A inteligência artificial generativa deixou de ser promessa e virou rotina no trabalho. Ela escreve textos, resume documentos, organiza dados e adianta análises em minutos.
O ganho de produtividade é real e mensurável. O que poucas lideranças estão medindo é o efeito colateral dessa velocidade toda.
Quando a máquina faz o esforço intelectual que antes formava repertório, a empresa pode ganhar tempo hoje e perder capacidade de julgamento amanhã. É o alerta de Fabiano Takahashi, gerente de Produtos da Positivo Tecnologia.
Para ele, o risco está em confundir desempenho imediato com maturidade real. A pergunta que importa mudou: não é mais se a empresa deve usar IA, e sim como usá-la sem terceirizar o próprio raciocínio.
O doping digital é o uso da IA como amplificador de performance aparente, sem que a competência real de quem a utiliza cresça na mesma proporção. O profissional entrega mais e mais rápido, mas nem sempre aprende ou consegue defender o raciocínio por trás da entrega.
A distinção é sutil e decisiva. Um relatório pode ganhar aparência robusta, uma apresentação pode soar sofisticada e uma análise pode parecer completa.
Ainda assim, quem produziu o material pode não ter desenvolvido a habilidade de repetir o processo sozinho. O resultado é uma organização que acelera no curto prazo e perde densidade cognitiva no médio prazo.
Isso pesa em avaliações de desempenho, promoções e planos de sucessão, porque a aparência da entrega deixa de indicar quem domina o assunto.
É o mesmo dilema de quando se pergunta se a IA no desenvolvimento pessoal é potência ou placebo.
Existe evidência recente de que o uso pouco criterioso da IA reduz o esforço cognitivo. Um estudo da Microsoft Research com a Carnegie Mellon University, de 2025, ouviu 319 profissionais do conhecimento e achou um padrão claro.
Quanto maior a confiança na ferramenta, menor o pensamento crítico aplicado à tarefa. E quem confia mais na própria competência tende a exercer mais julgamento, mesmo que dê trabalho.
Ou seja, o problema não está na tecnologia, e sim na postura de quem a usa, como detalha a pesquisa da Microsoft. Um segundo estudo reforça o ponto pelo lado do cérebro.
Pesquisadores do MIT Media Lab acompanharam, em 2025, pessoas escrevendo textos com e sem apoio de IA e mediram a atividade cerebral por eletroencefalograma.
O grupo que dependeu do modelo mostrou menor conectividade neural e desempenho pior ao escrever sem a ferramenta depois, um efeito que chamaram de dívida cognitiva.
“Melhorar a entrega visível e fortalecer a competência interna são coisas diferentes.” Fabiano Takahashi, gerente de Produtos da Positivo Tecnologia
Os dados conversam com a leitura de Takahashi. Não à toa, pensar por conta própria virou uma habilidade premium dentro das empresas.
A empresa madura usa a IA como amplificador, não como substituto cognitivo. No primeiro caso, os times seguem pensando, aprendendo e decidindo com autonomia.
No segundo, a organização terceiriza parte da própria inteligência e cria dependência de sistemas que nem sempre entende. Na prática, empresas mais preparadas separam o uso em duas zonas:
Esse desenho é uma questão de governança, cultura e desenvolvimento de talentos, não só de tecnologia.
É a mesma lógica de avaliar pessoas com apoio de IA e de adotar a tecnologia como parte da equipe, o que pede uma nova forma de gestão.
O impacto recai também sobre os critérios de avaliação. Os líderes precisam olhar o processo, a argumentação e a capacidade de sustentar decisões, não apenas o produto final.
Ferramentas erram, e reconhecer isso é parte do jogo. Até os erros da IA podem afiar o senso crítico de quem os identifica.
Como resume Fabiano Takahashi, gerente de Produtos da Positivo Tecnologia, produtividade sem discernimento impressiona no curto prazo, mas é a competência real que sustenta a organização quando a velocidade deixa de bastar.
Ele desenvolveu esse raciocínio em sua coluna publicada no IT Show.
O recado para as lideranças é direto. Medir horas economizadas continua importante, mas medir aprendizado, autonomia e qualidade do julgamento passou a ser igualmente essencial.
É a capacidade de avaliar, questionar e validar o que a inteligência artificial entrega, em vez de aceitar a resposta pronta. Envolve checar fontes, testar hipóteses e sustentar a decisão com argumento próprio.
Não por si só. As pesquisas indicam que o risco cresce quando o profissional confia demais na ferramenta e deixa de exercer julgamento. Usada como apoio, e não como substituto, a IA convive bem com o raciocínio humano.
É o uso da IA como amplificador de performance aparente, sem ganho real de competência. A entrega melhora na aparência, mas a habilidade de quem produziu não acompanha.
Separando as tarefas por risco. Em atividades operacionais, a IA acelera sem prejuízo. Em decisões estratégicas e avaliação de pessoas, o uso pede raciocínio próprio e validação humana.
Além de horas economizadas e volume produzido, é preciso medir aprendizado, autonomia das equipes e qualidade do julgamento diante das respostas da máquina.