À medida que a IA fica mais forte, as pessoas ficam cada vez mais cansadas, e a «ansiedade» torna-se uma norma para empresas e funcionários

A IA deveria ser uma ferramenta de economia de esforço, mas em muitos ambientes de trabalho tornou-se uma nova fonte de pressão.

Por: Xu Chao

Fonte: Wall Street Journal

Ferramentas de programação com IA prometem libertar os engenheiros, mas na realidade estão a gerar uma nova onda de ansiedade por eficiência.

À medida que as capacidades de agentes inteligentes de IA como Claude Code da Anthropic, Codex da OpenAI, continuam a evoluir, as empresas tecnológicas mergulham numa obsessão por produtividade de cima para baixo. Executivos escrevem código pessoalmente, os funcionários são obrigados a interagir com IA com maior frequência, e as horas de trabalho extra aumentam, em vez de diminuir. A IA deveria ser uma ferramenta de esforço reduzido, mas em muitos ambientes de trabalho tornou-se uma nova fonte de pressão.

Dados de uma pesquisa revelam uma clara discrepância de perceção: a consultora Section revelou que mais de 40% dos altos executivos de nível C acreditam que a IA lhes poupa pelo menos 8 horas por semana, enquanto 67% dos funcionários não-gerenciais dizem que o tempo poupado é inferior a duas horas, ou mesmo inexistente. Um estudo contínuo na Universidade da Califórnia, Berkeley, numa organização de 200 pessoas, descobriu que, mesmo com muitos trabalhos transferidos para IA, o tempo de trabalho real continua a aumentar.

Esta propagação de ansiedade tem causas estruturais. Quando CTOs programam às 5h da manhã com IA, e CEOs avaliam o esforço da equipa pelo valor faturado, toda a indústria redefine a sua noção de “eficiência” — e o custo dessa redefinição é suportado pelos funcionários comuns.

Executivos a programar, ansiedade por eficiência a espalhar-se de cima para baixo

A expressão “Vibe coding” surgiu inicialmente com uma sensação de preguiça e expectativa. Em fevereiro de 2025, o ex-investigador da OpenAI Andrej Karpathy trouxe este conceito ao público, descrevendo um novo modo de programação onde os engenheiros apenas conversam com IA para desenvolver software — “imersos na atmosfera”.

No entanto, um ano depois, o clima já tinha mudado.

Alex Balazs, CTO da Intuit, descreve a sua rotina recente: a sua esposa desce às 8h e encontra-o a trabalhar há horas. “Ela perguntou-me há quanto tempo estou acordado, e eu disse que tinha começado às 5h a escrever código.” Na verdade, ele estava a orientar a IA a escrever código para ele, o que lhe permitiu redescobrir o contacto com código de baixo nível que há anos não tocava.

Este comportamento dos altos gestores está a passar para os níveis inferiores. Greg Brockman, presidente da OpenAI, escreveu recentemente no X: “Cada momento em que a tua IA não está a funcionar é uma oportunidade desperdiçada.” Esta frase tocou precisamente na cultura de trabalho excessivo já prevalente na tecnologia.

Alex Salazar, cofundador e CEO da startup Arcade.dev, foi mais direto. Ele verifica regularmente as faturas do Claude Code — que estão diretamente relacionadas com a frequência de uso das ferramentas pelos engenheiros — e critica funcionários que “não gastam o suficiente”: “Eu digo-lhes, ‘Ainda não estão a esforçar-se o suficiente’.” Após a primeira “reunião de fé”, as faturas de IA da empresa dispararam 10 vezes, e ele vê esse gasto como um sinal de progresso.

Gestores e funcionários sob gestão quantitativa, a “fadiga de IA” a espalhar-se silenciosamente

Neste ambiente, as formas de avaliação dos funcionários também estão a mudar silenciosamente.

A DocuSketch, uma empresa de software focada em reparação de propriedades, tem o vice-presidente de produto Andrew Wirick, que afirma que a empresa agora monitora o número de interações diárias dos engenheiros com as ferramentas de IA. Quanto maior esse número, maior a produtividade. O Claude Code gera relatórios semanais para cada engenheiro, listando padrões de ciclos inúteis com IA e sugerindo melhorias.

Wirick admite que já sente uma certa “dependência”: “Sinto que tenho que fazer mais interações por dia, até antes de dormir, a pensar em como fazer mais.” Ele atribui esse estado à experiência de “iluminação” ao testar o modelo mais recente da Anthropic, Opus 4.5, em novembro passado — quando entregou um protótipo de funcionalidade normalmente atribuído a engenheiros ao modelo, e, em 20 minutos, viu o modelo desmontar e implementar a tarefa autonomamente, sentindo-se “como se o cérebro tivesse sido reiniciado”.

Este ritmo acelerado está a invadir os limites entre trabalho e vida pessoal. Berkeley descobriu que, mesmo com muitas tarefas assumidas por IA, o tempo de trabalho não diminui. Alguns engenheiros já admitem publicamente estar a sofrer de “fadiga de IA” — preocupados constantemente em não perder o próximo avanço, que parece estar sempre a uma dica de distância.

A crescente lacuna de perceção entre gestores e funcionários

O entusiasmo dos gestores deriva, em grande parte, da sensação de novidade ao criar com IA. Salazar admite que construir protótipos com IA pessoalmente dá-lhe uma sensação de produtividade maior do que lidar com autorizações e decisões. Recentemente, respondeu a um pedido de um cliente financeiro importante, construindo um protótipo de demonstração do zero.

Na Intuit, gerentes de produto e designers também são incentivados a usar “vibe coding” para criar protótipos no QuickBooks. Balazs afirma: “Pelo menos agora, os gestores podem levar algo concreto aos engenheiros, dizendo: ‘Quero algo assim’.”

No entanto, a pesquisa da consultora Section mostra que essa discrepância de perceção é bastante significativa.

A perceção dos altos gestores sobre os benefícios da IA está muito distante da experiência dos funcionários de base. Salazar acredita que isso se deve ao maior esforço de adaptação dos funcionários às novas ferramentas: “Eles são implicitamente obrigados a explorar e experimentar, mas as expectativas do dia a dia não mudaram para dar espaço a isso.”

A insegurança quanto à estabilidade no emprego também é real. Salazar revela que planeava trocar de fornecedor de serviços de internet, mas a equipa de marketing já consegue atualizar o site da empresa usando IA, eliminando a necessidade de externalizar esse trabalho.

“Expansão de tarefas” e prosperidade ilusória, o outro lado do mito da eficiência

Os investigadores de Berkeley chamaram a este fenómeno “expansão de tarefas”: quando colegas não técnicos começam a usar IA para gerar código, os engenheiros têm que gastar tempo a limpar esses trabalhos incompletos, aumentando a carga de trabalho. Balazs admite que isso está a transformar as fronteiras tradicionais de funções, levando a uma “hibridização” de papéis e complicando as colaborações.

O problema mais profundo é: esta onda de entusiasmo está a criar algo de valor ou apenas a gerar mais coisas?

Especialistas alertam que, se esta obsessão por produtividade impulsionada por IA não for controlada, pode levar ao surgimento de “busyware” — pequenas alterações em sites, dashboards personalizados para um único utilizador, protótipos de marketing abandonados — tudo entregue aos engenheiros. Cada uma dessas tarefas parece ter um motivo, mas a maioria acabará por ser descartada.

Balazs, da Intuit, afirma que a velocidade de produção e entrega de código aumentou cerca de 30%. Mas, num futuro em que o código se torna cada vez mais “único”, a verdadeira vantagem de eficiência pode estar na resposta a uma questão: quais coisas é que, na verdade, não deveriam ser construídas.