Como a IA está mudando o trabalho – 03/09/2026 – Tec

Consultores, advogados, banqueiros e outros profissionais mostram como as ferramentas de IA estão mudando suas rotinas

Transformar o enorme potencial da IA (inteligência artificial) para mudar a vida profissional em uma realidade cotidiana é um desafio que ocupa trabalhadores e chefes em todo o mundo.

Grande parte da atenção está concentrada no impacto da IA sobre os empregos. Em meio a uma série de previsões, que vão de demissões em massa a ganhos expressivos de produtividade, não é simples entender exatamente onde as novas ferramentas podem ajudar —em vez de substituir— trabalhadores de setores que vão da consultoria ao direito.

Aqui, jornalistas do Financial Times conversam com especialistas de diferentes setores para mostrar os benefícios e as desvantagens concretos da IA em suas rotinas profissionais —além de alguns dos usos mais estranhos.

CONSULTORIA

Stephen Foley: editor de contas públicas dos EUA pelo Financial Times

É claro que os PowerPoints ficaram mais rápidos de fazer. Todo aquele trabalho de mover caixas de texto e ajustar gráficos —uma das tarefas típicas dos consultores juniores— de fato ficou mais fácil com a IA generativa. Mas os maiores ganhos de eficiência para um consultor talvez não estejam tanto na produção final, e sim na etapa de preparação.

As grandes empresas de consultoria têm se concentrado em acelerar o processo pelo qual funcionários precisam rapidamente se familiarizar com um novo mercado, cliente ou problema quando são designados para um projeto. Isso envolve tornar pesquisáveis enormes volumes de conhecimento acumulado pelas empresas —apresentações antigas, aprendizados de projetos anteriores e dados de mercado proprietários— por meio de ferramentas internas como Lilli, da McKinsey, Sage, da Bain & Company, e ChatPwC, da PwC.

Executivos dizem que isso pode economizar dias de pesquisa básica, deixando mais tempo para que consultores discutam ideias entre si ou com clientes e explorem uma gama maior de soluções para um problema. A nova fronteira é disponibilizar todo esse conteúdo em formatos que os funcionários possam consumir durante deslocamentos. Consultores da McKinsey agora podem receber as informações de que precisam em um podcast personalizado, que podem ouvir, interromper e até mesmo questionar.

Desvantagens

Inicialmente, as empresas de consultoria incentivavam os funcionários a aprender e usar novas ferramentas de IA e incluíam esse fator nas avaliações anuais de desempenho.

Nos últimos meses, porém, entender o que os chefes esperam ficou mais complicado diante da preocupação crescente com o custo dos “tokens”, unidade pela qual alguns modelos de IA cobram pelo uso. Isso levou algumas empresas menores a impor limites ou retirar o acesso à IA de pessoas que parecem utilizá-la pouco.

A pressão para demonstrar o uso da IA provocou alguns comportamentos incomuns. “Sei que meu empregador monitora meu uso de IA e quer que eu a use com mais frequência”, diz um consultor em um fórum do setor. “Se não tive motivo para fazer uma pergunta a ela o dia inteiro, pergunto ao Claude algo como: ‘Por que estamos aqui?’. Assim, recebo crédito por… desperdiçar tokens.”

Uso estranho

Os clientes podem se surpreender ao descobrir que a IA não apenas determina o que os consultores fazem, mas também quais consultores podem ser escolhidos para um projeto. Segundo uma pessoa do setor, a McKinsey usa IA para ajudar a garantir que uma nova equipe de projeto tenha o conjunto adequado de habilidades técnicas, experiência e “química” pessoal.

Se uma equipe “80% perfeita” estiver disponível imediatamente, mas uma equipe 93% perfeita puder ser montada na semana seguinte, a ferramenta pode até sugerir que o cliente seja aconselhado a esperar.

PETRÓLEO E GÁS

Malcolm Moore: editor de energia pelo Financial Times

As maiores empresas de petróleo do mundo também estão entre as maiores burocracias: Shell e BP têm, cada uma, quase 100 mil funcionários, muitos deles trabalhando em áreas administrativas. Grande parte desse trabalho repetitivo agora pode ser terceirizada para a IA.

“Fazemos cerca de 5.000 acordos de confidencialidade por ano”, diz Wael Sawan, presidente-executivo da Shell, ao citar um dos muitos exemplos de tarefas que passaram a ser realizadas com a ajuda de computadores. “No passado, todos eles exigiriam um advogado. Agora, você pode fazer os mais simples, 90% deles, por meio da IA, e isso permite que nossos advogados se concentrem nos casos mais relevantes, que exigem um pouco mais de atenção.”

Painéis de dados estão se espalhando pelo setor, tanto para executivos como Sawan, que agora têm na tela todos os dados necessários para tomar decisões de investimento, quanto para engenheiros que operam oleodutos ou reservatórios. Eles podem acompanhar taxas de fluxo e leituras de pressão e receber previsões sobre onde será necessária manutenção.

Especialistas em exploração também usam IA para interpretar dados sísmicos de campos de petróleo e gás e calcular a melhor maneira de perfurar uma área. A BP diz que, no passado, levava semanas ou meses para traçar a trajetória ideal através das rochas até o reservatório. Agora, os engenheiros conseguem avaliar centenas de opções em um único dia.

Desvantagens

A capacidade de os engenheiros fazerem mais coisas, e mais rapidamente, pode não ajudar as empresas de petróleo e gás a alcançar suas metas de emissões líquidas zero. Embora várias grandes petroleiras tenham estabelecido como objetivo tornar suas próprias operações neutras em carbono até 2050, um estudo recente, publicado em uma revista científica com revisão por pares, concluiu que o ganho de produtividade provavelmente aumentaria significativamente as emissões.

Uso estranho

A IA consegue prever quando motoristas vão tomar mais café? A BP usa a tecnologia para administrar os estoques de suas lojas de conveniência de acordo com as condições climáticas, o histórico de vendas e os gostos de cada região.

BANCOS

Joshua Franklin: editor de instituições financeiras pelo Financial Times

Ao se preparar para reuniões com clientes, muitos banqueiros de investimento reconhecem que a colaboração, embora incentivada, pode ser arriscada. O desempenho de cada um influencia quem receberá o crédito na divisão dos milhões de dólares em taxas geradas por uma grande operação.

Em vez de dividir entre si as tarefas de pesquisa, os banqueiros estão recorrendo a ferramentas de IA — muitas vezes modelos internos, como o LLM Suite, do JPMorgan, ou serviços de terceiros, como o Rogo— para se atualizar rapidamente sobre tudo o que têm discutido com os clientes e sobre o que eles podem querer saber agora, incluindo novidades sobre potenciais alvos de aquisição.

“Você entra em uma reunião com 30 minutos de preparação. Usamos IA com informações internas para resumir rapidamente toda a comunicação escrita internamente sobre um cliente”, diz um banqueiro de uma grande instituição de Wall Street.

A IA também ajuda a aliviar a carga dos banqueiros juniores em tarefas demoradas, como os primeiros rascunhos de modelos financeiros e apresentações para clientes. Não é pouca coisa em um setor em que semanas de trabalho de 80 horas não são incomuns.

Desvantagens

Banqueiros mais experientes temem que a dependência excessiva da IA se infiltre no trabalho, especialmente em uma área em que desenvolver uma percepção intuitiva dos números e das apresentações para clientes pode se tornar algo natural depois de anos reunindo esse material de forma trabalhosa.

Os banqueiros dizem que está cada vez mais fácil identificar quando algo foi escrito por IA e não foi atualizado. Às vezes, é apenas uma questão de estilo, mas o texto também pode parecer tão impecável que acaba soando artificial.

“Você precisa colocar erros de digitação, simplificar o texto para parecer que não é um e-mail de IA, mesmo quando é”, diz um banqueiro. “Porque as pessoas não querem receber um e-mail de IA.”

Uso estranho

Os chatbots de IA deram aos analistas iniciantes de Wall Street alguém abaixo deles na hierarquia —e alguns estão se divertindo com isso. Um banqueiro conta que analistas repreendem seus bots de IA quando eles cometem um erro ou não entregam algo da maneira esperada.

DIREITO

Kaye Wiggins: repórter jurídica do Financial Times

Ler grandes volumes de documentação tediosa há muito faz parte da rotina de muitos advogados, mas a IA está mudando isso.

“Se você é um advogado júnior, não precisa mais passar a noite acordado lendo 40 cláusulas de um contrato para descobrir o que fazer”, diz Sam Newhouse, vice-presidente global da área de fusões e aquisições e private equity do escritório Latham & Watkins. “Você consegue obter a resposta muito rapidamente e [dedicar tempo ao] pensamento crítico de verdade.”

“Se precisar analisar 400 contratos e descobrir como determinado assunto é tratado, agora você consegue fazer isso, embora não perfeitamente.”

Então, os advogados estão dormindo mais? “Acho que isso é provavelmente discutível”, diz ele. “Você consegue ir mais longe e aprofundar a análise mais do que antes, então… há trabalho adicional que agora pode ser feito. Nossas equipes continuam extremamente ocupadas. Se [seu cliente] está fazendo um investimento significativo, por que você não investigaria mais um pouco? Por que não faria uma análise mais aprofundada?”

Desvantagens

Vários escritórios de advocacia passaram por situações constrangedoras depois de serem repreendidos por tribunais por causa de “alucinações” —casos em que um modelo de LLM (linguagem de grande escala) gera informações enganosas— em documentos jurídicos.

Neste ano, o escritório de elite Sullivan & Cromwell pediu desculpas a um juiz federal de Nova York por citar incorretamente o código de falências dos Estados Unidos e mencionar processos judiciais de forma errada. Os erros foram causados pelo uso da tecnologia.

O BSF (Boies Schiller Flexner), escritório que atuava do outro lado do processo, identificou os problemas. O próprio BSF havia cometido erros semelhantes no ano anterior, em um processo contra a Amazon, quando um documento preparado com ferramentas de IA continha, segundo um sócio do escritório, “erros materiais de citação”.

Outra consequência problemática para os advogados é que alguns clientes ficaram tão cautelosos com os riscos de seus dados sensíveis serem inseridos em grandes modelos de linguagem que passaram a usar ferramentas tecnológicas para impedir que seus advogados baixem e até imprimam as informações.

Em alguns casos, isso obrigou os escritórios a designar mais advogados associados para um processo e trabalhar de forma menos eficiente do que na era anterior à IA.

Uso estranho

Agora é mais fácil do que nunca escrever um documento jurídico que pareça plausível e apresentá-lo em um processo judicial.

Nos Estados Unidos, uma empresa em busca de publicidade apresentou uma petição conhecida como amicus brief, elaborada com IA, em um processo de grande repercussão envolvendo Donald Trump. A estratégia pode ter ajudado a empresa a chamar atenção, mas a tendência corre o risco de sobrecarregar os tribunais com documentos e tornar os processos mais lentos.

INDÚSTRIA FARMACÊUTICA

Aanu Adeoye: repórter do setor farmacêutico pelo Financial Times

A maior promessa da IA para a indústria farmacêutica é encurtar o processo de descoberta de medicamentos.

Em média, são necessários cerca de quatro a cinco anos para que moléculas cheguem aos testes pré-clínicos. A IA poderia reduzir esse período para entre 12 e 18 meses, segundo Thorsten Rall, responsável global pela indústria de ciências da vida na Capgemini.

A tecnologia ajuda pesquisadores a processar a enorme quantidade de dados gerada no desenvolvimento de medicamentos em uma escala que antes não era possível.

Na prática, isso significa usar IA para avaliar como um tratamento pode funcionar em diferentes pacientes.

Danielle Belgrave, vice-presidente de IA e aprendizado de máquina da farmacêutica britânica GSK, diz que identificar biomarcadores é “a grande coisa que a IA está possibilitando neste momento”.

“Posso identificar aquela característica ou… traço da biologia humana que prevê se alguém responderá ou não [ao tratamento]?”

Desvantagens

A indústria farmacêutica é uma das mais regulamentadas, e os planos de acelerar significativamente testes e desenvolvimento de medicamentos ainda estão distantes da realidade, enquanto os órgãos reguladores definem como estabelecer regras para a tecnologia.

A Organização Mundial da Saúde alertou que o uso de IA na descoberta de medicamentos pode reproduzir vieses já existentes nos processos conduzidos por seres humanos.

A segurança dos pacientes também pode estar em risco caso os algoritmos produzam recomendações falsas positivas ou falsas negativas que não sejam devidamente verificadas e testadas.

Cientistas nos Estados Unidos usaram recentemente IA para criar vírus até então desconhecidos, o que provocou preocupações com a biossegurança.

Uso estranho

Pesquisadores na Alemanha descobriram que as “alucinações” podem, na verdade, melhorar o processo de descoberta de medicamentos.

Em um estudo, os pesquisadores demonstraram que incorporar alucinações geradas por LLMs aumentou o desempenho dos modelos.

PUBLICIDADE

Daniel Thomas: editor de mídia pelo Financial Times

Profissionais de criação publicitária estão automatizando muitas das tarefas mais rotineiras de produção, compra de mídia e planejamento, o que lhes dá mais tempo para desenvolver ideias.

Empresas menores agora podem usar sistemas baseados em IA que reúnem todas as ferramentas necessárias para criar e distribuir anúncios sem o custo de contratar uma grande agência.

Isso permite que startups e empresas independentes concorram melhor com agências maiores, usando IA para ampliar a produção de conteúdo e automatizar tarefas que antes exigiam grandes estruturas centralizadas.

As ferramentas de IA também permitem adaptar anúncios inúmeras vezes para diferentes públicos e países em grande escala.

Desvantagens

Alguns executivos de publicidade dizem que os benefícios ainda não estão sendo plenamente reconhecidos, porque as equipes só conseguem avançar na velocidade de seus integrantes mais lentos, que muitas vezes ainda não adotaram completamente a nova tecnologia.

A IA também está transformando as formas tradicionais de ganhar dinheiro no setor. A maioria das agências ainda trabalha com cobrança baseada nas horas trabalhadas, o que cria um descompasso entre a demanda dos clientes por redução de custos proporcionada pela IA e o aumento dos gastos com “tokens”.

Executivos temem que, além da ameaça real aos empregos mais juniores, a dependência da IA na elaboração de apresentações para clientes reduza o nível de criatividade genuinamente humana e empurre a publicidade para formatos mais previsíveis e padronizados, baseados no que já funcionou no passado.

Uso estranho

Pesquisadores de mercado estão usando IA para criar grupos focais e públicos “sintéticos”, com o objetivo de testar ideias e adaptá-las a diferentes perfis demográficos.

Milhares de agentes de IA recebem “personalidades” e motivações para reproduzir o comportamento humano, potencialmente até mesmo com base em dados de redes sociais, e simular populações.

Eles respondem a perguntas que vão desde qual é sua barra de chocolate favorita até em quem votariam na próxima eleição.

As respostas sintéticas desses grupos levam a decisões que afetam milhões de pessoas na vida real.