocidade e pequenas quedas de qualidade.

Mais capacidade sem necessariamente aumentar a jornada

Os resultados ajudam a entender como a IA pode ampliar a capacidade individual.

Imagine um profissional que precisa produzir um relatório. Antes, ele poderia gastar parte do expediente pesquisando documentos, organizando informações, estruturando o texto e revisando o material.

Com uma ferramenta de IA, algumas dessas etapas podem ser aceleradas. O profissional pode solicitar uma primeira estrutura, resumir documentos ou organizar informações e dedicar mais tempo à análise e tomada de decisão.

Nesse cenário, a tecnologia não substitui necessariamente o profissional. Ela reduz o tempo gasto em determinadas etapas e pode abrir espaço para outras atividades.

O efeito também aparece no trabalho de conhecimento

Um experimento publicado em 2026 na Organization Science analisou 758 consultores da Boston Consulting Group realizando tarefas de conhecimento.

Em 18 tarefas consideradas dentro das capacidades do GPT-4, os profissionais que utilizaram a ferramenta concluíram 12,2% mais tarefas e foram 25,1% mais rápidos, além de apresentarem resultados de maior qualidade.

O estudo foi conduzido por Fabrizio Dell'Acqua, Edward McFowland III, Ethan Mollick, Hila Lifshitz-Assaf, Katherine Kellogg, Saran Rajendran, Lisa Krayer, François Candelon e Karim Lakhani, pesquisadores ligados a instituições como Harvard, Wharton, MIT e outras universidades.

O resultado é particularmente relevante para entender a ideia de multiplicação. O profissional não recebeu simplesmente uma ferramenta para fazer uma única tarefa mais rápido. Em determinadas atividades, conseguiu aumentar o volume de trabalho realizado e reduzir o tempo necessário para concluí-lo.

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Mas a IA não funciona igualmente em todas as tarefas

Os mesmos estudos mostram por que produtividade não pode ser tratada como consequência automática do uso de IA.

Na pesquisa com os consultores, os ganhos apareceram nas tarefas que estavam dentro das capacidades da tecnologia. Em uma tarefa complexa de gestão considerada fora dessa fronteira, os participantes que utilizaram IA tiveram 19 pontos percentuais menos probabilidade de chegar à resposta correta.

Os pesquisadores chamaram essa característica de “fronteira tecnológica irregular”. Em termos simples, significa que a IA pode ser muito eficiente em uma atividade e apresentar dificuldades em outra que parece semelhante.

Por isso, o profissional precisa identificar quais etapas podem ser delegadas à tecnologia e quais exigem conhecimento, contexto e julgamento humano.

Como transformar ganho de produtividade em capacidade

Na prática, o efeito multiplicador depende de como o tempo economizado é utilizado.

Um profissional pode usar a IA para:

• produzir uma primeira versão de um documento;
• resumir materiais extensos;
• organizar informações;
• comparar alternativas;
• analisar dados;
• automatizar tarefas repetitivas;
• adaptar um mesmo conteúdo para diferentes formatos.

A etapa seguinte é revisar o resultado e direcionar o tempo economizado para atividades que exigem conhecimento e decisão.

Isso muda a função do profissional dentro do processo. Em vez de executar manualmente todas as etapas, ele passa a definir o objetivo, orientar a ferramenta, verificar o resultado e decidir o que será aproveitado.

A habilidade está em saber onde usar IA

As pesquisas indicam que o ganho não está apenas no acesso à tecnologia. A experiência do profissional, o tipo de tarefa e a capacidade da ferramenta também interferem no resultado.

O estudo publicado no Quarterly Journal of Economics, por exemplo, identificou ganhos maiores entre trabalhadores menos experientes em determinadas atividades.

Já a pesquisa com consultores mostrou que utilizar IA em uma tarefa inadequada pode produzir o efeito contrário. A questão, portanto, não é automatizar tudo, mas identificar onde a tecnologia funciona.

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As evidências disponíveis apontam para uma mudança na forma como parte do trabalho profissional pode ser organizada. Em tarefas específicas, a inteligência artificial permite reduzir o tempo de execução, aumentar a quantidade de atividades concluídas ou melhorar a qualidade dos resultados.

O chamado efeito multiplicador está justamente nessa combinação: quando a tecnologia assume determinadas etapas, o profissional pode concentrar sua capacidade em análise, revisão, decisão e outras atividades que dependem de conhecimento humano. Os estudos, porém, mostram que esse ganho não é universal e depende de como e onde a IA é utilizada.