O Fim do Teatro de Produtividade: Por Que Precisamos Repensar o que Faz um “Bom Trabalhador” na Era da IA

Durante anos, as organizações vincularam a produtividade ao esforço visível: horas trabalhadas, calendários lotados, respostas rápidas de e-mail e listas de tarefas longas. Os dados mostram que os funcionários estão trabalhando mais do que nunca, com quase um terço dos trabalhadores retornando às suas caixas de entrada às 22h. No entanto, mais atividade não se traduz necessariamente em maior impacto.

A inteligência artificial (IA) está exposta ao fato de que nos tornamos notavelmente bons em medir a ocupação, enquanto frequentemente ignoramos o que move o negócio para frente. Quando os funcionários podem automatizar horas de trabalho repetitivo e redirecionar esse tempo para resolver problemas de maior valor, devemos repensar a produtividade.

Essa mudança está redefinindo o que significa ser um “bom trabalhador”. Mais do que nunca, os líderes precisam perguntar quem está criando o maior valor para o negócio, em vez de quem está fazendo o mais trabalho.

O Teatro de Produtividade Está se Tornando Impossível de Esconder

Toda organização tem tarefas que mantêm as pessoas ocupadas sem criar muito valor.

Agendar reuniões em vários calendários. Perseguir aprovações. Copiar informações entre sistemas.

Com a IA, isso está mudando rapidamente. O trabalho rotineiro pode ser concluído em segundos. Como resultado, medir os funcionários pelo volume dessas tarefas nos diz pouco sobre sua contribuição. Com o teatro de produtividade sendo exposto, é importante entender como os funcionários usam o tempo que ganharam com as eficiências da IA para elevar seu trabalho e contribuições.

O que Faz um “Bom Trabalhador” na Era da IA

A verdadeira oportunidade com a IA reside em diferenciar entre o trabalho que não requer mais ou ainda requer esforço humano.

Vamos considerar o recrutamento. Coordenar entrevistas em vários gerentes de contratação, candidatos e fusos horários pode consumir horas todos os dias. É necessário, mas não requer pensamento estratégico. Quando os coordenadores de talentos reconhecem isso e automatizam a programação, eles ganham tempo para construir relacionamentos com os candidatos, aconselhar os gerentes de contratação e melhorar as decisões de contratação.

A pesquisa apoia essa mudança. O Barômetro de Empregos de IA da PwC de 2025 descobriu que as indústrias mais expostas à IA experimentaram um crescimento de produtividade quase quatro vezes maior desde que a IA geradora se tornou mainstream, enquanto a receita por funcionário cresceu três vezes mais rápido do que nas indústrias menos expostas à IA.

Os funcionários que prosperam na era da IA certamente se tornarão mais rápidos. Mais importante, no entanto, eles desenvolverão uma intuição mais forte para onde a expertise humana cria o maior valor e onde a tecnologia deve lidar com o trabalho rotineiro.

Eles também serão curiosos o suficiente para experimentar novas maneiras de trabalhar com a IA, continuamente construir sua fluência em IA e compartilhar o que funciona e o que não funciona com suas equipes para ajudar todos a se moverem rapidamente.

Ajudar mais funcionários a desenvolver essa mentalidade é onde as organizações têm uma grande oportunidade.

Equipando os Funcionários com as Estratégias de IA Certas para uma Melhor Produtividade

Dar aos funcionários apenas acesso a ferramentas de IA não é o suficiente para entregar ganhos de produtividade significativos.

Muitas organizações passaram os últimos dois anos introduzindo assistentes de IA, chatbots e copilotos. Embora essas ferramentas possam economizar tempo, adicionar soluções de IA isoladas às maneiras existentes de trabalhar raramente muda os resultados por si só.

A maior oportunidade vem de redesenhar como o trabalho acontece.

O Boston Consulting Group descobriu que 80% dos funcionários que trabalham dentro de uma estratégia de IA clara relataram impacto comercial mensurável, em comparação com 60% dos funcionários que tinham acesso a ferramentas de IA sem uma estratégia clara. A Gartner também alertou que muitas organizações lutam para realizar ganhos de produtividade significativos porque não redesenharam fundamentalmente o trabalho em torno da IA.

Os maiores ganhos derivam de projetar fluxos de trabalho repetíveis que permitam que a IA lide com tarefas rotineiras em todo o processo, enquanto os funcionários permanecem responsáveis por supervisão, tomada de decisões e exceções. Os fluxos de trabalho agênticos tornam isso possível, coordenando várias ações em um processo conectado em vez de tratar a IA como outra ferramenta autônoma.

Considere o atendimento ao cliente. Se um cliente precisa alterar um pedido, tradicionalmente, um representante de serviço pode gastar tempo valioso confirmar detalhes da conta, verificar o estoque, atualizar o sistema de gerenciamento de pedidos, processar alterações de pagamento e organizar o envio. A IA agêntica pode orquestrar essas etapas rotineiras em vários sistemas dentro de um fluxo de trabalho único.

Ter esse fluxo de trabalho repetível muda o papel do funcionário. O tempo agora pode ser investido em resolver problemas complexos e garantir que cada interação termine com o melhor resultado possível. Esses são os momentos que os clientes lembram e que influenciam a lealdade, a retenção e o desempenho comercial.

O Julgamento e a Expertise Humanos se Tornam Mais Importantes

À medida que as organizações constroem forças de trabalho híbridas – onde os funcionários humanos colaboram com a IA – a vantagem competitiva das pessoas aumenta em direção às capacidades exclusivamente humanas.

Um sistema de IA pode recomendar a solução mais rápida, mas as pessoas entendem se é a certa. As pessoas podem ponderar prioridades concorrentes, reconhecer o contexto organizacional e cultural, construir confiança com os clientes e colegas de trabalho e saber quando uma situação exige flexibilidade em vez de seguir o processo padrão.

A literacia em IA está se tornando rapidamente uma habilidade essencial no local de trabalho. O que separa os funcionários de alto desempenho é sua capacidade de reconhecer onde a tecnologia remove a fricção e onde a própria expertise tem o maior impacto nos clientes, colegas de trabalho e resultados organizacionais.

Se isso é o que o alto desempenho e um “bom trabalhador” parecem, as organizações precisam repensar como reconhecem e recompensam esse trabalho.

A Liderança Deve Redefinir o Sucesso

À medida que a IA expande as maneiras pelas quais os funcionários podem criar valor, os líderes de RH devem reavaliar se seus atuais quadros de desempenho capturam completamente essas contribuições. Medidas baseadas em atividade, como horas trabalhadas, tickets fechados e responsividade, têm sido úteis por muito tempo, mas agora contam apenas parte da história em organizações impulsionadas por IA.

A IA não está apenas ajudando os funcionários a concluir o mesmo trabalho de forma mais eficiente. À medida que as tarefas rotineiras são automatizadas, os funcionários têm uma capacidade maior de entrar em trabalhos mais estratégicos: resolver desafios complexos, reduzir riscos comerciais e descobrir oportunidades de crescimento completamente novas. Essas contribuições frequentemente têm um impacto mais amplo e duradouro no negócio do que as tarefas individuais que a IA removeu de sua placa.

As conversas de desempenho devem evoluir para reconhecer as maneiras adicionais pelas quais os funcionários adicionam valor. Ao lado dos resultados de negócios estabelecidos e das medidas tradicionais, os líderes devem reconhecer os funcionários que usam a IA para criar valor que ajuda a toda a organização a se adaptar mais rapidamente.

O planejamento da força de trabalho também precisa evoluir para a força de trabalho híbrida. As decisões sobre contratação, design de trabalho e desenvolvimento de carreira não podem mais ocorrer independentemente do planejamento de tecnologia. Antes que as organizações decidam quais funções precisam amanhã, elas primeiro precisam entender quais fluxos de trabalho a IA pode automatizar e onde a expertise humana cria o maior valor.

A demanda por fluência em IA – a capacidade de usar e gerenciar ferramentas de IA – cresceu sete vezes em dois anos, mais rápido do que para qualquer outra habilidade em anúncios de emprego nos EUA. No entanto, criar uma força de trabalho fluente em IA exige mais do que as organizações fornecerem acesso às ferramentas mais recentes. As pessoas são naturalmente cautelosas com a mudança, especialmente quando afeta como seu trabalho é medido. Os líderes têm a responsabilidade de fornecer orientação prática e treinamento, dar aos funcionários oportunidades de experimentar a IA e aprender uns com os outros, e estabelecer expectativas claras sobre como as medidas de sucesso estão evoluindo.

Um exemplo de orientação prática é por meio de um modelo de hub-e-espiga. Um comitê de direção central pode estabelecer práticas de IA responsáveis e prioridades estratégicas, enquanto os campeões de IA em diferentes funções de negócios podem identificar casos de uso para experimentar a aplicação da IA. Isso permite que os negócios escalonem a adoção da IA consistentemente, ao mesmo tempo em que permitem flexibilidade para resolver os desafios únicos que cada função de negócios enfrenta.

Em última análise, a definição de um “bom trabalhador” está evoluindo nesse novo ambiente. Os funcionários que se destacam continuarão a construir sua fluência em IA, entender onde a tecnologia cria eficiência e a expertise humana faz a maior diferença, e compartilhar seus aprendizados e melhores práticas com os outros.

As organizações têm um papel crítico a desempenhar para ajudar os funcionários a alcançar esse novo sucesso. Redesenhando fluxos de trabalho, modernizando medidas de desempenho e fomentando uma cultura em que o aprendizado e a experimentação com a IA são incentivados, elas podem criar forças de trabalho mais produtivas, contribuintes de maior valor comercial e melhor preparadas para o futuro.