Tarefas facilitadas por IA aumentaram o escopo de atividades. Por preencher lacunas de conhecimento, a IA fez com que pessoas fora do mundo da programação escrevessem código; pesquisadores pegassem tarefas de engenharia e que trabalhadores fizessem trabalhos que antes seriam terceirizados.
Ferramentas reduziram a dependência de outras pessoas e ofereceram feedback e correções imediatas ao longo do processo. Os funcionários descreveram isso como ‘apenas experimentar coisas’ com a IA, mas essas experiências se acumularam e resultaram em uma ampliação do trabalho. Na verdade, funcionários absorveram cada vez mais tarefas que antes poderiam justificar ajuda adicional ou mais pessoal.
Trecho de estudo publicado na revista Harvard Business Review
Efeitos colaterais
Engenheiros da empresa começam a revisar códigos feitos pelos outros. Pela facilidade ao acesso à programação, por exemplo, funcionários da companhia começaram a revisar, corrigir e orientar esses colegas. Essa análise, diz o estudo, surgia de modo informal, muitas vezes via chat, o que aumentava a carga de trabalho desses profissionais.
IA faz com que pessoas façam mais de uma atividade ao mesmo tempo. Enquanto escreviam código, funcionários executam outros agentes de IA ou já pediam uma versão alternativa do código. Isso pode parecer bom, mas prejudicava a atenção e exigia verificações frequentes dos resultados.
Empresas podem ver benefícios, mas há consequências para funcionários. O aumento da produtividade pode “mascarar um aumento silencioso na carga de trabalho à medida que funcionários lidam com vários fluxos de trabalho habilitados por IA”. O excesso de trabalho pode prejudicar o julgamento, aumentar a probabilidade de erros e dificultar ganhos genuínos de “produtividade de intensidade sustentável”.
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