IA economiza tempo para chefes, mas a equipe relata outra realidade
Em 8 de setembro de 2026, a Korn Ferry divulgou o Workforce 2026 Global Insights Report, baseado em respostas de mais de 16 mil profissionais de 11 mercados, entre eles o Brasil. No comunicado do Workforce 2026, 79% dos CEOs disseram perceber ganhos de eficiência com inteligência artificial, ante 51% dos colaboradores individuais; ao mesmo tempo, 52% dos trabalhadores consultados afirmaram que o uso da tecnologia aumentou sua carga de trabalho.
A diferença não significa que um dos grupos esteja necessariamente errado. Ela mostra que a economia percebida em uma tarefa executiva pode coexistir com mais demandas para quem transforma decisões em entregas: líderes observam a rapidez obtida em certas atividades, enquanto colaboradores avaliam o conjunto do trabalho que continua sob sua responsabilidade. No título, portanto, “chefes” corresponde aos CEOs ouvidos, e “equipe”, aos colaboradores individuais — não a todos os gestores e empregados de qualquer organização.
A posição na empresa muda o que cada grupo enxerga
Para os executivos, o benefício descrito pela Korn Ferry aparece sobretudo quando a IA digere e resume informações que antes exigiam horas de leitura. Já os profissionais responsáveis pelas entregas relatam com menos frequência a mesma melhora. A análise publicada pela Forbes confirma a distância entre os 79% dos CEOs e aproximadamente metade dos colaboradores individuais, além do aumento de carga indicado por 52% dos participantes.
Essas respostas medem percepções em posições distintas, não o tempo cronometrado de um mesmo processo. Um CEO pode notar que chegou mais rapidamente a uma síntese, enquanto um colaborador considera todas as demandas do cargo e conclui que seu dia não ficou mais leve. O estudo não demonstra quanto do trabalho adicional foi causado diretamente pela IA, mas registra que eficiência percebida e alívio da carga não caminham necessariamente juntos.
A própria formulação da pesquisa exige cautela: ela não compara duas pessoas executando a mesma tarefa sob condições controladas. Também não autoriza concluir que todo uso de IA transfere trabalho para a equipe. O resultado sólido é mais limitado — e relevante: a percepção de ganho diminui do topo para a execução individual, enquanto mais da metade dos consultados associa a tecnologia a um aumento das tarefas esperadas.
Quatro camadas separam atividade de produtividade
Um diagnóstico em quatro camadas ajuda a reconciliar os resultados sem transformar correlação em causa. A primeira é a eficiência individual: o tempo ou esforço poupado em uma atividade delimitada. É o nível mais próximo do benefício relatado pelos CEOs, mas não informa sozinho o efeito sobre uma função inteira.
A segunda é a carga total. Na mesma pesquisa, 62% disseram que sua carga havia crescido significativamente nos dois anos anteriores, e 61% afirmaram desempenhar responsabilidades de mais de uma função. Assim, uma tarefa acelerada pode entrar em uma rotina que, no conjunto, recebeu novas obrigações ou absorveu partes de cargos reestruturados.
A terceira camada é a qualidade do resultado. O relatório registra que 45% estavam ocupados demais para entregar resultados relevantes ao crescimento e que 44% se sentiam exigidos além de suas capacidades. Esses indicadores também são percepções, não uma medição independente da qualidade, mas mostram por que contar tarefas concluídas ou horas poupadas não basta para demonstrar geração de valor.
A quarta é a capacidade de aprender. Ela não aparece como um percentual equivalente à comparação entre CEOs e colaboradores. Entra no diagnóstico porque o uso consistente de uma ferramenta depende de experimentação, julgamento e oportunidade de aplicar novas competências — recursos que disputam espaço com a carga diária.
O tempo poupado não reduz a carga automaticamente
A combinação dos indicadores sugere um problema de desenho do trabalho. Se a organização mantém as atividades anteriores, acrescenta metas de adoção de IA e redistribui responsabilidades de funções reduzidas, a velocidade obtida em uma etapa pode virar capacidade para receber mais tarefas, e não tempo disponível para trabalho de maior valor.
A análise complementar da Korn Ferry descreve justamente essa tensão: funções cortadas ou reestruturadas podem deixar partes do trabalho com os profissionais restantes, enquanto a IA assume apenas alguns componentes. O texto também sustenta que líderes não devem simplesmente transferir a tecnologia pela hierarquia; quem executa as tarefas precisa de treinamento, tempo e recursos para obter resultados.
Isso delimita o que pode ser afirmado sobre causalidade. A pesquisa associa uso de IA, aumento de carga e acúmulo de responsabilidades, mas não isola quanto cada fator contribuiu para a experiência dos participantes. Reestruturações, redução de níveis gerenciais, processos mantidos por hábito e novas expectativas de produção aparecem juntos no cenário estudado.
Aprender durante o trabalho é parte da capacidade
Na análise voltada a aprendizagem e desenvolvimento, a consultoria recomenda incorporar a formação ao fluxo normal, reservar tempo para praticar novas competências e oferecer oportunidades claras de aplicação. Sem essas condições, o treinamento corre o risco de se tornar apenas mais uma tarefa para pessoas que já se consideram sobrecarregadas.
Esse ponto completa a diferença entre economia local e produtividade organizacional. Se os minutos liberados forem imediatamente ocupados por novas entregas, faltará espaço para testar quando a IA ajuda, reconhecer quando ela não serve e desenvolver julgamento sobre o resultado. A empresa poderá registrar mais atividade sem saber se houve menos retrabalho, melhor decisão ou maior capacidade futura.
O Workforce 2026 não resolve essa medição: é uma pesquisa global de percepção, com participantes de diferentes níveis profissionais e mercados, e não um experimento sobre ferramentas específicas. O que o levantamento estabelece é a distância entre a experiência relatada no topo e na execução. Para saber se a eficiência se converteu em produtividade, ainda será necessário observar, no mesmo processo, a carga total, a qualidade das entregas e o tempo preservado para aprendizagem.
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