O que é IA performática? Entenda o fenômeno que chegou às empresas

Um levantamento recente deu nome a um comportamento que já circula nos escritórios. Segundo a Visier, empresa de software para gestão de pessoas, 48% dos trabalhadores americanos admitem exagerar o uso ou o domínio que têm de inteligência artificial diante de colegas e líderes, ao menos algumas vezes. O fenômeno foi batizado de IA performática.

A pesquisa ouviu 1.000 funcionários em tempo integral nos Estados Unidos e foi divulgada em setembro de 2026. Os resultados ajudam a entender como a pressão por adoção de IA pode afetar a forma como as empresas medem o uso da tecnologia.

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O que é IA performática

O termo vem de performance, no sentido de encenação. IA performática é a demonstração de uso ou de conhecimento em inteligência artificial feita para atender às expectativas da empresa, sem que isso corresponda necessariamente a um uso efetivo da tecnologia.

Na prática, o comportamento pode aparecer de formas variadas. Um profissional cita ferramentas de IA em reuniões para parecer atualizado, outro acessa uma plataforma apenas para cumprir uma meta de uso, e um terceiro afirma aplicar a tecnologia em tarefas nas quais ela pouco contribui.

Por que o comportamento surgiu

De acordo com a Visier, o fenômeno está ligado à pressão e à falta de clareza. No levantamento, 45% dos entrevistados disseram sentir pressão para usar IA sem ter confiança para aplicá-la bem. Apenas 21% concordaram fortemente que o empregador oferece treinamento e apoio adequados para a adaptação.

Muitas companhias acompanham a adoção por indicadores como número de usuários ou frequência de acesso. Andrea Derler, pesquisadora da Visier, afirma que a adoção não pode ser medida apenas por quantos funcionários usam uma ferramenta ou com que frequência. Nesse cenário, o indicador pode refletir cumprimento de metas, e não o engajamento real com a tecnologia.

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Quais são os riscos para as empresas

O principal efeito é a distorção dos dados. Se os indicadores mostram uso alto, a liderança pode concluir que as equipes estão preparadas, enquanto os resultados concretos não acompanham. Decisões de investimento e de treinamento podem, assim, partir de um retrato incompleto.

Vale observar que a pesquisa foi feita nos Estados Unidos e se baseia no relato dos próprios trabalhadores. Por isso, os números não podem ser transpostos diretamente para o mercado brasileiro.

Como lidar com o fenômeno

Os entrevistados apontaram o que ajudaria a reduzir a pressão: treinamento e capacitação em IA (32%), transparência dos líderes (31%), oportunidades de crescimento na carreira (24%) e comunicação mais clara (18%). 

Segundo o HR Brew, que repercutiu o estudo, as áreas de recursos humanos também podem estimular a experimentação com IA e abrir espaço para falar sobre erros.

Uma alternativa apontada em análises sobre o estudo é avaliar tarefas concluídas e a qualidade das decisões, em vez de contar acessos. Um exemplo é medir quanto tempo uma equipe economizou ao usar a ferramenta para resumir relatórios, com revisão humana do resultado.

O conceito é recente e está associado a uma pesquisa específica, mas destaca uma distinção que passou a orientar discussões sobre adoção: registrar o uso de inteligência artificial é diferente de comprovar o que ele entrega no dia a dia de trabalho.

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