Durante décadas, as organizações associaram produtividade à velocidade: mais projetos, mais entregas, mais automação. Neste contexto, parar para refletir passou a ser visto como um risco. A entrada da Inteligência Artificial (IA) altera profundamente esta lógica. Pela primeira vez, a tecnologia não se limita a acelerar o que já existe; permite questionar a própria forma como o trabalho está organizado.
O desafio atual para os executivos não é saber se a IA pode aumentar a produtividade, mas onde começar e com que abordagem, evitando decisões que acrescentam complexidade antes de gerarem valor. Os dados ajudam a enquadrar esta realidade. De acordo com o Global AI Report 2026 da NTT DATA, apenas 15% das organizações se assumem como líderes em Inteligência Artificial. Estas organizações apresentam melhores indicadores de crescimento e margens, sugerindo que a maioria ainda não conseguiu transformar a adoção de IA numa vantagem estrutural.
Na prática, muitas organizações seguem uma abordagem conservadora: mantêm os processos existentes e utilizam IA de forma oportunista para acelerar etapas isoladas. Os ganhos são reais, mas limitados. Quando os processos não são questionados, a IA tende a amplificar as suas fragilidades, redistribuindo a complexidade em vez de a eliminar. A produtividade passa a ser uma soma de melhorias locais, nem sempre alinhadas ao nível organizacional.
É neste contexto que surge um equívoco frequente: a ideia de que a produtividade depende, desde logo, de sistemas agentic totalmente autónomos. Começar por aí tende a gerar mais riscos do que benefícios. A autonomia aplicada a processos mal compreendidos acelera ineficiências, levanta questões de responsabilidade e expõe problemas de alinhamento estratégico que a tecnologia, por si só, não resolve. Os ganhos sustentáveis de produtividade começam, antes, na capacidade de aprender, ajustar e redesenhar o trabalho.
Os Assistentes de IA, agentes pilotados, surgem assim como um ponto de partida mais sólido. Estes assistentes apoiam pessoas e equipas, oferecendo análise, estrutura e antecipação, enquanto mantêm a decisão e a responsabilidade do lado humano. Esta abordagem reduz risco, promove aprendizagem organizacional e cria as bases para evoluir, de forma consciente, para níveis mais elevados de autonomia, quando fizer sentido.
A produtividade real exige condições organizacionais claras. Implica compreender processos antes de acelerá-los, distinguir produtividade individual de produtividade organizacional, trabalhar com dados suficientemente bons e estabelecer regras simples desde o início. Guardrails claros e medição consistente são essenciais para transformar perceção em impacto real.
Na prática, os líderes seguem um padrão simples: criam uma pausa estratégica para identificar onde a produtividade importa, escolhem poucos casos de uso de alto impacto, desconstroem os processos existentes à luz das novas capacidades da IA e só depois introduzem Assistentes de inteligência artificial, medindo, ajustando e escalando de forma disciplinada. Os guardrails evoluem em paralelo com a maturidade, garantindo sustentabilidade.
O que distingue os líderes em IA não é o acesso à tecnologia, mas a qualidade das escolhas. Num mundo acelerado pela Inteligência Artificial, saber quando parar para pensar tornou-se uma vantagem competitiva. O futuro não espera, mas também não recompensa a pressa.