A IA faz os funcionários trabalharem mais rápido, mas por que as empresas não ficam mais fortes? Atlassian revela 3 grandes pontos cegos de uma organização que não consegue ter lucro

A inteligência artificial (IA) está varrendo o mundo do trabalho, mas muitas empresas descobriram que a eficiência geral não melhorou como esperado. De acordo com o VentureBeat, o responsável pelo Atlassian Teamwork Lab, o Dr. Molly Sands, disse recentemente em um evento público que a direção adotada pela maioria das empresas ao usar IA “se inverteu”: elas só focam em otimizar a eficiência individual e ignoram a colaboração em equipe, o que faz com que as organizações tenham dificuldade de enxergar retorno sobre investimento (ROI) de forma concreta. Ela destacou que, para ter sucesso, as equipes precisam criar um contexto compartilhado, redesenhar fluxos de trabalho e cultivar uma cultura corporativa que aceite experimentos.
（Antecedentes: a conjectura do Jacobian na área de matemática foi refutada; pesquisador da OpenAI: Codex “sem suporte de rede” também conseguiu）
（Complemento de contexto: modelos de IA hospedados por conta própria saem mais baratos? Cline testou a vantagem de custo do Kimi K3; internautas rebateram: por tarefa sai mais caro que o Fable 5）

Sumário

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• Aumento de eficiência individual, mas ROI não aparece na organização
• Apenas 6% dos gestores enxergam valor real; equipes bem-sucedidas têm três características
• Definir “acordos de trabalho com IA” expõe rachaduras organizacionais ocultas

Com a popularização das ferramentas de IA generativa, a velocidade das tarefas diárias de muitos funcionários realmente aumentou de forma significativa, mas esse bônus de eficiência parece não ter se transformado de maneira suave na competitividade geral das empresas. Em 21 de julho de 2026, no horário de Taipei, segundo uma reportagem do VentureBeat patrocinada pela gigante de software Atlassian, o responsável pelo Atlassian Teamwork Lab, o Dr. Molly Sands, analisou profundamente esse fenômeno aparentemente contraditório no evento VB Transform 2026.

Aumento de eficiência individual, mas ROI não aparece na organização

Numa conversa à lareira mediada pelo colaborador sênior do VentureBeat Sam Witteveen, Sands apontou direto ao cerne do problema: a forma como a maioria das empresas adota IA é “de cabeça para baixo”. Em geral, as empresas se concentram apenas em otimizar como funcionários individuais usam IA, sem direcionar o olhar para otimizar os modos de colaboração em nível de equipe.

Esse desequilíbrio leva a um resultado embaraçoso: embora os indivíduos fiquem mais rápidos, como os fluxos da equipe não são ajustados, aqueles passos que se diferenciam podem “bater de frente” muito rapidamente, fazendo com que a organização inteira não consiga enxergar um ROI evidente. A equipe de cientistas e psicólogos do comportamento liderada por Sands não estuda apenas o impacto da IA na colaboração; eles também se dedicam a ajudar as empresas de forma prática a redesenhar fluxos de trabalho.

Apenas 6% dos gestores enxergam valor real; equipes bem-sucedidas têm três características

Conforme a pesquisa do Atlassian 2026 State of Teams Report com 12.000 trabalhadores do conhecimento no mundo todo e cerca de 200 executivos seniores de empresas Fortune 1000, 89% dos gestores admitem que, após o uso de IA pelas pessoas na empresa, a velocidade realmente aumentou. No entanto, o surpreendente é que apenas 6% dos gestores conseguem citar casos claros de ROI; e apenas cerca de 14% das equipes conseguem transformar o uso de IA em valor de verdade, mostrando que, mesmo dentro da mesma companhia, a diferença de desempenho entre equipes é extremamente grande.

Sands afirma que as organizações que conseguem transformar a IA em vantagem para a equipe geralmente têm três características em comum:

• Contexto (Context): equipes bem-sucedidas constroem um “gráfico de contexto (context graph)”, registrando de forma sistemática as metas, decisões e o conhecimento organizacional em plataformas digitais compartilhadas, como Jira ou Confluence, para que a IA obtenha o panorama em nível organizacional — e não dependa apenas de prompts isolados de indivíduos.
• Fluxos de trabalho (Workflows): elas não apenas aceleram uma tarefa isolada; redesenham todo o fluxo do início ao fim (end-to-end).
• Cultura (Culture): líderes incentivam claramente aprendizagem e experimentação e conseguem tolerar falhas durante o processo de teste.

Definir “acordos de trabalho com IA” expõe rachaduras organizacionais ocultas

Para ajudar as empresas a atravessar essa distância, Sands recomenda que as equipes aprendam rapidamente por meio de limitações intencionais, como decompor tarefas em unidades mínimas ou desafiar “não escrever nenhum código manualmente em uma semana”. Além disso, ao iniciar um projeto, é crucial definir claramente “acordos de trabalho com IA (AI Working Agreements)”, que incluem decidir o que deve ser tratado pela IA, o que deve ser evitado e quais agentes e habilidades o time deve compartilhar.

O artigo termina com uma revelação mais profunda: a IA, na verdade, não criou um problema gerencial totalmente novo; ela apenas expõe de forma implacável as rachaduras que já existiam na organização, como suposições ocultas e modelos mentais diferentes. A intervenção da IA amplia as consequências dessas diferenças, tornando “contexto compartilhado” e “maneira clara de trabalhar” na operação futura das empresas mais urgentes e importantes do que nunca.