A inteligência artificial já entrou no ambiente de trabalho, mas isso não significa que os profissionais e as empresas saibam exatamente o que fazer com ela. Segundo matéria do InfoMoney, um levantamento da Hashtag Treinamentos com 5.569 profissionais mostrou que apenas 13% afirmam utilizar IA de forma avançada no trabalho, enquanto a maior parte ainda usa a tecnologia para tarefas de apoio, como pesquisa, busca de informações e criação de textos.
O dado é importante porque quebra uma ilusão comum no mercado: a ideia de que usar IA é a mesma coisa que dominar IA. Não é. Abrir o ChatGPT, pedir um resumo, gerar uma ideia de post ou corrigir um texto pode até trazer produtividade, mas está longe de representar uma integração estratégica da tecnologia nos processos de trabalho. É como comprar uma furadeira e se declarar engenheiro. Ajuda em algumas tarefas, claro, mas ainda existe um pequeno detalhe chamado competência.
A pesquisa citada pelo InfoMoney aponta que 75,6% dos entrevistados usam IA para pesquisa e busca de informações, 65,2% para criação de textos e apenas 33,2% para análise de dados. Outro ponto chama atenção: 68,2% dizem já ter estudado IA ou feito algum curso relacionado ao tema, mas só 18,1% relatam ter formação prática ou avançada. Ou seja, muita gente já passou pela fase da curiosidade, mas pouca gente chegou à fase da aplicação consistente.
Resumo estratégico
- O que aconteceu: levantamento mostra que apenas 13% dos profissionais usam IA de forma avançada no trabalho.
- Por que importa: a adoção cresceu, mas o uso estratégico ainda é restrito.
- Quem deve prestar atenção: empresas, gestores, profissionais, criadores e equipes de marketing.
- Risco: tratar IA como ferramenta de apoio pontual e não como parte dos processos.
- Oportunidade: transformar IA em produtividade real, automação, análise e vantagem competitiva.
O que muda na prática
Para empresas, esse cenário mostra que a adoção da IA já começou, mas ainda acontece de forma solta, muitas vezes individual, improvisada e pouco conectada com objetivos de negócio. O colaborador usa uma ferramenta para acelerar uma tarefa, outro cria um texto, outro resume uma reunião, outro automatiza alguma coisa por conta própria, e no fim a empresa acredita que está “usando IA”, quando na verdade está apenas assistindo a pequenas experiências isoladas dentro da operação.
Esse é um problema sério, porque o ganho real da IA não vem apenas do uso pontual. Ele aparece quando a tecnologia entra em processos, reduz retrabalho, melhora análise, apoia tomada de decisão, organiza fluxos, acelera atendimento, melhora marketing, cruza dados e ajuda a medir resultado. A McKinsey aponta que a adoção de IA segue crescendo nas organizações, mas a transição de testes e pilotos para impacto em escala continua sendo um desafio para muitas empresas. Em português claro, muita gente já brincou com a ferramenta, mas pouca gente conseguiu transformar isso em dinheiro, eficiência ou vantagem competitiva.
O relatório Work Trend Index, da Microsoft e do LinkedIn, também mostra que o uso de IA no trabalho se espalhou rapidamente, com 75% dos trabalhadores do conhecimento usando IA generativa no ambiente profissional em 2024. O problema é que adoção rápida não resolve, sozinha, treinamento, governança, segurança de dados e metodologia. Sem isso, a IA vira uma espécie de atalho informal, cada um usa do seu jeito, com sua própria conta, seu próprio método e sua própria interpretação sobre o que pode ou não pode colocar dentro de uma ferramenta.
Oportunidade e risco
Oportunidade: profissionais que sabem aplicar IA em processos, dados, automação e tomada de decisão tendem a ganhar vantagem competitiva.
Risco: empresas podem confundir uso pontual com maturidade digital e criar uma adoção sem método, sem segurança e sem resultado mensurável.
Ponto central: a vantagem não está em ter acesso à IA, mas em saber transformar a tecnologia em eficiência, estratégia e valor de negócio.
Usar IA não é o mesmo que dominar IA
A oportunidade é enorme para quem aprender a usar IA de forma mais profunda. Profissionais que conseguem automatizar tarefas repetitivas, analisar dados, criar fluxos inteligentes, revisar processos, gerar relatórios, desenvolver assistentes internos e conectar IA com objetivos reais da empresa tendem a se destacar. Não porque são “gurus de IA”, termo que a internet já conseguiu desgastar em tempo recorde, mas porque conseguem entregar resultado mensurável.
O risco é o mercado confundir familiaridade com domínio. Saber pedir um texto para uma IA é uma habilidade útil, mas limitada. O profissional que quer avançar precisa aprender a formular bons problemas, validar respostas, proteger dados, comparar resultados, entender limites da ferramenta, criar processos replicáveis e medir impacto. A diferença entre usar IA e trabalhar melhor com IA está justamente nessa camada de método.
Para gestores, o recado também é direto. Não adianta incentivar IA sem criar diretrizes. Empresa que quer capturar valor precisa treinar equipes, definir políticas de uso, mapear processos, escolher ferramentas adequadas, criar padrões de segurança e acompanhar indicadores. Caso contrário, a IA vira mais uma tecnologia adotada pela empolgação do momento, com muito discurso em reunião e pouco efeito concreto no caixa.
Ponto de atenção para empresas
O uso avançado de IA exige mais do que acesso a ferramentas. Exige capacitação prática, processos bem definidos, segurança de dados, indicadores e integração com a rotina do negócio. Sem isso, a empresa apenas troca o velho improviso por um improviso mais tecnológico.
O Stanford AI Index 2026 aponta uma distância crescente entre aquilo que a IA já consegue fazer e a capacidade das instituições de acompanhar, governar e compreender seus impactos. Esse abismo aparece também dentro das empresas. A tecnologia avança rápido, mas a cultura de uso, a gestão e a qualificação caminham mais devagar.
No fim, o dado dos 13% não mostra que a IA fracassou no trabalho. Mostra que ela ainda está em fase de amadurecimento. A primeira onda foi de curiosidade. A segunda será de método. E a terceira, provavelmente, vai separar quem apenas usa ferramentas de quem sabe redesenhar o próprio trabalho com elas.
A IA não vai premiar quem só sabe brincar com prompt. Vai premiar quem entende processo, negócio, dado, comunicação e resultado. E talvez essa seja a parte que mais incomoda: a tecnologia ficou mais acessível, mas a competência continua dando trabalho.
Fontes consultadas: InfoMoney, Microsoft, McKinsey, Stanford HAI e Hashtag Treinamentos.
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