Inteligência artificial nas empresas: como a IA está mudando equipes e produtividade

A inteligência artificial nas empresas deixou de ser apenas uma promessa tecnológica para começar a interferir diretamente na rotina, na produtividade e até na estrutura das equipes.

Em um corte do Martincast, Matheus Maraccini, CEO da Haltex Consulting, e John Martin discutem justamente esse cenário: de um lado, empresas descobrindo que tarefas que antes consumiam horas podem ser executadas com muito mais eficiência; do outro, um mercado cercado por discursos que sugerem que a IA permitirá substituir equipes inteiras praticamente da noite para o dia.

A questão, portanto, não é mais simplesmente se uma empresa deveria ou não utilizar inteligência artificial. O desafio passa a ser entender onde a tecnologia realmente gera eficiência, quais processos podem ser transformados e onde decisões precipitadas podem criar novos problemas.

Inteligência artificial nas empresas já é uma questão de produtividade

Um dos principais pontos levantados durante a conversa é que profissionais inseridos no mercado digital podem ter uma percepção distorcida sobre a adoção da IA.

Quem trabalha diariamente com marketing, tecnologia ou inovação vê ferramentas de inteligência artificial aparecendo o tempo todo. Isso pode criar a impressão de que praticamente todas as empresas já estão trabalhando dessa maneira.

Na prática, diferentes mercados e organizações estão em estágios muito distintos de adoção.

Ainda assim, a direção apontada no corte é clara: para quem já tem acesso à tecnologia, ignorá-la não parece uma estratégia sustentável.

“Tem que usar, tem que estudar, tem que fazer.”

A fala de Matheus resume uma mudança importante. O diferencial não está simplesmente em possuir acesso a uma ferramenta de IA, mas em aprender a incorporá-la ao trabalho.

Isso significa experimentar aplicações, testar processos e descobrir quais atividades realmente podem ser executadas com mais velocidade ou qualidade.

Onde a IA pode gerar eficiência no dia a dia?

Durante o episódio, aparecem exemplos bastante práticos de aplicações da inteligência artificial: escrever e-mails, desenvolver roteiros, registrar reuniões, resumir informações, produzir conteúdo, criar imagens e realizar análises.

Para uma agência de marketing, por exemplo, isso pode significar utilizar IA para:

• resumir reuniões e transformar decisões em tarefas;
• gerar primeiras versões de textos e roteiros;
• organizar grandes volumes de informações;
• produzir variações de criativos para campanhas;
• analisar dados antes de uma avaliação humana mais aprofundada;
• acelerar pesquisas e trabalhos operacionais.

A transformação acontece quando tarefas que antes consumiam várias horas passam a exigir uma fração desse tempo.

Mas existe uma diferença importante entre automatizar uma tarefa e automatizar uma função inteira.

Um profissional pode ter dez atividades diferentes em sua rotina. Mesmo que a IA reduza drasticamente o tempo necessário para executar três delas, isso não significa necessariamente que todo o cargo desapareceu.

É justamente nessa diferença que parte do debate sobre substituição de profissionais acaba sendo simplificada demais.

Ganhar três horas não significa trabalhar três horas a menos

John Martin levanta no corte um ponto especialmente relevante para empresas competitivas.

Imagine um profissional que trabalha oito horas por dia. Depois de incorporar inteligência artificial ao fluxo de trabalho, as mesmas tarefas passam a ser realizadas em cinco horas.

A primeira interpretação poderia ser: a IA eliminou três horas de trabalho.

No ambiente empresarial, porém, normalmente acontece algo diferente.

As três horas liberadas podem ser utilizadas para atender mais clientes, analisar oportunidades, produzir mais, aprimorar entregas ou executar atividades que anteriormente não cabiam na rotina.

Ou seja, o ganho de produtividade tende a aumentar a capacidade de entrega.

Esse raciocínio também ajuda a entender por que implementar IA não significa automaticamente reduzir a jornada ou eliminar postos de trabalho. Dependendo da empresa, a tecnologia pode ser usada para aumentar produção, capacidade e qualidade com a estrutura existente.

Pesquisas recentes reforçam essa mudança. No Work Trend Index de 2025, realizado com 31 mil trabalhadores em 31 mercados, a Microsoft informou que 53% dos líderes entrevistados acreditavam que a produtividade precisava aumentar, enquanto 80% dos trabalhadores e líderes relatavam falta de tempo ou energia suficiente para realizar o trabalho.

A IA vai diminuir o tamanho das equipes?

Essa é provavelmente a pergunta mais sensível do debate.

Sim, existem tarefas e processos que podem demandar menos trabalho humano conforme a inteligência artificial evolui. Isso pode alterar a composição de algumas equipes.

O problema surge quando uma empresa transforma essa possibilidade em uma fórmula universal: “se existe IA, precisamos de menos pessoas”.

No próprio corte, Matheus e John discutem casos de empresas que perceberam, com o avanço da tecnologia, que determinadas estruturas estavam maiores do que precisavam ser. Mas isso não significa que toda organização esteja na mesma situação.

O cenário pode envolver simultaneamente redução em determinadas atividades e criação de novas responsabilidades.

Dados publicados pela Microsoft em 2025 ilustram essa combinação: entre os líderes pesquisados, 33% consideravam reduções de quadro relacionadas à IA, enquanto 78% consideravam contratar para novas funções ligadas à tecnologia.

A pergunta mais útil para um gestor, portanto, talvez não seja simplesmente “quantas pessoas a IA pode substituir?”, mas:

“Como deveria funcionar minha operação agora que determinadas tarefas podem ser executadas de outra maneira?”

Essa mudança de pergunta leva a decisões muito mais estratégicas.

O perigo do “circo da IA”

Outro ponto importante da conversa é o que John chama de “circo da IA”.

Nas redes sociais, é comum encontrar relatos extremamente otimistas sobre automação: empresas que supostamente substituíram dezenas de pessoas por agentes, operações quase inteiras automatizadas ou empresários afirmando que praticamente não precisam mais trabalhar.

O problema não é a existência dessas possibilidades. É transformar casos específicos em receitas universais.

Uma empresa madura, com processos documentados e uma operação altamente estruturada, pode conseguir automatizar determinada função.

Outra empresa pode tentar fazer exatamente o mesmo e descobrir que seus processos sequer estavam preparados para a automação.

IA não corrige automaticamente um processo ruim. Em alguns casos, ela simplesmente permite executar um processo ruim com mais velocidade.

Por isso, antes de automatizar, é importante entender:

1. Qual problema esse processo resolve?
2. Quais etapas realmente precisam de intervenção humana?
3. Quais atividades são repetitivas e previsíveis?
4. Onde existe necessidade de julgamento, criatividade ou relacionamento?
5. Como a qualidade será verificada depois da automação?

Esse diagnóstico deve vir antes da ferramenta.

Copiar a estratégia de outra empresa pode ser um erro

O corte também traz um alerta importante para empresários que acompanham conteúdos de grandes executivos e companhias.

Quando uma organização anuncia que pretende crescer sem aumentar significativamente sua equipe, é fácil interpretar a declaração como uma recomendação geral.

Mas o contexto importa. Uma companhia pode ter investido anos em tecnologia, documentação, treinamento, sistemas e melhoria de processos antes de conseguir operar dessa maneira.

Copiar apenas a última etapa da estratégia, reduzir contratações ou cortar pessoas, sem construir a infraestrutura que permitiu essa decisão pode produzir o efeito contrário ao desejado.

A inteligência artificial deveria entrar na gestão como uma ferramenta para melhorar processos e aumentar capacidade, e não como justificativa automática para decisões de corte.

Equipes menores ou equipes mais produtivas?

Nos próximos anos, provavelmente veremos as duas coisas acontecendo.

Algumas tarefas precisarão de menos pessoas. Outras funções serão transformadas. Novos trabalhos relacionados à supervisão, configuração e utilização de sistemas de inteligência artificial também continuarão surgindo.

O Work Trend Index de 2026 descreve justamente uma evolução na qual agentes assumem parcelas maiores da execução enquanto profissionais humanos passam a direcionar o trabalho, tomar decisões e responder pelos resultados. A pesquisa analisou sinais de produtividade e entrevistou 20 mil trabalhadores que utilizavam IA em dez países.

Para empresas e profissionais, isso coloca uma prioridade bastante clara: aprender a trabalhar com IA antes de tentar prever exatamente quais cargos desaparecerão ou permanecerão.

Como aparece no debate do Martincast, a tecnologia já consegue gerar ganhos significativos de eficiência. O desafio agora é transformar essa eficiência em valor para o negócio sem cair na promessa de que toda operação pode ser automatizada indiscriminadamente.