Geração Z teme perder habilidades por causa da IA
Pesquisa mostra que trabalhadores ganham produtividade, mas perdem confiança e habilidades ao depender cada vez mais da inteligência artificial
A IA está economizando mais de duas horas por dia dos trabalhadores. Isso parece uma vitória inequívoca — e, em muitos aspectos, realmente é. Mas, por trás das manchetes sobre produtividade, algo mais complexo está acontecendo.
Os funcionários estão ficando mais rápidos, mas alguns também estão se tornando menos confiantes, menos qualificados e menos certos de que conseguem fazer seu trabalho sem uma máquina pensando por eles.
Essa tensão é o grande desafio do mercado de trabalho em 2026 — e a maioria das empresas ainda não está preparada para enfrentá-lo.
Uma nova pesquisa da GoTo, realizada em parceria com a Workplace Intelligence, entrevistou 2.500 funcionários e líderes de TI ao redor do mundo sobre o uso e a percepção da IA.
Os resultados revelam uma força de trabalho dividida entre as ferramentas que ajudam e os hábitos que essas ferramentas estão criando.
Hoje, 50% dos funcionários dizem depender demais da IA. Trinta por cento afirmam que já não conseguem trabalhar sem ela. E 39% acreditam que a dependência excessiva da tecnologia está corroendo suas habilidades e os tornando menos inteligentes — índice que sobe para 46% entre trabalhadores da geração Z.
Essas não são opiniões marginais. Elas refletem um consenso silencioso de uma força de trabalho que adotou a IA rapidamente e agora começa a lidar com as consequências.
A pressão para usar IA está avançando mais rápido do que as regras para usá-la bem
Uma das descobertas mais claras da pesquisa é o quanto a pressão externa está moldando o comportamento relacionado à IA no ambiente de trabalho.
Sessenta por cento dos funcionários dizem sentir pressão para usar ferramentas de IA com o objetivo de aumentar a produtividade, independentemente de a tarefa realmente exigir isso. Sem treinamento adequado e políticas claras, essa pressão cria um cenário propício para o uso inadequado da tecnologia.
Os números confirmam isso. Setenta por cento dos funcionários — contra 54% há apenas um ano — admitem já ter usado IA em tarefas sensíveis ou de alto risco, incluindo trabalho jurídico ou de compliance, decisões que exigem inteligência emocional e atividades envolvendo informações confidenciais.
Essas são justamente as áreas em que o julgamento humano continua sendo mais insubstituível — e onde os erros da IA têm o maior custo. O fato de esse número ter saltado 16 pontos percentuais em apenas um ano sugere que o problema não vai desacelerar sozinho.
A situação é agravada por um fenômeno de “trabalho porcaria feito por IA” que começa a sobrecarregar toda a força de trabalho. Quarenta e três por cento dos funcionários afirmam já ter enviado conteúdos gerados por IA mesmo suspeitando que fossem de baixa qualidade ou contivessem erros.
Não surpreende, portanto, que 77% digam que revisar trabalhos gerados por IA leva mais tempo do que revisar trabalhos feitos por humanos. E 66% afirmam que ter de filtrar a produção de IA de outras pessoas cria trabalho extra.
Os funcionários não estão usando IA de maneira inadequada por preguiça ou má-fé. Eles estão fazendo isso porque receberam ferramentas poderosas sem o contexto e o preparo necessários para utilizá-las corretamente — e porque foram incentivados, de forma explícita ou implícita, a entregar resultados.
Quando organizações recompensam apenas o volume de produção sem questionar como ela foi gerada, acabam recebendo exatamente o comportamento que incentivaram.
O que as empresas que acertarem vão fazer de diferente
A mesma pesquisa que expõe esses problemas também aponta soluções — e elas não exigem avanços tecnológicos revolucionários. Exigem comprometimento organizacional.
A primeira prioridade é criar políticas de IA que realmente funcionem. Isso significa regras que os funcionários entendam, considerem relevantes para o trabalho cotidiano e se sintam preparados para seguir — e não documentos de compliance esquecidos em uma página da intranet.
Considerando que 65% dos funcionários dizem que seus empregadores não os prepararam adequadamente para um ambiente em que a IA assume mais tarefas, isso precisa vir acompanhado de investimentos reais em treinamento, incluindo orientações específicas por função sobre onde a IA agrega valor — e onde ela não deveria ser usada.
A segunda prioridade é investir em habilidades humanas.
Os próprios trabalhadores identificaram quais capacidades consideram mais importantes em um ambiente dominado pela IA: pensamento criativo, inteligência emocional, bom senso e a habilidade de saber quando confiar nos resultados da IA e quando ignorá-los.
Essas não são “soft skills” no sentido pejorativo do termo. São competências difíceis de automatizar e que determinam se a IA vai ampliar o potencial da força de trabalho ou esvaziá-lo silenciosamente. Também são a base de uma colaboração eficiente entre humanos e máquinas.
As empresas que treinarem funcionários para atuar nesse modelo de parceria — em vez de simplesmente distribuir ferramentas e cobrar resultados — estarão mais preparadas quando chegar a próxima onda de capacidades da IA.
A terceira prioridade é cultural: líderes precisam dar o exemplo do que significa usar IA de forma responsável, e não apenas impor regras.
Funcionários que veem seus gestores usando IA com critério — sabendo quando confiar nela, quando questionar suas respostas e quando deixá-la de lado — têm mais chances de desenvolver o mesmo discernimento.
Oitenta e oito por cento dos funcionários afirmam que a IA trouxe benefícios para suas vidas profissionais. Esse número deveria dar confiança aos líderes empresariais de que a tecnologia está funcionando.
Mas a mesma pesquisa deixa claro que ganhos de produtividade, sozinhos, não constituem uma estratégia.
As empresas que vão vencer a próxima década do trabalho não serão necessariamente as que pressionaram mais pela adoção da IA. Serão aquelas que construíram a disciplina organizacional para usá-la com sabedoria — mantendo suas equipes capacitadas, confiantes e dignas de confiança no processo.
