Profissionais exageram uso de IA para impressionar empresas, revela pesquisa
Um estudo recente da Visier, empresa de software para gestão de pessoas, identificou que quase metade dos trabalhadores americanos — 48% — admite exagerar, pelo menos ocasionalmente, o nível de familiaridade ou aplicação de inteligência artificial diante de colegas e superiores. O comportamento recebeu o nome de “IA performática”.
A pesquisa ouviu mil funcionários em tempo integral nos Estados Unidos e foi divulgada em setembro de 2026. Os achados ajudam a entender como a pressão corporativa pela adoção de IA pode distorcer a maneira como as organizações avaliam o uso real da tecnologia.
O que significa IA performática
O termo deriva de “performance”, no sentido de encenação. IA performática descreve a demonstração de uso ou conhecimento em inteligência artificial feita para atender às expectativas da empresa, sem que isso corresponda necessariamente a uma aplicação efetiva da tecnologia no dia a dia.
Na prática, o fenômeno pode se manifestar de várias maneiras: um funcionário cita ferramentas de IA em reuniões para parecer atualizado; outro acessa uma plataforma apenas para cumprir uma meta de utilização; um terceiro afirma aplicar a tecnologia em tarefas nas quais ela tem pouco impacto.
Por que o comportamento surgiu
A Visier atribui o fenômeno à pressão e à falta de clareza. Quase metade dos entrevistados (45%) disse sentir pressão para usar IA sem ter confiança para aplicá-la corretamente. Apenas 21% concordaram fortemente que o empregador oferece treinamento e apoio adequados para a adaptação.
Muitas empresas monitoram a adoção por meio de indicadores como número de usuários ou frequência de acesso. Andrea Derler, pesquisadora da Visier, alerta que a adoção não pode ser medida apenas pela quantidade de funcionários que usam uma ferramenta ou pela frequência de uso. Nesse cenário, o indicador pode refletir o cumprimento de metas formais, e não o engajamento genuíno com a tecnologia.
Quais são os riscos para as empresas
O principal efeito é a distorção dos dados. Se os indicadores apontam uso elevado, a liderança pode concluir que as equipes estão preparadas, enquanto os resultados concretos não acompanham essa percepção. Decisões de investimento e de treinamento podem, assim, ser baseadas em um retrato incompleto da realidade.
É importante notar que o estudo foi realizado nos Estados Unidos e se baseia no autorrelato dos próprios trabalhadores. Por isso, os números não podem ser extrapolados diretamente para o mercado brasileiro.
Como as organizações podem lidar com o fenômeno
Os participantes indicaram medidas que ajudariam a reduzir a pressão: treinamento e capacitação em IA (32%), transparência por parte dos líderes (31%), oportunidades de crescimento na carreira (24%) e comunicação mais clara (18%).
Segundo o HR Brew, que repercutiu o estudo, as áreas de recursos humanos também podem estimular a experimentação com IA e criar um ambiente seguro para discutir erros.
Uma alternativa proposta por analistas é avaliar tarefas concluídas e a qualidade das decisões, em vez de contar acessos. Um exemplo é medir quanto tempo uma equipe economizou ao usar uma ferramenta para resumir relatórios, com revisão humana do resultado final.
O conceito é recente e está associado a uma pesquisa específica, mas destaca uma distinção que passou a orientar discussões sobre adoção: registrar o uso de inteligência artificial é diferente de comprovar o valor que ela entrega no dia a dia de trabalho.
