Tendência de IA para 2026: o contexto resolverá o paradoxo da produtividade da IA

Os líderes consideram a produtividade o retorno mais imediato dos seus investimentos em IA. Embora existam bolsas de progresso, o impacto não aumentou. Em alguns casos, o oposto é verdadeiro. Este é o paradoxo da produtividade da IA: os líderes esperam que a IA acelere o desempenho, mas as pessoas muitas vezes sentem-se mais ocupadas, os fluxos de trabalho são mais fragmentados e a qualidade dos resultados diminui.

A IA no trabalho hoje é usada em demasia e subutilizada. Muitas pessoas confiam na IA para obter resultados rápidos, como resumir, aprimorar ou gerar slides a partir de texto. E esses casos de uso geralmente funcionam bem. O problema é que eles não são as aplicações mais valiosas da IA ​​e muitas vezes criam mais conteúdo para outros consumirem – conteúdo que alguém usará mais tarde para resumir e digerir a IA. Enquanto isso, os casos de uso de maior valor geralmente falham porque a IA não possui o contexto necessário para avançar o trabalho ou a solicitação não é hábil o suficiente para fornecer os resultados corretos. Com o tempo, a necessidade de sugestões elaboradas diminuirá, mas a importância de dar à IA o contexto certo só aumentará.

Considere um padrão familiar: alguém pede à IA para “transformar esses marcadores em uma proposta” e depois envia esse resultado para sua equipe. A próxima pessoa pede à IA para “resumar os pontos-chave” para que possam dar uma olhada nas informações. Ambas as etapas podem parecer eficientes, mas na verdade não levam o trabalho adiante. A expansão gerada por IA adiciona volume sem adicionar clareza. O resumo o comprime novamente, introduzindo ainda mais perda de sinal ao longo do caminho. O resultado é mais conteúdo, mais etapas e mais trabalho para todos os envolvidos. Esses tipos de “vitórias rápidas” nem sempre são vitórias. Quando a IA é usada simplesmente porque é fácil, muitas vezes acrescenta atrito em vez de valor.

Esse desequilíbrio deixou a maioria dos locais de trabalho presos em uma situação confusa. A IA está presente, mas ainda não está gerando impacto. As pessoas estão usando a IA para tornar o trabalho mais rápido, e não melhor. Para avançar no trabalho, os líderes precisam repensar a forma como suas equipes usam a IA, passando de uma ferramenta que produz mais a um parceiro que entende mais.

Previsão para 2026

Se as pessoas continuarem a utilizar a IA apenas para obter ganhos rápidos, os locais de trabalho enfrentarão um novo tipo de crise de produtividade. Palavras, documentos e mensagens se multiplicarão em canais já sobrecarregados, mas o conteúdo dentro deles se tornará cada vez mais vazio. As pessoas encontrarão o artigo da base de conhecimento que procuravam, apenas para perceber que é um boato formatado. Quanto mais a IA preenche nossos sistemas com conteúdo de baixa qualidade, mais difícil se torna encontrar as informações que realmente importam.

O futuro da produtividade e a base do trabalho nativo da IA ​​dependem de uma IA que realmente compreenda o trabalho que apoia.A IA deve ser integrada ao fluxo de trabalho, com acesso às bases de conhecimento, dados, documentos e rastreadores de projetos da organização, para que ela entenda seus objetivos, prioridades e públicos. Quando a IA leva esse contexto adiante, ela pode ir além do apoio a tarefas pontuais para oferecer parceria real, ajudando as pessoas a analisar, criar estratégias, pensar mais profundamente e tomar decisões criativas e bem informadas.

No momento, as pessoas devem fornecer contexto manualmente à IA, definindo tarefas e objetivos, fornecendo informações básicas e fornecendo as nuances necessárias para resultados precisos. Fazer isso bem exige traduzir os objetivos organizacionais e o contexto em uma direção clara para a IA. É uma mudança da engenharia imediata para a engenharia de metas , onde as pessoas se concentram nas intenções, nos resultados e nas restrições para obter resultados de maior qualidade. Mas num futuro próximo, as ferramentas nativas de IA que estão profundamente ligadas entre ferramentas e fluxos de trabalho começarão a aliviar esta carga, trazendo contexto para a pessoa, e não o contrário. Esses sistemas de IA já compreenderão a organização, lembrarão do projeto, saberão quais informações são mais importantes e oferecerão suporte proativamente, em vez de esperar que sejam solicitados.

Quando isso acontece, a IA deixa de sobrecarregar o local de trabalho com mais conteúdo e começa a ser usada para trabalhos de maior valor, como pensamento mais profundo, comunicação mais nítida, maior criatividade e melhor tomada de decisões. O resultado não é apenas uma produção mais rápida; é um trabalho mais inteligente e impactante que impulsiona toda a organização.

Itens de ação para líderes empresariais

Para resolver o paradoxo da produtividade da IA, as organizações precisam de se concentrar no contexto e não apenas na capacidade. Isso significa equipar as pessoas com o treinamento e as ferramentas certas para criar um trabalho mais significativo e de maior qualidade.

• Encontre as lacunas onde a IA é subutilizada.Ajude as pessoas a ir além das tarefas superficiais e a identificar onde a IA poderia agregar valor estratégico, apoiando a inovação, o pensamento crítico e a solução criativa de problemas.
• Treine pessoas para orientar a IA de forma eficaz.Ajude as equipes a desenvolver habilidades de engenharia de metas. Treine-os sobre como definir problemas claramente, fornecer contexto relevante e articular intenções, resultados desejados e restrições. O valor da IA ​​depende da qualidade das informações fornecidas e da clareza dos objetivos pelos quais está trabalhando.
• Invista em IA que funcione com seu conhecimento e contexto organizacional.Escolha sistemas projetados para integração com os dados, ferramentas e fluxos de trabalho da sua empresa para que os resultados sejam factuais, relevantes e alinhados com o trabalho real. A IA genérica não produz apenas resultados genéricos; muitas vezes produz erros.
• Reorientar as metas de produtividade.Meça o sucesso não pelo volume de produção, mas pelo cumprimento de metas reais de negócios. A verdadeira produtividade significa menos ruído, pensamento mais claro e um trabalho bem executado.

Quando o contexto e a clareza se encontram com ferramentas nativas mais inteligentes, a IA deixa de contribuir para o paradoxo da produtividade e começa a resolvê-lo.

Esta é apenas uma tendência que molda a base do trabalho nativo de IA. Explore todos os três nalista de IA de 2026: três tendências que definem a próxima era de produtividade nativa de IA.