A inteligência artificial generativa entrega ganhos reais de produtividade, mas apenas quando aplicada no ponto certo de interseção entre complexidade da função e experiência do trabalhador. Fora dessa zona, os efeitos podem ser marginais, ou até negativos.
Produtividade profunda exige maturidade funcional e clareza de processo
A zona central do gráfico mostra o ponto ótimo de aplicação da GenAI: onde funções têm complexidade média a alta, e os profissionais já dominam o contexto técnico do que fazem. Nesse ambiente, a IA atua como aceleradora, permitindo mais decisões por minuto, mais qualidade por entrega e mais valor agregado por ciclo de trabalho.
É o caso de advogados que usam GenAI para gerar minutas contratuais, analistas fiscais que simulam cenários com base em múltiplas normativas, ou redatores experientes que refinam ideias com apoio de modelos generativos. A IA não substitui o especialista, mas amplia sua capacidade de execução e pensamento estratégico.
Segundo estudo da BCG, profissionais experientes que utilizam IA em funções cognitivas aumentam sua produtividade em até 40%, enquanto iniciantes, sob certas condições, podem inclusive ter desempenho inferior se dependerem excessivamente da ferramenta.
Aplicar GenAI fora da zona ideal pode reduzir desempenho
A parte inferior do gráfico representa funções de baixa complexidade operadas por profissionais com alta experiência. Nesse cenário, a introdução da IA pode gerar frustração, redundância ou até queda na produtividade, já que o trabalhador tende a resolver a tarefa mais rapidamente do que a IA, ou considera o sistema um obstáculo adicional.
Na zona oposta, alta complexidade com baixa experiência, a IA pode acelerar erros ou induzir decisões sem base. Isso é particularmente perigoso em setores regulados, como saúde, jurídico ou finanças, onde qualquer automatização sem supervisão qualificada pode gerar riscos reais.
A GenAI é ferramenta poderosa, mas seu uso deve ser contextualizado. Implementar IA sem considerar maturidade técnica, curva de aprendizado ou criticidade do processo é transferir decisão para um agente que não compreende o impacto de suas respostas.
Organizações precisam mapear sua própria zona de impacto com IA
A lição da imagem é clara: produtividade com GenAI não depende apenas da tecnologia, mas do alinhamento entre pessoas, tarefas e contexto. Organizações que desejam maximizar ROI em IA precisam mapear, com dados, onde estão suas zonas de produtividade profunda, e construir estratégias de adoção que priorizem esses pontos.
Isso exige análise da força de trabalho, avaliação de fluxos operacionais, clareza sobre entregáveis e, principalmente, governança sobre os limites da automação. Não basta treinar para usar IA, é preciso decidir onde ela deve ser usada com base em critérios de impacto, risco e valor.
Segundo o Gartner, até 2026, 60% das empresas que implementarem GenAI sem um mapa de impacto funcional verão retornos abaixo do esperado. O alerta é pragmático: sem estratégia, o hype se torna ruído.
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