Sua empresa comprou IA, mas suas pessoas ainda não

Por João Pedro Brasileiro, embaixador IA4FIN

Há um número que resume o momento da inteligência artificial nas empresas: 92% dos profissionais que usam IA generativa todos os dias relatam ganhos reais de produtividade. E há outro que explica por que tantos projetos ainda não entregam resultado: apenas 14% da força de trabalho global usa a tecnologia diariamente. Os dados são do Global Workforce Hopes & Fears Survey 2025, da PwC, que ouviu quase 50 mil profissionais em 48 países.

Costuma-se ler esse intervalo como maturidade: a adoção leva tempo, é natural. Não é. Uma tecnologia que entrega ganho reconhecido por nove em cada dez de quem a usa e mesmo assim não passa de um sétimo da força de trabalho não está atrasada. Está travada em algum lugar entre a licença comprada e a tarefa executada.

Nos diagnósticos que conduzo em empresas, esse lugar quase sempre é o mesmo. A companhia contrata uma ferramenta corporativa, aprovada pela área de tecnologia, restrita o suficiente para ser segura. Ela não dá conta do trabalho real de boa parte das áreas. Quem precisa entregar resolve por fora, no navegador, com a conta pessoal. O resultado é uma organização com duas realidades simultâneas: um número oficial de adoção, baixo, e um uso informal, invisível, sem registro, sem governança e sem qualquer aprendizado que fique na empresa. O dado de 14% mede a primeira. O risco mora na segunda.

A pesquisa da PwC reforça o que está em jogo quando comparamos quem usa com quem não usa. Entre usuários diários e esporádicos, a diferença aparece também fora da produtividade: segurança no emprego, 58% contra 36%; salário, 52% contra 32%. Quem usa todos os dias já colhe benefícios concretos e amplia a distância sobre o restante da força de trabalho.

Por trás do descompasso há um erro de premissa. Trata-se a IA como ferramenta a ser distribuída, quando ela é um redesenho da tarefa. Treinar uma equipe a operar uma plataforma produz pessoas que fazem a mesma coisa de antes com uma janela de chat aberta ao lado. O ganho real aparece quando alguém olha para uma atividade, separa o que a máquina executa, o que a pessoa decide e o que simplesmente deixa de existir, e remonta o processo. Isso não é capacitação em software. É trabalho de gestão, feito por quem conhece o processo.

Vi o tamanho dessa diferença em um escritório de advocacia que atendemos. Treinamos todos, sócios e estagiários, no mesmo formato. Meses depois, o dono do escritório me ligou pedindo que eu voltasse com urgência. Havia contratado três advogadas experientes, que não haviam passado pelo treinamento, e os estagiários estavam entregando peças melhores que as delas. Ele não estava impressionado. Estava preocupado.

A preocupação dele tinha endereço certo: anos de experiência não protegem ninguém de uma forma de trabalhar que mudou. O que protege é saber julgar o que a máquina devolve, e isso se aprende no processo, não no currículo.

Há uma implicação prática para quem lidera. A pergunta útil não é quantas pessoas foram treinadas, nem quantas licenças estão ativas. É quais processos foram redesenhados nos últimos seis meses, e quem na organização tem mandato e tempo para fazer isso. Se a resposta for nenhum e ninguém, o programa de IA da empresa é um contrato de software com um treinamento anexo.

Antes de contratar mais uma ferramenta, faça uma pergunta às suas equipes: o que vocês já estão usando por fora, e por quê. Feita sem tom de auditoria e sem consequência para quem responde, ela costuma revelar em uma semana o que um diagnóstico formal levaria meses para mapear: quais tarefas a ferramenta oficial não resolve, quais atalhos já viraram rotina e quem, dentro de casa, já aprendeu sozinho.

Essa lista é o melhor ponto de partida que existe. Ela transforma um risco invisível em pauta de gestão, mostra onde o redesenho de processo tem retorno imediato e identifica, sem custo, as pessoas que vão puxar a adoção, porque elas já começaram. O que a empresa faz com a resposta é uma decisão de liderança. Não perguntar também é.