Shadow AI, fadiga e medo: as novas tensões da IA no ambiente de trabalho
adoção acelerada de IA está criando inovação subterrânea, exaustão, insegurança e queda na confiança. EY e PwC apontam onde as empresas estão falhando
A corrida da IA não será vencida por quem adotar mais ferramentas, mas por quem preparar melhor as pessoas. Essa é a conclusão de dois relatórios publicados recentemente que apontam os riscos do descompasso entre o avanço da Inteligência Artificial (IA) e o desenvolvimento de habilidades. Segundo dados da nova edição do relatório “Workforce Reimagined”, da EY, 88% dos trabalhadores já utilizam IA em alguma capacidade, 37% usam diariamente, mas apenas 28% das organizações estão preparadas para transformar essa adoção em resultados de alto valor.
A edição 2025 do estudo da PwC “Global Workplace Hopes and Fears” reforça a assimetria: 54% usaram IA nos últimos 12 meses, mas só 14% utilizam GenAI diariamente, uma taxa quase estagnada em relação ao ano anterior. A discrepância entre tecnologia e capacitação cria o risco de uma “força de trabalho deixada para trás”.
Essa defasagem também aparece no tipo de uso: a maior parte dos trabalhadores que usam IA ainda realiza tarefas básicas, como buscar informações (54%) ou resumir textos (38%), segundo a EY. Apenas 5% chegam ao nível avançado de uso que gera até 14 horas de produtividade extra por semana. E atingir esse patamar exige qualificação intensa: a EY mostra que 81 horas anuais de treinamento separam usuários comuns de usuários de alto impacto, mas só 12% receberam esse volume de capacitação no último ano.
A lacuna entre potencial e valor real se amplia quando se olha para produtividade. Embora três quartos dos usuários indiquem ganhos de produtividade, menos da metade dos trabalhadores acredita que a tecnologia vai impactar seu emprego nos próximos três anos, de acordo com a PwC. Entre quem usa GenAI todos os dias, porém, esse percentual dispara para 70%, revelando um abismo de percepção entre iniciantes e “power users”.
Confiança e motivação: caminhos para o upskilling
Depois das tensões estruturais identificadas pela EY, o relatório da PwC aprofunda o lado humano da equação da IA, principalmente em três dimensões: confiança, visão de futuro e aprendizagem.
O “vácuo de liderança” e a batalha pela confiança
A PwC mostra que:
- Apenas metade dos trabalhadores confia na alta liderança.
- Trabalhadores que confiam plenamente em seus gestores diretos são 72% mais motivados.
- Os que confiam na liderança sênior são 63% mais motivados que os que não confiam.
Sem confiança, a narrativa sobre IA perde credibilidade — e a resistência cresce.
Alinhamento estratégico: sem visão clara, o futuro assusta
A PwC revela que:
- Só 53% dos trabalhadores se dizem otimistas sobre o futuro de suas funções.
- Entre não-gerentes, esse número cai para 43%.
- Apenas 64% entendem os objetivos da empresa.
A ausência de clareza abre espaço para medo, desinformação e boatos — especialmente sobre IA.
Upskilling desigual: o futuro ainda é um privilégio
A desigualdade é gritante:
- 71% dos trabalhadores de tecnologia aprenderam novas habilidades úteis no último ano.
- Mas a média global é de apenas 56%.
- Entre não-gerentes, só 51% dizem ter recursos para aprender.
- Entre usuários diários de GenAI, 75% sentem que têm recursos adequados — um contraste enorme com os 59% dos usuários ocasionais.
Essa assimetria aprofunda a distância entre quem entende o futuro e quem teme ser engolido por ele.
Cinco tensões na integração da IA no trabalho
Toda organização que busca uma vantagem competitiva em talentos deve estar consciente de cinco tensões importantes que podem comprometer o avanço da integração entre IA e trabalhadores, e quais ações tomar. O relatório da EY lista as tensões:
1. Aprendizado X Retenção: quanto mais a empresa treina, mais arrisca perder talentos
A EY mostra que profissionais que passam de 81 horas de treinamento em IA por ano economizam 14 horas semanais. Mas essa mesma camada de profissionais se torna 55% mais propensa a deixar a empresa. Funcionários com menos de 4 horas de aprendizado em IA têm 21% de intenção de sair, número que sobe para 45% para aqueles com 81 horas ou mais.
As motivações dos funcionários altamente treinados também mudam. Aqueles com mais de 40 horas priorizam oportunidades de trabalhar com a tecnologia mais recente e maior flexibilidade em detrimento da remuneração tradicional e da progressão na carreira.
A tensão, portanto:
- É impossível colher os benefícios da IA sem qualificar talentos
- É impossível reter talentos sem mudar o modelo de carreira, recompensas e cultura.
Segundo o estudo, a resposta está em aprender, recompensar e conectar-se a trajetórias de carreira ao longo do processo. Em outras palavras, combinar treinamento intensivo com abordagens de retenção que correspondam à maneira com que funcionários com habilidades em IA enxergam suas carreiras. Trata-se de construir caminhos internos com oportunidades de crescimento e acesso à tecnologia antes que os profissionais busquem oportunidades externas. Além disso, crie experiências de aprendizado que também construam capital social e redes de contatos, reconhecendo que os relacionamentos são tão importantes para as pessoas quanto os cargos.
2. Horas ganhas x Valor real: produtividade não se converte automaticamente em transformação
Apesar da alta adoção superficial, o impacto profundo ainda é exceção:
- Usuários básicos economizam 3 horas por semana, frente a 14 horas dos avançados.
- Porém, empresas sem bases fortes de talento sofrem queda de mais de 40% na captura de valor, mesmo com investimentos elevados.
3. Ansiedade x Inovação: medo trava exatamente quem precisa se reinventar
A EY evidencia essa contradição:
- 38% dos trabalhadores temem perder o emprego por causa da IA.
- 38% também temem que a tecnologia possa degradar habilidades humanas.
As duas pesquisas concordam que sem uma narrativa clara sobre o papel humano no futuro, a ansiedade acaba corroendo a experimentação. E sem experimentação, não há inovação.
4. Shadow AI x Segurança: a inovação subterrânea cresce mais rápido que a governança
Enquanto empresas tentam estabelecer regras, os trabalhadores correm na frente. Entre 23% e 58% dos colaboradores já usam suas próprias ferramentas de IA no trabalho, muitas vezes assinando serviços por conta própria para compensar a lentidão corporativa. Esse uso paralelo cria duas pressões:
- A oportunidade: usuários avançados descobrem soluções que aumentam produtividade e geram inovações não previstas.
- O risco: sem governança, a empresa se expõe a violações de segurança e compliance.
5. Transformação contínua x Fadiga organizacional: mudar rápido demais também cobra seu preço
Segundo a EY, 8 em cada 10 empresas já reestruturaram suas operações por causa da IA, e 74% afirmam que ainda precisarão mudar mais. Mas a velocidade da tecnologia não combina com a velocidade humana. Reorganizações rápidas geram fadiga, perda de foco, resistência passiva e queda de motivação.
Ainda que 70% dos trabalhadores se sintam satisfeitos pelo menos um dia na semana, conforme o estudo da PwC, mais da metade relatam exaustão. Esse sentimento impacta na motivação, experimentação e confiança. Em resumo: a IA exige velocidade, mas a adaptação humana exige estabilidade, e lidar com essa assimetria é o novo dever de gestão nas empresas.
