Após bilionários investimentos, empresas começam a frear o uso da inteligência artificial devido a custos elevados de licenciamento e retornos abaixo do esperado. Em vez de elevar a eficiência, a tecnologia tem gerado sobrecarga com a correção de erros, riscos de atrofia cognitiva entre colaboradores e boicotes por medo de demissões. Diante de conteúdos superficiais e despesas descontroladas, companhias passam a restringir orçamentos e reavaliar a real necessidade de aplicar IA em tarefas rotineiras.
Após gastar bilhões em inteligência artificial, empresas passam a limitar o uso da tecnologia diante de resultados abaixo do esperado, risco de erros e temor de perda de conhecimento entre funcionários.O mercado de trabalho global passa por transformações profundas. Um relatório do Fórum Econômico Mundial sobre o futuro do trabalho publicado no ano passado indica que, até 2030, cerca de 92 milhões de postos de trabalho em todo o mundo serão eliminados ou sofrerão mudanças drásticas devido à inteligência artificial (IA) e aos processos de automação a ela associados.
Ao mesmo tempo, estima-se a criação de cerca de 170 milhões de novos empregos. As expectativas de muitas empresas em relação à IA são, portanto, elevadas: espera-se que ela acelere processos, reduza custos e, consequentemente, aumente a eficiência.
No entanto, algumas empresas já começam a rever sua postura. Após investirem tempo e recursos financeiros consideráveis na implementação abrangente da IA, questões sobre o benefício real, os custos operacionais e os riscos associados passaram a ocupar o centro das discussões.
IA altamente especializada para tarefas simples
Um exemplo notável é a consultoria global Accenture. A empresa afirma ter investido 3 bilhões de dólares especificamente na expansão de sua divisão de dados e IA. Estima-se que mais de 1 bilhão de dólares tenha sido destinado anualmente à capacitação dos colaboradores - uma parcela significativa voltada a treinamentos específicos em IA.
A Accenture teria adotado uma estratégia de IA bastante agressiva: a promoção para cargos de liderança é restrita a funcionários que utilizam regularmente as ferramentas internas de IA.
Essa pressão intensa, contudo, levou os colaboradores a utilizarem essas ferramentas dispendiosas até mesmo para tarefas relativamente simples, apenas para cumprir as exigências de uso - como a criação de apresentações a partir de documentos de texto, a elaboração de resumos de relatórios ou a realização de tarefas básicas de programação.
"Há alguns anos, essas aplicações eram relativamente baratas, pois a 'moeda' de pagamento eram, por assim dizer, os dados", explica Anne-Sophie Mayer, professora de Trabalho Digital na Universidade Ludwig-Maximilians, em Munique. "No entanto, isso mudou. A IA está cada vez melhor, o que fez com que os custos de licenciamento de modelos altamente especializados aumentassem drasticamente."
Para utilizar essas ferramentas de IA, muitas vezes é necessário comprar "tokens" caros - e esse é o caso da Accenture. Na empresa, os custos dispararam, levando a companhia a tomar uma medida drástica para frear a situação.
A partir de agora, haverá um orçamento mensal de apenas 29 dólares por pessoa para aplicações de IA. Gastos que excedam esse valor precisarão de aprovação da diretoria.
Mais trabalho em vez de eficiência
Mas não foi apenas o uso de ferramentas de IA caras para tarefas simples que se tornou um problema de custos. Frequentemente, o resultado eram conteúdos gerados por IA que, à primeira vista, pareciam profissionais, mas que, sob uma análise mais atenta, revelavam-se superficiais, incorretos ou pouco úteis para gerar novos conhecimentos.
Em vez de economizar tempo, criou-se uma carga de trabalho adicional considerável. Os funcionários precisavam dedicar um esforço exaustivo para verificar as informações geradas pela IA, corrigir erros e ajustar os resultados para que se tornassem utilizáveis. Esse fenômeno, que já foi observado em muitas outras empresas, ficou conhecido como "workslop".
Recentemente, Ryan Roslansky, um dos executivos de alto escalão da gigante de software Microsoft, também abordou o assunto em uma postagem no LinkedIn:
"O 'lixo' gerado por IA não existe apenas nas redes sociais. Ele também está presente no dia a dia de trabalho. Alguém me enviou um documento que era claramente gerado por IA. Li o material, percebi que tudo era fruto de IA, pedi à minha própria IA que fizesse um resumo e, no final, não encontrei absolutamente nada que trouxesse ideias novas... É um círculo vicioso."
Nesse contexto, a especialista em IA Anne-Sophie Mayer fala sobre uma problemática "homogeneização de conteúdos". Para resumos simples ou tarefas rotineiras que não exigem criatividade, as ferramentas de IA são, de fato, úteis, explica a professora. "Mas, quando se trata de recomendar ações ou interpretar situações, isso ainda precisa ser feito por humanos - para gerar valor agregado, revelar novos conhecimentos e evitar a perda de vantagem competitiva."
Será que a IA torna os funcionários menos inteligentes?
Pesquisadores do mercado de trabalho apontam outro problema de longo prazo: a perda de conhecimento especializado. "Terceirizar o pensamento leva à atrofia cognitiva", alerta Eric So, do Massachusetts Institute of Technology (MIT). Se os colaboradores dependerem excessivamente de conteúdos gerados por IA, suas próprias competências técnicas podem acabar se deteriorando.
"Esse é, de fato, um grande perigo", concorda Anne-Sophie Mayer. "Pois a IA sempre dá a entender que está correta. Isso acaba inibindo o questionamento. É claro que as ferramentas de IA estão cada vez melhores, mas, por outro lado, os seres humanos tendem a se tornar excessivamente acomodados."
A situação torna-se ainda mais crítica quando informações incorretas não são verificadas, acabam sendo incorporadas aos processos internos e, a partir daí, se propagam. "É preciso lembrar que a IA comete erros. E a responsabilidade por um resultado gerado permanece sempre com o ser humano."
Trabalhadores sabotam IA por medo de serem substituídos
Outro problema enfrentado por muitas empresas é o envolvimento, muitas vezes insuficiente, dos funcionários durante a implementação da IA. "Ao introduzir uma ferramenta de IA específica para a empresa, dependo da ajuda dos meus colaboradores para treinar essa ferramenta", explica Anne-Sophie Mayer.
Isso, no entanto, acaba gerando muitos receios. Por exemplo, o funcionário pode pensar: "Puxa, se eu ajudar a treinar essas ferramentas de IA agora, talvez eu me torne obsoleto daqui a alguns anos."
Mayer relata ter presenciado, em algumas empresas, casos em que funcionários inseriram, deliberadamente, informações incorretas, por medo de que a ferramenta de IA pudesse, um dia, torná-los dispensáveis.
Recentemente, chamaram a atenção notícias sobre a Meta — empresa controladora do Facebook —, que demitiu cerca de 8 mil funcionários após ter registrado, secretamente, o trabalho diário deles para o treinamento da IA interna da companhia.
Empresas hesitantes
Na Alemanha, muitas empresas ainda evitam adotar a IA. Segundo um levantamento do Instituto de Pesquisa do Mercado de Trabalho e Profissões (IAB), dois terços de todas as empresas do país abriram mão de usar ferramentas de IA até o final de 2025.
Muitas empresas não identificaram aplicações adequadas para a tecnologia. Outras citaram como motivos para a não adoção a falta de know-how, sistemas de TI incompatíveis ou obstáculos relacionados à proteção de dados.
Anne-Sophie Mayer compreende essa hesitação. Na sua opinião, as empresas precisam atender a quatro requisitos para que a implementação da IA seja bem-sucedida.
"Primeiro: é necessário definir uma área de aplicação: onde exatamente existe um problema e como seria a solução?" O segundo ponto é a qualidade dos dados. Se eu tenho um processo analógico ruim, terei também um processo digital ruim. Se eu sequer possuo determinados dados, ou não os preparo adequadamente, e aplico uma IA sobre eles, isso não trará resultado algum."
Em terceiro lugar, diz a especialista, é importante manter uma certa abertura em relação à nova tecnologia, "encontrar o equilíbrio entre o potencial da IA e a necessidade de não sair correndo atrás de toda e qualquer tendência, nem adotá-la de forma totalmente cega".
E, em quarto lugar: a capacitação dos colaboradores. Trata-se, segundo Mayer, de incentivá-los a identificar, por conta própria, boas áreas de aplicação nas quais eles também consigam perceber o valor agregado da IA.
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