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Um estudo com 12.000 funcionários mostra: com a IA, falamos mais com nossos colegas. Boa notícia ou armadilha?
Pesquisadores da Universidade Bocconi, em Milão, acompanharam as reuniões, ligações e e-mails de 12.040 funcionários de uma empresa multinacional durante a implantação do Copilot, o assistente de IA da Microsoft. Três meses após adotar a ferramenta, os usuários passam cerca de vinte minutos a mais por semana trocando com seus colegas. Especialmente em reuniões e ao telefone.
Mas a verdadeira questão não é tanto o tempo gasto, mas as pessoas com quem falamos. E, acima de tudo, com quem!
Os usuários do Copilot trabalham com quase três colegas a mais do que antes, pessoas que se conhecem pouco.
Outra pesquisa, conduzida por dois pesquisadores da Universidade de Berkeley (2026), observou isso por oito meses em uma empresa de tecnologia americana. Designers começam a programar. Pesquisadores assumem tarefas de engenharia.
Imagine o que isso muda em uma discussão: você pode chegar com um primeiro protótipo, um trecho de código, uma proposta que você não teria conseguido produzir sozinho. Seu colega tem algo para examinar, discutir, melhorar com você.
Mas essa mesma pesquisa também mostra uma armadilha real:
Engenheiros passam mais tempo corrigindo o trabalho que seus colegas fizeram com IA. A máquina produz mais rápido do que compreendemos.
Se os vinte minutos do estudo da Bocconi são usados para reler, verificar ou corrigir… o trabalho simplesmente passou para os outros colaboradores.
Isso dá uma pergunta bastante concreta a fazer quando economizamos tempo com IA: quanto trabalho resta para a pessoa a quem passamos o resultado?
Diga-me o que você pensa nos comentários.
Fontes do LinkedIn
- Perfil: Pierre Jean Duvivier dit Sage (LinkedIn)
- Autor compartilhado: Benoit Raphael (LinkedIn)
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Perguntas Frequentes
FAQs Um Estudo com 12000 Funcionários Mostra Que Com a IA as Pessoas Falam Mais com Seus Colegas Boa Notícia ou Armadilha
1 O que este estudo realmente diz
Ele descobriu que, quando os funcionários usam ferramentas de IA no trabalho, tendem a se comunicar mais com seus colegas, não menos. O estudo entrevistou cerca de 12000 funcionários
2 Quem conduziu o estudo e onde posso encontrá-lo
A manchete vem de um estudo específico com 12000 funcionários, mas você deve verificar a fonte original para obter os autores, a instituição e os detalhes de publicação antes de citá-lo. As manchetes frequentemente simplificam descobertas complexas
3 O que conta como IA neste estudo
Normalmente ferramentas como chatbots, assistentes de escrita, auxiliares de programação e recursos de IA incorporados em softwares de trabalho. A definição exata depende de como o estudo mediu o uso de IA
4 Por que a IA faria as pessoas falarem mais com os colegas
Uma explicação comum é que a IA lida com tarefas rotineiras mais rapidamente, liberando tempo para colaboração, e as pessoas frequentemente recorrem aos colegas para verificar, refinar ou aplicar o que a IA produz
5 Isso é uma boa notícia
Pode ser. Mais comunicação pode significar melhor trabalho em equipe, compartilhamento de conhecimento e resolução de problemas mais rápida. Mas falar mais não é automaticamente melhor — depende do que as conversas abordam
6 Então onde está a armadilha
Possíveis desvantagens incluem mais interrupções, mais tempo gasto verificando a saída da IA com outros, trabalho improdutivo induzido pela IA e dependência de colegas para corrigir erros da IA. Mais comunicação também pode significar mais reuniões e menos trabalho focado
7 Isso significa que a IA reduz o isolamento no trabalho
Possivelmente — se a comunicação extra for colaboração genuína. Mas enviar mais mensagens não é o mesmo que se sentir mais conectado. A qualidade da interação importa
8 A descoberta poderia ser correlação em vez de causalidade
Sim. Talvez pessoas que já colaboram muito sejam mais propensas a adotar IA, em vez de a IA causar mais colaboração. Bons estudos tentam controlar isso, mas vale a pena verificar
9 Como foi medido o falar mais
Provavelmente por meio de autorrelatos, registros de comunicação ou dados de reuniões e mensagens. Cada método tem limitações — autorrelatos podem ser tendenciosos e registros não capturam a qualidade da conversa
10 O efeito se aplica a todos os empregos
Provavelmente não igualmente. Trabalhadores do conhecimento, equipes que usam software colaborativo e funções com muita escrita ou análise podem
