Impacto da IA na produtividade: ganhos, limites e o papel do RH

A IA promete fazer mais em menos tempo, e os dados já mostram sinais desse ganho. Entre 2018 e 2024, setores mais expostos à inteligência artificial registraram crescimento de 27% na receita por profissional, ante 8,5% nos menos expostos, segundo o Global AI Jobs Barometer 2025, da PwC. O levantamento aponta uma associação entre maior exposição à IA e produtividade, mas não prova que a tecnologia tenha causado sozinha essa diferença.

Na prática, o impacto da IA na produtividade aparece quando a tecnologia reduz tarefas operacionais, acelera o acesso a informações e amplia a capacidade de entrega. Mas velocidade não garante um bom resultado. Respostas imprecisas, retrabalho e falta de critérios de revisão podem consumir parte do tempo economizado.

Para líderes de RH, o desafio está em entender onde a IA realmente melhora o desempenho, como medir esses ganhos e como apoiar as equipes durante essa mudança.

Desvende os ganhos, os limites e os indicadores que ajudam a transformar o uso da IA em produtividade sustentável.

Principais aprendizados

• A IA apresenta ganhos mais claros em tarefas estruturadas e baseadas em informação.
• Velocidade só representa produtividade quando preserva a qualidade da entrega.
• O resultado varia conforme a experiência profissional e o domínio da ferramenta.
• O RH precisa relacionar a adoção da IA a métricas de desempenho e carga de trabalho.

Como a inteligência artificial afeta a produtividade?

A inteligência artificial reduz o esforço necessário para organizar dados, localizar respostas e preparar materiais iniciais. Assim, as pessoas podem dedicar mais tempo à interpretação, à tomada de decisão e a outras atividades que exigem conhecimento do contexto.

Veja onde a IA pode gerar ganhos mais claros e por que os resultados variam entre os profissionais:

A IA encurta etapas operacionais

Resumir documentos, transcrever reuniões, classificar informações e elaborar um primeiro rascunho são exemplos de usos que podem diminuir o tempo de execução. Nessas atividades, a tecnologia oferece uma base para análise ou aprimoramento, sem assumir a responsabilidade pela entrega final.

A produtividade também pode aumentar quando a ferramenta sugere respostas ou recupera orientações durante a execução de uma demanda. Um estudo publicado em 2025 no The Quarterly Journal of Economics analisou 5.172 profissionais de atendimento que usavam um assistente de IA generativa. O número de problemas resolvidos por hora cresceu 15%, em média.

Os ganhos variam conforme a experiência

No mesmo estudo, os profissionais menos experientes registraram aumento de 30% nos problemas resolvidos por hora. Participantes com dois meses de atuação e acesso ao assistente alcançaram desempenho semelhante ao de colegas com mais de seis meses sem a ferramenta.

Entre os profissionais mais experientes, os avanços foram menores e algumas conversas perderam qualidade quando as sugestões eram seguidas. O resultado mostra que a IA pode facilitar o acesso ao conhecimento acumulado, mas sua utilidade muda conforme o repertório de quem a utiliza.

Por que a IA não aumenta a produtividade em todos os casos?

A IA pode perder eficiência quando produz respostas imprecisas, exige muitas correções ou é aplicada a atividades sem um objetivo definido. Nesses casos, o tempo economizado na execução migra para a conferência e o retrabalho.

Veja quais fatores podem limitar os ganhos e dificultar uma adoção mais consistente:

Respostas rápidas podem gerar mais correções

O relatório Trust, Attitudes and Use of Artificial Intelligence: A Global Study 2025, da Universidade de Melbourne em parceria com a KPMG, ouviu mais de 48 mil pessoas em 47 países. Entre os profissionais que usam IA no trabalho, 66% disseram não avaliar a precisão das respostas e 56% relataram já ter cometido erros devido à tecnologia.

O nível de controle deve acompanhar o risco da atividade. Uma comunicação interna simples não exige a mesma verificação que uma análise financeira, um documento jurídico ou uma decisão sobre pessoas.

A adoção informal limita os resultados

O ROI do Bem-Estar 2026, do Wellhub, mostra que apenas 7% das empresas expandiram a IA para toda a força de trabalho, enquanto 78% dos usuários levam as próprias ferramentas para o ambiente profissional.

Essa diferença dificulta a padronização dos processos e concentra o conhecimento em quem começou a experimentar por conta própria. Sem regras sobre ferramentas, dados e responsabilidades, a empresa também perde visibilidade sobre os ganhos e os riscos da adoção.

Como medir o impacto da IA na produtividade?

A empresa deve comparar o desempenho antes e depois do uso da IA em uma tarefa delimitada. A análise precisa combinar eficiência, qualidade e efeitos sobre a rotina de trabalho.

A linha de base deve ser registrada antes do teste. Depois, a empresa pode acompanhar os mesmos indicadores em um grupo pequeno e por um período definido, evitando comparar áreas ou atividades com características muito diferentes.

O critério de sucesso também precisa ser estabelecido antecipadamente. Em um processo administrativo, pode ser a redução do tempo. No atendimento, pode ser o aumento do número de solicitações resolvidas sem diminuir a satisfação. Já em uma análise, o principal indicador pode ser a precisão.

Como a IA afeta o mercado de trabalho brasileiro?

No Brasil, os efeitos iniciais da IA generativa parecem mais intensos entre profissionais jovens e funções de entrada. Esse recorte importa porque o aumento da eficiência pode ocorrer ao mesmo tempo em que algumas oportunidades de início de carreira diminuem.

Veja o que os dados mais recentes revelam sobre essa mudança no país:

Quase 30 milhões de profissionais estão expostos

Um estudo publicado em 2026 pelo FGV IBRE, baseado na PNAD Contínua, estima que 29,6% da população ocupada brasileira estava em funções com algum grau de exposição à IA generativa no terceiro trimestre de 2025.

A exposição é maior entre mulheres, jovens, pessoas com mais escolaridade e profissionais de serviços, especialmente nas áreas de informação, comunicação e finanças.

As posições de entrada merecem atenção

O mesmo estudo identificou queda relativa na ocupação e na renda entre jovens de 18 a 29 anos com maior exposição à tecnologia. Nas demais faixas etárias, os efeitos médios foram menores e, na maior parte do período, sem significância estatística robusta.

Os resultados não indicam redução generalizada dos empregos. Eles sugerem que parte das tarefas comuns em cargos iniciais pode ser automatizada ou realizada em menos tempo por profissionais mais experientes.

Se parte das tarefas usadas no aprendizado inicial for automatizada, as empresas precisarão adaptar programas de estágio, cargos juniores e trilhas de desenvolvimento para que novos talentos continuem construindo repertório e assumindo responsabilidades de forma gradual.

Como o RH pode orientar o uso produtivo da IA?

O RH pode concentrar sua atuação em três frentes:

1. Ampliar o acesso às competências: oferecer formação sobre uso, limites e interpretação dos resultados. O ROI do Bem-Estar 2026 mostra que 62% dos líderes de RH temem perder profissionais com habilidades ligadas à IA.
2. Explicar os objetivos da adoção: comunicar como a tecnologia será utilizada e quais mudanças são esperadas. Essa transparência é relevante porque 53% dos profissionais temem parecer substituíveis ao usar IA em entregas importantes, segundo o mesmo estudo.
3. Definir o destino do tempo economizado: direcionar parte dos ganhos para análises, desenvolvimento e atividades de maior valor, em vez de converter toda a eficiência em novas demandas.

Essas decisões ajudam a transformar a adoção tecnológica em uma mudança planejada no trabalho, com expectativas mais claras para líderes e equipes.

Perguntas frequentes sobre IA e produtividade

Bem-estar ajuda a transformar eficiência em produtividade sustentável

A IA pode acelerar tarefas, mas o ganho perde força quando aumenta o retrabalho, a pressão ou a carga de demandas. Para o RH, produtividade sustentável exige acompanhar qualidade, capacidade de entrega e condições de trabalho.

Um programa de bem-estar pode ajudar as equipes a cuidar da energia, do foco e da recuperação enquanto novas ferramentas mudam a rotina. 

Dados do Wellhub mostram que 89% dos colaboradores afirmam ter melhor desempenho quando priorizam o bem-estar. Assim, a empresa pode combinar a eficiência da IA com recursos de atividade física, mindfulness, terapia, nutrição e sono para apoiar um desempenho mais consistente.

Converse com um especialista do Wellhub para oferecer um programa de bem-estar que apoie a saúde integral das suas equipes.

Referências

• FGV IBRE. Inteligência artificial generativa e mercado de trabalho no Brasil: evidências iniciais sobre ocupação e renda. Acessado em agosto de 2026, em https://blogdoibre.fgv.br/sites/blogdoibre.fgv.br/files/u139/inteligencia_artificial_generativa_e_mercado_de_trabalho_no_brasil.pdf
• PWC. Global AI Jobs Barometer 2025. Acessado em agosto de 2026, em https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/job-barometer/2025/report.pdf
• THE QUARTERLY JOURNAL OF ECONOMICS. Generative AI at Work. Acessado em agosto de 2026, em https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658
• UNIVERSIDADE DE MELBOURNE. Trust, Attitudes and Use of Artificial Intelligence: A Global Study 2025. Acessado em agosto de 2026, em https://figshare.unimelb.edu.au/articles/report/Trust_attitudes_and_use_of_artificial_intelligence_A_global_study_2025/28822919
• WELLHUB. Panorama do Bem-Estar Corporativo 2026. Acessado em agosto de 2026, em https://wellhub.com/pt-br/recursos/panorama-do-bem-estar-corporativo-2026/
• WELLHUB. ROI do Bem-Estar 2026. Acessado em agosto de 2026, em https://wellhub.com/pt-br/recursos/roi-do-bem-estar-2026/