A adoção da inteligência artificial (IA) nas indústrias é vista como um divisor de águas para a produtividade global. No entanto, os dados mais recentes mostram uma realidade curiosa: em vez de ganhos imediatos, muitas empresas enfrentam uma queda temporária na produtividade logo após implementar soluções baseadas em IA. Por que isso acontece?
O fenômeno é conhecido por economistas como o paradoxo da produtividade. Embora a IA prometa automatizar tarefas, reduzir erros e otimizar processos, o ciclo de adoção envolve uma curva de aprendizagem. As equipes precisam ser treinadas, os processos são reorganizados e os fluxos de trabalho passam por reestruturações profundas. Esse período de adaptação gera atritos que, em muitos casos, impactam negativamente a produtividade nos primeiros meses — ou até anos.
Além disso, há um fator cultural: a resistência à mudança. Trabalhadores e gestores, acostumados a métodos tradicionais, podem não confiar de imediato na IA, ou ter receio de perder seus postos de trabalho. Isso reduz o engajamento, afeta a performance e exige uma gestão de transição cuidadosa.
Por outro lado, os casos de sucesso são reveladores. Empresas que investiram não apenas na tecnologia, mas também na capacitação de pessoas e na revisão completa dos seus modelos operacionais, colheram os frutos a médio e longo prazo. Nestes casos, os ganhos superaram em muito a queda inicial.
A IA, portanto, não é uma bala de prata. Ela exige visão estratégica, paciência e uma liderança que compreenda que a revolução digital é, antes de tudo, uma transformação de cultura e estrutura. A produtividade, nesse cenário, é um resultado — não um ponto de partida.
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