Adoção: a IA só conta quando a equipa a usa

Há um momento que se repete em muitos projetos de IA. O sistema está pronto, os testes correram bem, a demonstração impressionou. Três meses depois, a equipa voltou à forma antiga de trabalhar e ninguém sabe bem quando isso aconteceu. A investigação recente ajuda a perceber porquê.

O uso real é menor do que parece

Nos Estados Unidos, um estudo do NBER concluiu que 23% dos trabalhadores tinham usado IA generativa no trabalho na semana anterior, mas só 9% a usavam todos os dias. Em termos de tempo, a IA estava envolvida em apenas 1% a 5% de todas as horas de trabalho (Bick, Blandin e Deming, 2025). Experimentar é fácil. Integrar no dia a dia é outra coisa.

O papel do empregador

O estudo mais detalhado sobre o tema vem da Dinamarca. Anders Humlum e Emilie Vestergaard inquiriram cerca de 25 mil trabalhadores em onze profissões expostas à IA e ligaram as respostas aos registos administrativos das empresas (Humlum e Vestergaard, 2025). Três resultados destacam-se. O primeiro é o peso do empregador:

Quando o empregador incentiva o uso, a adoção sobe de 47% para 83%. E os benefícios declarados são 10% a 40% maiores.

O segundo é a formação, que o estudo aponta como particularmente eficaz para reduzir as diferenças de adoção entre grupos de trabalhadores. O terceiro é que o tempo poupado é modesto em média, cerca de 3% das horas de trabalho. Os ganhos grandes aparecem quando se redesenha um processo à volta da ferramenta.

Além disso, muitas pessoas trabalham sem apoio. Um estudo da Microsoft e do LinkedIn com 31 mil trabalhadores reporta que só 39% dos utilizadores de IA receberam formação da empresa (Microsoft e LinkedIn, 2024). É um estudo de fornecedor, mas o sinal coincide com o dinamarquês.

Porque é que as equipas não adotam

• Se para usar a IA é preciso abrir uma ferramenta nova, ela compete com tudo o resto pela atenção da equipa, e perde.
• Quando ninguém vê de onde vem cada resposta, as pessoas verificam tudo à mão. E se vão verificar tudo, para quê usar o sistema?
• O trabalho aumentou em vez de diminuir, com mais um painel, mais um alerta e mais um registo para preencher.
• Ninguém da equipa participou na construção do sistema.

O que funciona

Incentivo explícito da direção. O estudo dinamarquês mostra que é o fator com mais efeito. Dizer à equipa que a ferramenta é para usar, e porquê, quase duplica a adoção.

Formação prática, no processo real. As sessões trabalham os casos da própria equipa, em vez de uma tarde genérica sobre IA.

Pôr a IA onde a equipa já trabalha. Se a IA estiver no email, no ERP ou no Teams, ninguém tem de aprender uma interface nova.

Mostrar sempre a origem. Cada número aparece com a fonte e cada proposta com o seu porquê, para que a equipa saiba em que pode confiar.

Medir a adoção como se mede o resto

Quantas pessoas usam o sistema por semana, que parte dos casos passa por ele, quantas propostas são aceites sem alterações. Estes números acompanham-se como os de qualquer outra fase do projeto, e se caírem é altura de agir, sem esperar pelo relatório final. É na adoção que se decide se, daqui a um ano, a IA ainda está a trabalhar.