A IA prometia mais produtividade, automatizar tarefas e devolver tempo às pessoas, mas, estamos vivendo um paradoxo: fazer tarefas mais rapidamente não significa necessariamente trabalhar menos.
O estudo global Workforce 2026, da Korn Ferry ouviu mais de 16 mil profissionais em 11 mercados e mostrou que 52% dos profissionais afirmam que as ferramentas de IA aumentaram o volume de tarefas, em vez de reduzi-lo e mais de 60% dizem acumular funções e relatam que a carga de trabalho cresceu significativamente nos últimos dois anos.
No Brasil, essa contradição fica ainda mais evidente. Segundo dados repercutidos pela Forbes Brasil, 63% dos profissionais perceberam ganhos de eficiência com o uso da Inteligência Artificial, mas 47% afirmam estar ocupados demais para entregar resultados relevantes.
“É perfeitamente possível fazer cada tarefa mais rápido e terminar o dia com mais trabalho”, resume Vinicius De Luca, presidente de consultoria da Korn Ferry para a América do Sul.
A constatação coloca uma questão importante para empresas que estão acelerando seus investimentos em IA: o problema está na tecnologia ou na forma como o trabalho está organizado ao redor dela?
Os times de dados estão crescendo e a complexidade também
Pipelines precisam continuar funcionando. Problemas de qualidade precisam ser investigados. Acessos precisam ser gerenciados. Dados precisam estar disponíveis, seguros, documentados e em conformidade. Ao mesmo tempo, surgem novas demandas de analytics, machine learning e agentes de IA.
Separadamente, são atividades normais de uma operação de dados. Quando o retrabalho, as exceções e as intervenções manuais se tornam permanentes, porém, podem revelar algo que dificilmente aparece nos dashboards executivos: a quantidade de complexidade operacional que está sendo absorvida pelas pessoas.
E é nesse ponto que sobrecarga, governança e qualidade de dados passam a integrar uma mesma conversa, não porque seja possível atribuir o esgotamento profissional a uma única causa, mas porque a organização do trabalho, a qualidade dos processos e a clareza das responsabilidades também fazem parte do ambiente em que essas equipes trabalham.
Burnout e o risco da qualidade dos dados
O Burnout é um fenômeno complexo e deve ser tratado com a seriedade devida. Não cabe atribuí-lo a uma ferramenta, a uma arquitetura tecnológica ou à ausência de determinada prática de governança. Mas isso não impede as organizações de observarem os fatores estruturais relacionados à maneira como o trabalho acontece.
O que os próprios profissionais de dados já dizem
Uma pesquisa da DataKitchen e da data.world realizada com 600 engenheiros de dados ajuda a dimensionar o problema. Embora o levantamento seja de 2021, anterior à atual expansão da GenAI, seus resultados são especialmente interessantes quando observados no contexto atual.
Entre os profissionais pesquisados, 69% afirmaram que as políticas de governança de dados de suas organizações tornavam o trabalho cotidiano mais difícil. Além disso, metade dos entrevistados apontaram o fluxo constante de erros como fonte de pressão, e a outra metade mencionou processos manuais que ocupavam o espaço destinado à inovação.
O que os gestores precisam observar
Os primeiros sinais de adoecimento costumam ser físicos e comportamentais: atrasos de quem sempre chegou no horário, saídas frequentes ao banheiro, perda de peso, falhas de memória e redução da interação com colegas. A recomendação é contratar avaliações de riscos psicossociais e implementar rotinas de proteção à saúde mental das equipes.
NR-1 e as diretrizes gerais de segurança e saúde no trabalho no Brasil
No Brasil, essa discussão ganhou ainda mais relevância em 2026. A nova redação do capítulo 1.5 da Norma Regulamentadora nº 1 (NR-1) entrou em vigor em 26 de maio e passou a incluir expressamente os fatores de risco psicossociais relacionados ao trabalho no Gerenciamento de Riscos Ocupacionais (GRO).
O próprio Ministério do Trabalho e Emprego destaca que a abordagem deve considerar os fatores relacionados ao trabalho, dentro de uma perspectiva de prevenção e gerenciamento de riscos e isso muda o olhar das empresas para a performance dos funcionários.
Em vez de olhar exclusivamente para a capacidade individual de lidar com pressão, torna-se necessário observar também como o trabalho é desenhado, distribuído e executado.
Nos times de tecnologia e dados, essa análise pode incluir fatores bastante concretos: interrupções constantes, retrabalho, processos excessivamente manuais, demandas sem priorização clara, dependência de poucas pessoas, responsabilidades indefinidas e pressão para manter sistemas críticos funcionando enquanto novos projetos continuam chegando.
Quanto esforço humano é necessário para manter os dados governados?
O objetivo não é criar uma organização sem incidentes ou sem pressão, mas construir uma operação capaz de absorver crescimento e mudança sem depender continuamente de heroísmo individual.
Para empresas que estão acelerando investimentos em dados e Inteligência Artificial, talvez essa seja uma nova dimensão de maturidade a considerar.
