Categoria: Recursos Humanos

Funcionários estão cada vez mais recorrendo à inteligência artificial para obter aconselhamento de carreira, apoio emocional e até mesmo companhia. No entanto, as pesquisadoras Constance Noonan Hadley, do Institute for Life at Work, e Sarah Wright, da University of Canterbury, descobriram que, apesar dessas interações, mais da metade dos 1.545 trabalhadores do conhecimento nos Estados Unidos entrevistados relataram sentir solidão no trabalho — um fator associado a menor satisfação profissional e maior intenção de sair do emprego.

A pesquisa sugere que a IA não substitui os benefícios das conexões humanas e pode, ao longo do tempo, enfraquecer a colaboração, a confiança e as habilidades sociais. As autoras recomendam cinco medidas para evitar esses problemas: monitorar o impacto social da IA, estabelecer diretrizes para seu uso, projetá-la para estimular a interação humana, utilizá-la na organização de atividades sociais e treinar funcionários para um uso saudável da tecnologia.

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À medida que a IA generativa passa a executar mais tarefas cognitivas, criativas e interpessoais, muitos funcionários a percebem como uma ameaça à sua competência, autonomia e senso de pertencimento no trabalho. Essas perturbações psicológicas estão produzindo resistência generalizada, desengajamento e até oposição velada às iniciativas de IA. O desafio para os líderes não é apenas a integração técnica, mas também a adaptação emocional e social. Para enfrentar esse desafio, os autores propõem a estrutura AWARE, que ajuda líderes a atender às necessidades psicológicas dos funcionários: reconhecer as preocupações dos empregados, observar comportamentos adaptativos e desadaptativos de enfrentamento, alinhar sistemas de apoio às necessidades psicológicas, redesenhar fluxos de trabalho em torno das sinergias entre humanos e IA e capacitar os trabalhadores por meio de transparência e inclusão. Líderes que aplicam essa estrutura podem garantir que as ferramentas de IA generativa fortaleçam — e não enfraqueçam — a motivação e o comprometimento dos trabalhadores.

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A IA generativa pode ajudar trabalhadores a executar tarefas desconhecidas com mais rapidez, mas não elimina a diferença de desempenho entre novatos e especialistas.

Pesquisadores exploraram essa dinâmica ao realizar um experimento controlado de redação com funcionários de uma empresa fintech, dividindo os participantes em três grupos com base no nível de expertise relevante. Cada grupo concebeu e redigiu um artigo com e sem assistência de IA. O desempenho na fase de conceituação foi semelhante entre os grupos quando utilizaram IA, indicando que a tecnologia ajudou as pessoas a gerar ideias consistentes mesmo sem experiência profunda. Durante a fase de escrita, porém, surgiram diferenças. O grupo com expertise intermediária quase igualou os especialistas ao usar IA, mas o grupo com baixa expertise apresentou melhora mínima, sugerindo que ter experiência na tarefa era crucial para interpretar e refinar os resultados da IA. As conclusões indicam que a capacidade da IA generativa de qualificar trabalhadores depende da “distância de expertise” entre a pessoa e a tarefa. As organizações devem combinar ferramentas de IA com orientação estruturada, treinamento básico e fluxos de trabalho redesenhados, em vez de presumir que a tecnologia, sozinha, pode transformar novatos em especialistas.

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Quatro livros exploram como a inteligência artificial pode ajudar ou atrapalhar a produtividade quando usamos a IA no trabalho:

1. Co-Intelligence, de Ethan Mollick;
2. The Singularity Is Nearer, de Ray Kurzweil;
3. The Mind’s Mirror, de Daniela Rus e Gregory Mone; e
4. Slow Productivity, de Cal Newport.

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