Há já algum tempo que as notícias sobre tecnologia podem ser divididas, basicamente, em duas categorias: as que tratam de algum aspeto da cibersegurança e as que se referem à inteligência artificial, sem dúvida o tema da moda e o mais transversal, uma vez que esta tecnologia é aplicável a uma grande diversidade de trabalhos e funcionalidades. E, dentro desta última categoria, estão a ter especial relevância as dedicadas à IA generativa, com nomes que todos temos em mente, como Gemini, Claude e, especialmente, ChatGPT.

Em muitos artigos e estudos, tem-se afirmado de forma veemente que a introdução da IA generativa na estrutura de qualquer organização (inclusive na empresa) traz economia de tempo e maximização do investimento, pois permite que os trabalhadores realizem mais trabalho em menos tempo. No entanto, nem todos na comunidade científica e tecnológica que monitoriza a implementação e o avanço desta tecnologia nas organizações concordam com esta visão da situação e apontam para menos vantagens práticas do que a maioria afirma, pelo menos por enquanto e nas circunstâncias atuais.

É o caso do estudo que Anders Humlum e Emilie Vestergaard publicaram através do National Bureau of Economic Research, que se baseia em duas pesquisas realizadas na Dinamarca e cuja principal conclusão é que essas ferramentas permitem liberar uma média de 25 minutos por dia de uso, o que equivale a 2,8% da jornada de trabalho do utilizador típico, uma porcentagem manifestamente pequena em comparação com o que tem sido dito em alguns canais sobre o potencial dessa tecnologia.

Os números de uso corporativo de chatbots de inteligência artificial na Dinamarca já são notáveis: entre o final de 2023 e 2024, quase metade dos funcionários de onze perfis profissionais, que vão de contabilistas a programadores de software, já havia experimentado essas ferramentas, e a porcentagem subia para 83% quando a direção incentivava explicitamente seu uso.

Essa política empresarial, que em 38% dos casos inclui modelos próprios e em 30% programas de formação, ampliou a adoção e reduziu as lacunas demográficas: a diferença de uso entre homens e mulheres passou de 11,9 para 5 pontos percentuais quando havia apoio da direção.

O incentivo do apoio da direção não só dispara o número de utilizadores, como também amplia os benefícios declarados: os trabalhadores que operam em ambientes onde o uso de chatbots é incentivado pela direção relatam economias de tempo entre 10% e 40% maiores, além de melhorias na qualidade, criatividade e surgimento de novas tarefas. No entanto, o impacto médio continua a ser moderado.

Sem reflexo na folha de pagamento

O presente estudo também reflete que a economia de tempo e o aumento da produtividade não se refletem significativamente no que os trabalhadores ganham, nem no tempo do dia que dedicam ao trabalho. Ou seja, eles também não saem mais cedo do trabalho nem começam mais tarde, além de não ganharem muito mais.

Os efeitos medidos na folha de pagamento dos trabalhadores são apenas superiores a 1%, e a ausência de variação mantém-se independentemente da profissão exercida — jornalistas, professores, consultores financeiros… — nem quando se comparam diferentes empresas dentro do mesmo setor.

A explicação combina dois fatores: em primeiro lugar, a magnitude limitada da economia de tempo observada e, em segundo lugar, uma transferência salarial muito fraca: apenas entre 3% e 7% da melhoria na produtividade se converte em maior rendimento, e a percentagem é um pouco maior nas empresas que impulsionam o uso dessas ferramentas.

O estudo lança assim um desafio aos discursos que antecipam transformações laborais iminentes ligadas à IA generativa: dois anos após o lançamento do ChatGPT — e após a adoção corporativa mais rápida de que se tem memória — o impacto económico continua a não ser visível nas estatísticas de emprego e remuneração.

Os autores sublinham, no entanto, o papel do investimento complementar das empresas: os chatbots criam novas tarefas e implicam aprendizagens que poderão cristalizar-se mais tarde em resultados mensuráveis de maior alcance. Por enquanto, os dados convidam à prudência: integrar a tecnologia leva tempo e organizar o trabalho em torno dela é, por enquanto, o fator decisivo.