O gestor que não usa IA está ficando para trás? O que mostram os dados de produtividade

A diferença entre uma equipe que apenas testa inteligência artificial e outra que realmente incorpora a tecnologia ao trabalho pode começar pela liderança.

Dados recentes mostram que o comportamento dos gestores tem relação direta com a maneira como funcionários experimentam ferramentas de IA, desenvolvem novas habilidades e aplicam esses recursos nas tarefas do dia a dia.

Uma pesquisa da Microsoft com 20 mil profissionais de dez países, incluindo o Brasil, mostra que apenas 26% dos usuários de IA dizem que sua liderança está claramente alinhada sobre como utilizar a tecnologia.

Ao mesmo tempo, 65% afirmam ter receio de ficar para trás caso não se adaptem rapidamente.

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O exemplo começa no gestor

O comportamento do líder parece ter peso considerável. Em um estudo separado, realizado pela Microsoft com 1.800 trabalhadores, funcionários relataram um aumento de 17 pontos na percepção de valor da IA quando os gestores demonstravam ativamente como utilizá-la.

A diferença também apareceu em outros indicadores: o pensamento crítico sobre o uso da tecnologia subiu 22 pontos, enquanto a confiança em ferramentas de IA com capacidade de executar tarefas de forma mais autônoma teve alta de 30 pontos quando os gestores atuavam como referência.

Na prática, isso significa que aprender a utilizar a tecnologia pode fazer parte da própria função de liderança. Um gestor que testa ferramentas, compartilha aprendizados e estabelece critérios de qualidade cria referências para que a equipe faça o mesmo.

Produtividade não cresce sozinha

Os números sobre produtividade também precisam ser interpretados com cuidado. Uma pesquisa da Microsoft Research, publicada em agosto de 2026, analisou dados de uso do Microsoft 365 em grandes empresas internacionais.

Entre os usuários que utilizaram IA mais de 100 vezes durante um período de 20 semanas, houve aumento de 21,2% nas ações relacionadas a produtividade e de 7,1% nas atividades de comunicação.

O resultado não significa que qualquer funcionário ficará 21,2% mais produtivo simplesmente por começar a usar um chatbot. O estudo mede mudanças na atividade dentro dos aplicativos e mostra uma associação entre adoção frequente da IA e maior volume de determinadas ações de trabalho.

A diferença é importante. Mais tarefas concluídas não necessariamente significam melhores decisões ou resultados.

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O papel do gestor muda

Outro levantamento, da McKinsey, ajuda a explicar por que a liderança aparece nesse debate.

Em pesquisa com gestores e executivos, empresas mais avançadas na aplicação de IA apresentaram níveis maiores de produtividade e lucratividade, mas os resultados também estavam associados a práticas de gestão, como definição de indicadores, realocação de recursos e acompanhamento contínuo do desempenho.

Para o gestor, portanto, a questão vai além de recomendar uma ferramenta para a equipe. É preciso decidir onde a IA realmente acrescenta valor, quais tarefas podem ser automatizadas e em quais situações a revisão humana continua indispensável.

Usar IA também exige saber quando não usar

A adoção acelerada traz outro desafio: evitar que produtividade seja confundida com volume. O levantamento de 2026 da Microsoft aponta que fatores organizacionais, como cultura, apoio dos gestores e práticas de desenvolvimento de talentos, respondem por mais de duas vezes o impacto associado a fatores individuais, como comportamento e mentalidade.

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Isso coloca o gestor no centro da mudança. Ele precisa criar espaço para experimentação, definir padrões para trabalhos produzidos com IA e, principalmente, ajudar a equipe a avaliar os resultados.

Os dados não permitem afirmar que um gestor que não utiliza IA necessariamente terá desempenho pior. Eles apontam algo mais específico: a liderança influencia a capacidade de uma organização transformar o uso da tecnologia em resultado.

Em 2026, entender essa dinâmica pode ser tão importante quanto conhecer a ferramenta escolhida.