s
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

IA no trabalho: entre dopamina, workslop e risco regulatório

Pesquisas recentes mostram que chatbots e copilots podem capturar atenção como redes sociais e máquinas caça-níqueis. E já há um preço alto sendo pago nas empresas.

Chatbots chegaram para turbinar a produtividade, mas podem estar sugando algo mais valioso: sua atenção. Pesquisadores alertam que certas escolhas de design — textos que aparecem “palavra por palavra”, notificações insistentes e respostas sempre empáticas — funcionam como dark patterns, semelhantes aos usados em redes sociais e até em máquinas caça-níqueis.

Um estudo publicado pela Harvard Business Review chamou esse efeito de workslop: o dilúvio de conteúdos “certinhos”, mas pobres em substância. Pesquisadores do BetterUp Labs e de Stanford constataram que 41% dos trabalhadores já se depararam com esse tipo de produção gerada por IA, que custa quase duas horas de retrabalho por instância e US$ 186 por mês por empregado em produtividade desperdiçada. Em escala corporativa, isso vira um imposto invisível sobre atenção, contexto e qualidade de decisão. E um sabatador de confiança e colaboração (cada vez mais complexa).

O quadro que emerge não é de “pânico moral”, mas de higiene de design e governança: quando sistemas conversacionais entram no fluxo de trabalho, micro-recompensas competem com objetivos reais do time.

O que a ciência já sabe (e o que ainda não)

  • Interfaces que prendem: no CHI 2025 pesquisadores mapearam quatro padrões viciantes em chatbots populares: imprevisibilidade da resposta, texto digitado em tempo real, notificações que puxam conversa e validação constante. Todos elevam dopamina e prolongam sessões.
  • O tempo importa: Em março de 2025, um ensaio clínico com quase mil pessoas (arXiv, mar/2025) mostrou que quanto maior o tempo diário com IA, maior a solidão e a dependência relatadas. Conversas em texto engajam mais emocionalmente do que voz.

Este é um conteúdo exclusivo para assinantes.

Cadastre-se grátis para ler agora
e acesse 5 conteúdos por mês.

É assinante ou já tem senha? Faça login. Já recebe a newsletter? Ative seu acesso.

A tecnologia acelerou, mas a base científica e humana está encolhendo

Inovação

A tecnologia acelerou, mas a base científica e humana está encolhend...

Enquanto IA, quântica e biotecnologia avançam, Stanford alerta para a erosão da ciência básica e do capital humano

SaaS, agentes e a nova economia do software

Inteligência Artificial

SaaS, agentes e a nova economia do software

A automação por IA está deslocando valor da interface para dados, controle e orquestração.

Mais cobrança por resultados, menos preparo: a equação de risco das empresas em 2026

Tendências

Mais cobrança por resultados, menos preparo: a equação de risco das...

Estudos do GPTW, da Gartner e da Harvard Business Review indicam que exigir performance sem recalibrar suporte, cultura e capacitação cobra um preço alto

A crise silenciosa do trabalho: por que as empresas estão perdendo foco, não horas

Tendências

A crise silenciosa do trabalho: por que as empresas estão perdendo fo...

Dados globais indicam que apenas 2 a 3 horas do dia são realmente produtivas, enquanto o “trabalho sobre trabalho” e a fragmentação da agenda corroem a eficiência

IA Agêntica depende mais de gente que de código

Inteligência Artificial

IA Agêntica depende mais de gente que de código

Agentes prometem escala e eficiência, mas expõem limites organizacionais. O diferencial está na capacidade das empresas de gerir IA como rotina operacional.

Quem define as regras quando agentes se coordenam?

Inteligência Artificial

Quem define as regras quando agentes se coordenam?

O que o experimento MoltBook revela sobre o valor econômico, a governança e a liderança em sistemas autônomos.