Muitas empresas andam muito preocupadas em fazer com que mais funcionários usem Inteligência Artificial. E a promessa de que a IA reduzirá a carga de trabalho de algumas tarefas e permitirá que os funcionários dediquem mais tempo a tarefas de alto valor é parte do marketing.
Porém, pesquisadores de Harvard descobriram que o uso de ferramentas de IA não reduziram o trabalho, mas o intensificaram consistentemente. O estudo ainda em andamento já considerou oito meses sobre como a IA generativa mudou os hábitos de trabalho em uma empresa de tecnologia americana com cerca de 200 funcionários.
As constatações foram que os funcionários trabalharam em um ritmo mais acelerado, assumiram uma gama mais ampla de tarefas e estenderam o trabalho por mais horas do dia, muitas vezes sem que lhes fosse solicitado.
Vale destacar que a empresa não impôs o uso de IA, mas ofereceu assinaturas corporativas para ferramentas de IA disponíveis comercialmente. Por iniciativa própria, os funcionários fizeram mais porque a IA tornou a ideia de “fazer mais” possível, acessível e, em muitos casos, intrinsecamente gratificante.
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Mudanças Insustentáveis?
Embora isso possa parecer um sonho para os líderes, as mudanças provocadas pela adoção entusiástica da IA podem ser insustentáveis. Assim que a empolgação inicial com a experimentação diminui, os funcionários podem perceber que sua carga de trabalho aumentou e se sentir sobrecarregados.
Esse aumento da carga de trabalho pode, por sua vez, levar à fadiga cognitiva, esgotamento e comprometimento da tomada de decisões. O aumento de produtividade inicial pode dar lugar a um trabalho de menor qualidade, rotatividade de pessoal e outros problemas.
No caso dos líderes das organizações, não basta pedir aos funcionários que se autorregulem. Para os pesquisadores, as empresas precisam desenvolver um conjunto de normas e padrões para o uso da IA, integrando as ferramentas nos processos organizacionais.
Com essa integração, as lideranças podem reduzir os problemas que, no estudo, até o momento, foram identificados e categorizados em três formas principais de intensificação do trabalho pelas IAs: expansão de tarefas, atenuação das fronteiras entre trabalho e lazer e aumento de multitarefa.
Todos são programadores
Quanto à expansão de tarefas, isso aconteceu porque a IA pode preencher lacunas de conhecimento, de modo que os funcionários assumiram mais responsabilidades que antes pertenciam a outros.
Foi o caso de gerentes de produto e designers que começaram a escrever código ou de pesquisadores que assumiram tarefas de engenharia.
Como a IA generativa tornou essas tarefas mais acessíveis, muitos experimentaram como um impulso cognitivo empoderador: reduziram a dependência de outros e ofereceram feedback e correções imediatas ao longo do processo.
O problema é que esses experimentos se acumularam em uma ampliação significativa do escopo de trabalho. E, de fato, os funcionários absorveram cada vez mais trabalhos que antes poderiam ter justificado ajuda adicional ou aumento do quadro de funcionários.
E, no caso de códigos gerados pela IA, isso também aumentou a quantidade de trabalho de revisão, correção e orientação.
Fim das pausas
No caso da atenuação de fronteiras entre trabalho e lazer, como a IA tornou o início de uma tarefa tão fácil, os funcionários encaixavam pequenas quantidades de trabalho em momentos que antes eram pausas. Muitos interagiam com a IA durante o almoço, em reuniões ou enquanto esperavam um arquivo carregar.
Essas ações raramente davam a impressão de serem mais trabalho, mas, com o tempo, resultaram em um dia de trabalho com menos pausas naturais. E o estilo conversacional de interação com a IA suavizou ainda mais a experiência.
Alguns trabalhadores relataram ter percebido, muitas vezes em retrospectiva, que, à medida que os lembretes durante os intervalos se tornavam um hábito, o tempo livre deixava de proporcionar a mesma sensação de recuperação.
Tudo para todos
Por fim, considerando o aumento de multitarefa, a IA introduziu um novo ritmo no qual os trabalhadores gerenciavam várias tarefas simultaneamente. Por exemplo: escrever código manualmente enquanto a IA gerava uma versão alternativa.
Eles faziam isso, em parte, porque sentiam que tinham um “parceiro” que poderia ajudá-los a avançar em sua carga de trabalho. Embora essa sensação de ter um “parceiro” proporcionasse uma sensação de impulso, a realidade era uma constante troca de atenção, aumentando o número de tarefas em aberto.
O resultado foi sobrecarga cognitiva e uma sensação de estar sempre fazendo malabarismos, mesmo que o trabalho parecesse produtivo.
Esse ritmo também aumentou as expectativas de velocidade, o que não necessariamente vinha por meio de demandas explícitas. Muitos trabalhadores notaram que estavam fazendo mais ao mesmo tempo, além de sentirem maior pressão.
Isso mesmo quando a economia de tempo da automação tivesse sido ostensivamente destinada a reduzir essa pressão.
Efeitos indesejados
Os pesquisadores afirmam que seu objetivo é apontar os riscos de permitir que o trabalho se expanda e acelere informalmente. Afinal, aquilo que parece ser maior produtividade no curto prazo pode mascarar um aumento silencioso da carga de trabalho e uma crescente tensão cognitiva.
E como o esforço extra é voluntário e muitas vezes apresentado como uma experimentação prazerosa, é fácil para os líderes ignorarem a carga adicional de trabalho. Porém, o excesso de trabalho pode prejudicar o julgamento, aumentar a probabilidade de erros, dificultando a identificação de ganhos de produtividade.
Para os trabalhadores, o efeito cumulativo é fadiga, esgotamento e uma crescente sensação de que é mais difícil se afastar do trabalho.
Soluções possíveis
Como soluções, os pesquisadores propõem que as empresas adotem pausas intencionais, para os funcionários reduzirem a fadiga acumulada. Além disso, os intervalos ajudam a avaliar a tarefas, reconsiderar a situação e absorver melhor as informações antes de prosseguir.
Elas não diminuiriam o ritmo geral do trabalho, mas evitariam o acúmulo silencioso de sobrecarga que surge quando a aceleração não é controlada.
Outra proposta é o sequenciamento. Ou seja, em vez de reagir a cada resultado gerado por IA assim que ele aparece, o sequenciamento incentiva o trabalho a avançar em fases coerentes. E o aumento do foco tende a gerar trabalhos mais produtivos. Afinal, a quantidade de trabalho não é necessariamente proporcional à qualidade.
Uma terceira solução é a ancoragem humana, em que as empresas incentivam oportunidades para os funcionários se conectarem com outras pessoas. E isso também ajuda no melhor alinhamento entre os times.
Fonte: Harvard Business Review.
