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A inteligência artificial deveria ser a grande libertação do trabalhador moderno. Pelo menos passamos a acreditar que passaríamos menos horas em frente ao computador, e que teríamos até mais tempo para pensar, criar e viver.
Mas um estudo da Universidade da Califórnia em Berkeley mostrou exatamente o oposto.
Estamos mais ocupados do que antes?
Por: Gabriel E. Levy B.
Aruna Ranganathan e Xingqi Maggie Ye, pesquisadoras da Haas School of Business em Berkeley, Califórnia, uma das universidades mais prestigiadas do mundo, passaram oito meses dentro de uma empresa de tecnologia dos EUA com cerca de 200 funcionários observando, em tempo real, o que acontecia quando os trabalhadores adotavam ferramentas de inteligência artificial em seu dia a dia.
Eles realizaram mais de 40 entrevistas aprofundadas com engenheiros, designers, gerentes de produto e pesquisadores.
Os resultados, publicados em fevereiro de 2026 na Harvard Business Review, foram inesperados: em vez de trabalhar menos, as pessoas estavam trabalhando mais e com maior intensidade.
O que os pesquisadores viram
O fenômeno que encontraram tem um nome técnico, aumento da carga de trabalho, mas sua explicação é simples. Quando uma ferramenta de IA faz algo mais rápido que antes levava tempo, ela não usa esse tempo ganho para descansar: ela é usada para fazer mais coisas.
A carga de trabalho não diminui. Crescer.
Os pesquisadores identificaram três padrões que se repetiram de forma consistente. Primeiro, os papéis começaram a se expandir. Um designer que antes só projetava começou a fazer análise de dados. Um gerente de produto que não sabia programar começou a escrever código. Um engenheiro passou mais horas revisando o trabalho gerado por IA de seus colegas. A tecnologia apagou barreiras entre especialidades e forçou cada pessoa a percorrer mais terreno.
Segundo, o trabalho vazou fora do expediente. Como a IA facilita muito a retomada ou o início de uma tarefa, os funcionários a usavam no almoço, em intervalos entre reuniões, à noite. Os limites naturais do dia simplesmente desapareceram.
Terceiro, surgiu a multitarefa permanente. Os trabalhadores mantinham vários processos de IA rodando ao mesmo tempo enquanto revisavam código ou participavam de reuniões. A concentração estava fragmentada. O cérebro nunca descansava completamente.
O resultado foi um ciclo que se alimenta de si mesmo. A IA acelera o trabalho, as expectativas de velocidade aumentam, a dependência de ferramentas cresce, o escopo das tarefas se expande e a carga total de trabalho acaba sendo maior. “O que parece ser uma produtividade maior no curto prazo pode mascarar um aumento silencioso da carga e um aumento do esforço mental”, alertaram os autores.
Um trabalhador entrevistado resumiu isso de forma direta: ele achava que, sendo mais produtivo com IA, economizaria tempo e poderia trabalhar menos. Aconteceu exatamente o oposto.
Não é um caso isolado
O que Berkeley encontrou nessa empresa não é exceção. Outras pesquisas apontam na mesma direção. Uma pesquisa da plataforma freelancer Upwork revelou que 77% dos funcionários que usam IA dizem que essas ferramentas aumentaram a carga de trabalho. 39% passam mais tempo revisando o que a IA gera. 71% relataram sintomas de esgotamento.
O laboratório orçamentário de Yale publicou em novembro de 2025 que, após quase três anos desde o lançamento do ChatGPT, o mercado de trabalho dos EUA não havia experimentado uma interrupção visível. E um relatório do MIT documentou que 95% dos projetos empresariais de IA generativa não produzem retornos econômicos mensuráveis, apesar de investimentos ultrapassarem 30 bilhões de dólares.
O confronto com o que foi prometido
Essas descobertas contradizem diretamente as previsões que dominaram a conversa pública nos últimos anos. Em 2023, o Goldman Sachs estimou que a IA poderia colocar 300 milhões de empregos em risco no mundo todo. A McKinsey projetou que a IA generativa acrescentaria entre 2,6 trilhões e 4,4 trilhões de dólares anualmente à economia global.
O próprio Dario Amodei, CEO da Anthropic, disse em 2025 que a IA poderia eliminar metade dos empregos de nível inicial nos setores de escritórios em cinco anos.
A narrativa era clara: a automação viria a deslocar os trabalhadores.
O que está acontecendo, segundo os dados de campo, é diferente. Não há deslocamento em massa. Há mais trabalho para as mesmas pessoas.
É temporário ou veio para ficar?
Essa é a questão que mais incomoda o debate acadêmico. Os pesquisadores de Berkeley não apresentam isso como um problema temporário de adaptação.
Eles alertam que, sem uma gestão deliberada por parte das organizações, o novo ritmo se torna o padrão. O que hoje é esforço extra amanhã é simplesmente o que se espera.
Os economistas estão divididos.
Daron Acemoglu, laureado com o Nobel de economia em 2024, argumenta que o impacto real da IA na produtividade será modesto nos próximos dez anos e atribui as expectativas infladas ao entusiasmo pelo capital de risco.
Erik Brynjolfsson, de Stanford, propõe uma visão mais otimista: as grandes empresas de tecnologia sempre geram uma fase de investimento antes de mostrar seus frutos, e argumenta que já há sinais de que essa fase produtiva está começando.
Ethan Mollick, de Wharton, argumenta que o verdadeiro gargalo não é tecnológico, mas organizacional. A IA pode fazer muito, mas as empresas ainda não sabem exatamente como incorporá-la sem esgotar suas equipes.
A pergunta que ninguém estava fazendo
O estudo de Berkeley leva o debate para um território desconfortável.
Por anos, a discussão girou em torno de quantos empregos desapareceriam.
Mas a questão mais urgente, à luz do que os dados mostram, é outra: quando a IA permite que mais seja feito, quem decide quanto é suficiente?
Se as expectativas de velocidade e volume continuarem a crescer sem contrapeso, a promessa de que a tecnologia facilitaria nossas vidas acaba se tornando o oposto. Não no desemprego, mas em trabalhadores mais ocupados, dispersos e exaustos do que antes. Produtividade é real.
Tempo livre, por enquanto, nem tanto.
Em resumo: Um estudo de oito meses da Universidade de Berkeley revela que a inteligência artificial, ao contrário do que a indústria prometeu, não reduz a carga de trabalho, mas a intensifica. Os trabalhadores realizam mais tarefas, em mais horas e com maior pressão. Pesquisas de Yale, MIT e Upwork apontam na mesma direção, desafiando a narrativa do deslocamento em massa de empregos que dominou o debate sobre tecnologia nos últimos anos.
Referências
Ranganathan, A., & Ye, X. M. (fevereiro de 2026). A IA não reduz o trabalho, ela o intensifica. Harvard Business Review. https://hbr.org/2026/02/ai-doesn’t-reduce-work-it-intensifies-it
Upwork Inc. (2024). Estudo do Upwork mostra que a carga de trabalho dos funcionários está aumentando apesar do aumento do investimento do C-level em inteligência artificial. https://investors.upwork.com/news-releases/news-release-details/upwork-study-finds-employee-workloads-rising-despite-increased-c
Yale Budget Lab. (novembro de 2025). Avaliando o impacto da IA no mercado de trabalho: Estado atual das coisas. https://budgetlab.yale.edu/research/evaluating-impact-ai-labor-market-current-state-affairs
Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023). GPTs são GPTs: Uma análise inicial do potencial de impacto no mercado de trabalho de grandes modelos de linguagem. arXiv. https://arxiv.org/abs/2303.10130
Acemoglu, D. (2024). A macroeconomia simples da IA. Economia do MIT. https://economics.mit.edu/sites/default/files/2024-05/The%20Simple%20Macroeconomics%20of%20AI.pdf
