Empresas fixam metas de IA e cobram até 75% de uso nas equipes

Inteligência Artificial

Companhias estabelecem objetivos para adoção de IA e monitoram o uso entre colaboradores para aumentar produtividade.

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Grandes empresas estão ligando o uso de inteligência artificial a metas internas de desempenho: funcionários de áreas como consultoria e tecnologia agora são cobrados não só pelo que entregam, mas também por quanto usam IA no dia a dia, em alguns casos com painéis individuais e comparações diretas com os colegas.

Quais são as metas de uso de IA que as equipes precisam cumprir?

Na divisão de consultoria da KPMG nos Estados Unidos, a meta de uso de IA chega a 75% para boa parte dos cerca de 10 mil profissionais, que enxergam em painéis internos o próprio índice e a posição em relação ao time. A cobrança por metas de IA aparece depois de cortes de pessoal e é apresentada como forma de acelerar ganhos de produtividade e inovação.

Esses sistemas registram interações com ferramentas internas e externas de IA generativa e transformam o volume de uso em indicador de performance, numa lógica parecida com metas comerciais ou de produtividade. Em algumas empresas, como a Meta, o uso de IA já chegou a entrar diretamente nas avaliações de desempenho, antes de ajustes recentes nas regras.

A pressão por metas, porém, vem acompanhada de dúvidas dentro das equipes. Parte dos consultores da KPMG questiona se a frequência de uso registrada no painel realmente indica trabalho relevante ou se apenas estimula que todo pedido passe pela IA, mesmo quando não faz diferença na qualidade da entrega.

Como as metas de IA influenciam o desempenho das equipes nas empresas?

As metas de IA mudam a régua pela qual o desempenho é medido, ao deslocar o foco exclusivo do resultado final para o caminho percorrido. Na prática, o funcionário passa a ser avaliado também por quantas vezes recorre a ferramentas de IA, o que altera a dinâmica de trabalho e incentiva uma espécie de “gamificação” da produtividade.

Esse movimento tem efeitos diretos na rotina. Entre trabalhadores em tempo integral ouvidos pela empresa de análise de pessoas Visier em pesquisa recente nos Estados Unidos, “48% admitiram exagerar o próprio uso ou conhecimento de IA diante de colegas ou chefes, comportamento que o relatório chama de ‘IA performática’”. Outros 45% disseram sentir pressão para usar a tecnologia mesmo sem confiança de que sabem operá-la bem.

O exagero no uso para melhorar o indicador ganhou até termo próprio, o tokenmaxxing: a prática de acionar a IA mais do que o necessário apenas para inflar métricas pessoais. O risco é que o indicador de uso se torne um fim em si mesmo, em vez de um meio para entregar melhor trabalho.

Como o monitoramento do painel pelo chefe impacta o trabalho com IA?

Quando o gestor acompanha em tempo real o painel de uso de IA de cada membro da equipe, o indicador ganha peso imediato nas conversas de feedback, nas promoções e até na percepção informal de quem está “acompanhando o futuro” ou ficando para trás. A comparação entre colegas — explicitamente oferecida em alguns sistemas — aumenta a competitividade interna e o receio de ser visto como resistente à tecnologia.

O efeito colateral aparece na distorção do comportamento. Em vez de usar IA quando ela de fato ajuda a resolver um problema, parte dos profissionais passa a encaixar a ferramenta em qualquer tarefa, mesmo as mais simples, para subir alguns pontos no painel. A Meta sentiu o impacto desse movimento e recuou: “Em setembro, a Meta avisou aos funcionários que as avaliações deixariam de levar em conta o uso de IA”, abrindo espaço para que os resultados sejam apoiados por IA ou por outros meios, sem penalizar quem não aciona a tecnologia o tempo todo.

Sem clareza de critérios, cresce também a ansiedade. Pesquisas como a da Visier mostram que muitos trabalhadores não se sentem treinados para usar IA de forma avançada, mas temem perder espaço se não aparecerem bem nos gráficos internos.

Entenda o contexto

A adoção de painéis de IA ocorre em um cenário de ajustes de custos e reestruturações, em que empresas são pressionadas a “fazer mais com menos”. Ao transformar o uso de IA em meta, corporações tentam garantir que investimentos pesados em tecnologia se convertam em mudança real na rotina das equipes.

Especialistas alertam, porém, que olhar apenas para o número de acessos pode distorcer a gestão. Para a pesquisadora Andrea Derler, da Visier, “a adoção não pode ser medida apenas pelo número de pessoas que usam uma ferramenta ou pela frequência de uso. Sem outros critérios, o painel pode registrar apenas o cumprimento da regra”. Em outras palavras, a empresa pode estar medindo cliques, não impacto.

É nesse ponto que treinamento e transparência ganham peso. Na pesquisa da Visier, pedidos por capacitação estruturada e comunicação clara dos líderes são maioria entre os entrevistados. A recomendação da própria empresa é que as organizações priorizem ensinar as pessoas a usar bem a tecnologia antes de transformar o uso em alvo numérico.

Quais desafios os funcionários enfrentam com o acompanhamento das metas de IA?

O primeiro desafio é técnico: parte dos profissionais precisa lidar com metas agressivas sem dominar o básico das ferramentas. Isso aumenta erros, retrabalho e a sensação de estar sempre correndo atrás, o que contribui para o estresse.

O segundo é cultural. Em ambientes altamente competitivos, a comparação pública de índices tende a reforçar disputas internas e o medo de parecer “menos digital”. É nesse vácuo que surgem práticas como a IA performática e o tokenmaxxing, em que o indicador importa mais que o aprendizado real.

Há ainda o problema de justiça na avaliação. Quando o painel de IA pesa demais na performance, áreas ou funções que dependem menos da tecnologia podem ser injustamente penalizadas, enquanto quem tem mais tempo ou acesso a ferramentas acaba favorecido — mesmo sem necessariamente entregar melhores resultados.

Para reduzir essa assimetria, especialistas defendem que metas de IA sejam combinadas a indicadores de qualidade, impacto no negócio e colaboração entre equipes, em vez de funcionarem como único termômetro de modernidade.

Capacitação vira peça-chave na corrida da IA

Diante da pressão por metas e da falta de preparo relatada pelos trabalhadores, programas de formação rápida ganham espaço como porta de entrada para quem precisa entender o básico de IA para sobreviver à nova régua de desempenho. Uma das iniciativas voltadas a esse público é o Pré-MBA em IA da Saint Paul, em parceria com a EXAME, que oferece quatro aulas práticas online por R$ 37.

A proposta de cursos do tipo é ensinar não só a operar ferramentas, mas também a reconhecer seus limites, saber onde costumam errar e como revisar o que a IA produz — exatamente o tipo de competência que não aparece nos painéis de uso, mas faz diferença na entrega final.

O próximo passo para as empresas será equilibrar cobrança e desenvolvimento: calibrar metas de adoção sem transformar o painel em alvo único, enquanto investem em capacitação consistente para que a IA deixe de ser apenas um número e se torne parte efetiva da forma como o trabalho é feito.

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