Empresas que aceleram IA sem redesenhar processos aumentam risco de burnout, diz executivo

Quase 95% das implementações corporativas de inteligência artificial não trazem retorno mensurável, aponta estudo do projeto NANDA, do MIT, divulgado recentemente. A pesquisa atribui o resultado menos à tecnologia em si e mais à distância entre a liderança que aprova o investimento e a operação que precisa executá-lo, uma falha de origem que amplia o risco de burnout dentro das equipes.

Segundo Bruno Pinheiro, consultor especializado em implementação de inteligência artificial em grandes empresas, o problema aparece antes mesmo da tecnologia chegar à rotina de trabalho. Ele identifica um padrão que se repete em conselhos e diretorias: o executivo cobra ganho de produtividade sem antes definir qual tarefa cabe a cada funcionário, o que passa a um agente e quem valida o resultado. A ordem chega às equipes como exigência, não como redesenho de processo.

Risco de burnout começa na gestão intermediária

Bruno Pinheiro, fundador e CEO da Groovia, consultoria franco-brasileira voltada à implementação de inteligência artificial, resume o efeito dessa pressa: “Quando uma companhia apenas adiciona IA a processos antigos, não resolve o problema. Torna o problema mais rápido. Se o fluxo é confuso, a IA acelera a confusão. A empresa acredita que está adotando inteligência artificial para liberar tempo, mas pode estar criando uma camada extra de cobrança sobre quem já estava sobrecarregado.”

Na prática, esse efeito recai primeiro sobre a gerência intermediária. Essa camada recebe ferramenta nova e meta nova sem que o processo abaixo dela seja redesenhado, mas segue responsável pela entrega sem autoridade para mudar fluxos internos. A sobrecarga e o burnout, porém, não nasceram com a IA: já apareciam nas equipes antes de a tecnologia se popularizar dentro das empresas.

Para ilustrar a dimensão do problema, levantamento da Endeavor em parceria com o BID Lab mostra que 94% dos fundadores de startups e scale-ups brasileiras já enfrentaram alguma condição adversa de saúde mental. Para o CEO da Groovia, esse dado reforça o alerta: “Se a liderança já está no limite, colocar IA sem reorganização é como aumentar a velocidade de uma máquina desalinhada. Vai produzir mais atrito, não mais liberdade.”

Retrabalho da IA amplia o burnout das equipes

Sem direcionamento claro sobre o que pode e o que não pode ser feito, os agentes erram, e a margem de erro nesses casos chega a 60%. Assim que a falha é identificada, o time absorve o retrabalho, o que soma horas de correção a uma rotina que a tecnologia deveria aliviar.

Esse custo, segundo Pinheiro, costuma ficar invisível para quem aprovou o investimento, porque aparece na ponta da operação, longe dos relatórios que chegam à diretoria. O resultado é uma equipe que trabalha mais, entrega no mesmo ritmo e ainda responde por erros que não cometeu.

Efeito negativo aparece meses depois

Ainda de acordo com o consultor, a empresa que executa as etapas fora de ordem sente o impacto negativo entre seis e doze meses depois da adoção. Nesse período, a produtividade que a IA prometia elevar começa a cair. Primeiro, o efeito aparece no domínio técnico da própria liderança sobre a ferramenta. Depois, na falta de separação clara entre o que fica com o time e o que passa aos agentes, e na ausência de regras sobre o que a IA pode acessar, o que pode publicar e o que exige validação humana.

“Sem redesenhar a estratégia e a estrutura, a IA acelera o colapso da liderança. As empresas brasileiras estão no estágio que chama de AI First, quando a IA está na pauta da diretoria e no orçamento, mas ainda não no fluxo de trabalho. Boa parte das companhias americanas e chinesas já opera como AI Native, com a tecnologia dentro da cultura e da rotina. Quem organiza a passagem entre os dois estágios abre uma janela de vantagem de poucos meses”, recomenda Pinheiro.

Brasil vira laboratório de testes para IA

Na avaliação de Pinheiro, as empresas brasileiras funcionam como um bom terreno de observação da próxima etapa da IA corporativa, em comparação com as multinacionais, por um motivo prático: aqui, a decisão e a implementação costumam andar juntas.

“O Brasil tem uma característica particular. Quando uma empresa decide implementar, ela implementa rápido. Isso permite avaliar, em tempo real, o que funciona e o que não funciona. A Europa talvez tenha mais cautela, mas vai enfrentar os mesmos desafios”, ressalta o CEO da Groovia.

Reorganização reduz risco de burnout

No comparativo entre os dois estágios, Pinheiro resume a etapa seguinte em uma frase curta: AI First, Human Always. A expressão indica que a decisão sobre o que continua com pessoas e o que passa a agentes precisa vir antes da aceleração, não depois dela.

Para reduzir o burnout, a recomendação de Pinheiro é reorganizar tarefas entre pessoas e agentes antes de cobrar resultado: “Na prática, significa endereçar 3 perguntas antes de acelerar: o que precisa continuar humano, o que pode ser executado por agentes e como a estrutura muda para que a mudança reduza a pressão, em vez de aumentá-la. O momento não é de demitir, e sim de redistribuir o que as pessoas (ou máquinas) fazem”, diz o CEO da Groovia.