Segundo Rolando Bonaccorsi, especialista em gestão de operações de TI e excelência em serviços, a adoção de inteligência artificial está mudando a forma como muitas atividades são realizadas, especialmente em áreas nas quais parte das tarefas pode ser automatizada ou apoiada por sistemas inteligentes. Esse cenário exige repensar a maneira de avaliar produtividade, já que contar apenas horas trabalhadas ou tarefas concluídas pode deixar de representar o esforço e o resultado efetivamente gerados.
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O volume de tarefas ainda é suficiente?
Durante muito tempo, a produtividade foi associada à quantidade de atividades realizadas em determinado período. Essa lógica funciona melhor quando o trabalho é predominantemente manual e cada entrega exige participação direta de uma pessoa. Com a IA, entretanto, uma única tarefa pode ser parcialmente automatizada e gerar um volume muito maior de resultados. Isso faz com que o simples aumento da produção deixe de ser suficiente para indicar que uma equipe realmente se tornou mais produtiva.
Isso cria uma dificuldade de comparação, informa Rolando Bonaccorsi. Um profissional pode produzir mais documentos, análises ou códigos com auxílio de ferramentas inteligentes, mas isso não significa necessariamente que o resultado tenha maior utilidade para a organização. A velocidade de produção precisa ser analisada junto com precisão, adequação ao objetivo e necessidade de revisão. Uma entrega mais rápida pode perder parte de seu benefício se exigir correções frequentes ou não atender às necessidades que motivaram a atividade.
A transformação pode ser observada a partir da experiência em operações e delivery de tecnologia. Nesse contexto, medir apenas o número de entregas pode esconder uma mudança importante: o profissional deixa de dedicar tempo à execução mecânica e passa a atuar mais na definição, validação e aperfeiçoamento do resultado. A avaliação da produtividade precisa acompanhar essa mudança, considerando também a qualidade das decisões e o valor gerado pelo tempo liberado pela automação.
O tempo economizado virou produtividade?
Reduzir o tempo necessário para concluir uma atividade é um indicador relevante, mas não deve ser confundido automaticamente com ganho de produtividade. Se uma tarefa que levava quatro horas passa a exigir uma hora com auxílio de IA, existe uma economia de tempo. A questão seguinte é entender como esse tempo foi utilizado. Se as horas economizadas não forem convertidas em outras atividades relevantes, o impacto sobre a produtividade pode ser menor do que o esperado.
O ganho pode aparecer na capacidade de realizar mais atividades, atender demandas adicionais ou dedicar atenção a problemas que antes recebiam pouca prioridade. De acordo com o especialista em gestão de operações de TI, Rolando Bonaccorsi, também pode representar redução de atrasos, maior disponibilidade para análise ou diminuição da sobrecarga operacional. Por isso, avaliar o destino do tempo liberado ajuda a identificar se a automação realmente ampliou a capacidade da equipe ou apenas acelerou uma etapa específica do processo.
Como medir a qualidade quando a IA participa da entrega?
A qualidade se torna ainda mais importante quando a quantidade de produção aumenta. Um sistema pode gerar dezenas de respostas, relatórios ou sugestões em poucos minutos, mas o valor dessas entregas dependerá da precisão das informações e da capacidade de atender ao objetivo definido. Por isso, o aumento do volume precisa ser acompanhado para verificar se a velocidade não está produzindo mais erros ou exigindo revisões adicionais.
Indicadores de produtividade podem incorporar critérios como taxa de retrabalho, quantidade de erros, tempo de revisão, satisfação do usuário e cumprimento de requisitos. A combinação desses elementos ajuda a diferenciar aumento de produção de aumento efetivo de valor. Quando esses indicadores são acompanhados em conjunto, torna-se possível avaliar se a IA está melhorando o processo ou apenas transferindo parte do esforço para uma etapa posterior.
Esse ponto também modifica o papel dos profissionais, comenta Rolando Bonaccorsi. Quando a IA assume parte da execução, cresce a importância da capacidade humana de revisar, contextualizar e tomar decisões. A produtividade passa a depender menos de simplesmente produzir e mais de transformar uma produção automatizada em resultado confiável. Nesse cenário, competências relacionadas à análise crítica ganham espaço, pois alguém precisa avaliar se aquilo que foi produzido realmente atende ao propósito da atividade.