Os sinais da IA e do trabalho que foram importantes neste trimestre

O primeiro semestre de 2026 produziu mais ruído sobre a IA no trabalho do que qualquer trimestre de que há registo, e a maior parte dele foi o mesmo comunicado de imprensa com logótipos diferentes. A adoção é quase universal, os retornos não, e toda a gente tem um inquérito.

Se retirarmos as estatísticas recicladas, resta um conjunto mais pequeno de sinais, aqueles que realmente mudaram entre abril e junho e que continuarão a ser relevantes em setembro. Quatro destacam-se, e partilham uma espinha dorsal. 

Cada um é um teste para perceber se as pessoas que dirigem as organizações tratam a IA como um problema de efetivos ou como um problema de responsabilidade, e neste trimestre as provas sobre a direção que estão a seguir tornaram-se muito menos lisonjeiras.

Os números de adoção deixaram de ser a história

Durante dois anos, o destaque foi a taxa de adoção, e a taxa de adoção é agora aborrecida. Cerca de nove em cada dez organizações utilizam IA algures, um número que ultrapassou o ponto em que é interessante.

O que mudou neste trimestre foi o facto de a investigação principal ter finalmente alcançado aquilo que qualquer pessoa dentro de uma empresa já sentia: colocar a ferramenta dentro da organização e obter valor a partir dela estão separados por uma distância ampla e dispendiosa.

O inquérito empresarial de 2026 da Writer, divulgado no início do trimestre, quantificou o atrito. A maioria dos executivos de topo afirmou que a adoção da IA está a destruir a sua empresa, e três quartos admitiram que a sua estratégia de IA funciona mais como encenação do que como orientação. 

Apenas 29% das empresas comunicaram retornos significativos, apesar de a maioria gastar mais de um milhão de dólares por ano. A conclusão mais impressionante estava por baixo desses títulos. Noventa e dois por cento dos executivos de topo afirmaram estar a criar uma classe de trabalhadores favorecidos, a "elite da IA", e 60% disseram que planeiam afastar as pessoas que não adotarem a tecnologia suficientemente depressa.

Entretanto, uma parcela significativa dos trabalhadores, e quase metade da Geração Z, admitiu estar a sabotar ativamente a implementação da IA na sua empresa.

Isso não é um problema de produtividade. É um problema de confiança disfarçado de problema de produtividade. A investigação do BCG neste trimestre descreveu um "teto de silício", com três quartos dos gestores a utilizarem IA generativa semanalmente, contra cerca de metade dos trabalhadores da linha da frente. 

O Barómetro Global de Talento da ManpowerGroup concluiu que a utilização regular de IA está a aumentar, ao mesmo tempo que a confiança dos trabalhadores na utilização da tecnologia diminuiu acentuadamente — o tipo de divergência que indica que a adoção está a ser imposta mais depressa do que está a ser apoiada.

O sinal a levar para o terceiro trimestre é que as empresas que tratam a baixa adoção como uma falha de conformidade dos trabalhadores estão a interpretar os seus próprios dados ao contrário. As pessoas não sabotam ferramentas quando confiam nas pessoas que as implementam.

A lei laboral mais rigorosa sobre IA?

A história regulatória deste trimestre tomou a direção oposta àquela para a qual apontava. 

A Lei da Inteligência Artificial do Colorado, a lei estadual mais abrangente que regula a IA em decisões com consequências significativas, incluindo o emprego, deveria entrar em vigor a 30 de junho. Em vez disso, a 14 de maio, semanas antes do prazo, o governador Jared Polis assinou a SB 189, um projeto de lei que a revogou e substituiu. 

A espinha dorsal da lei original — um dever de diligência que obrigava as entidades que implementam a tecnologia a adotarem medidas razoáveis contra a discriminação algorítmica, programas de gestão de riscos, avaliações de impacto e comunicação ao procurador-geral — desapareceu por completo. O que a substitui é um regime mais leve, assente na divulgação e na notificação, que só entra em vigor a 1 de janeiro de 2027.

O que sobrevive é real, mas mais limitado. Os empregadores que utilizem ferramentas automatizadas para influenciar materialmente uma contratação ou outra decisão com consequências significativas terão de informar as pessoas de que a tecnologia está a ser utilizada, proporcionar-lhes um processo relativo a medidas desfavoráveis com possibilidade de revisão humana e conservar registos durante três anos. 

A aplicação da lei cabe exclusivamente ao procurador-geral, que tem de concluir a regulamentação antes de a lei entrar em vigor, e as sanções podem chegar a 20 000 dólares por infração, com um período para correção associado. Não há ações judiciais privadas.

A pressão federal era real. A ordem executiva de dezembro destacou o Colorado, a Força de Tarefa de Litígios sobre IA do DOJ começou a operar em janeiro, e a xAI já tinha processado devido às disposições sobre discriminação algorítmica, com o DOJ a procurar intervir. 

O consenso jurídico continua a ser que uma ordem executiva não pode, por si só, impedir a aplicação da lei estadual, e o Senado rejeitou uma tentativa de moratória por 99 votos contra 1. O ponto que deve prender a atenção de um líder é que nenhuma dessas estruturas foi responsável por desarmar a lei do Colorado. Foi a própria legislatura estadual que o fez, semanas antes do prazo, sob uma corrente favorável à inovação que encontrou apoio bipartidário num estado que tinha criado as regras mais rigorosas do país apenas dois anos antes.

Para o líder de RH e operações, a leitura prática é que o nível mínimo de conformidade acabou de baixar, e essa é precisamente a razão errada para baixar a guarda. As obrigações de divulgação e notificação estão a chegar, e o padrão mais amplo entre os estados está a avançar no sentido de requisitos de transparência, e não na direção contrária. 

Mais importante ainda, o dever legal de testar se uma ferramenta de IA para recrutamento exclui pessoas injustamente não é o mesmo que a responsabilidade de o fazer. A lei deixou de exigir a auditoria. A pessoa candidata que é filtrada por um modelo não examinado não quer saber de qual dos dois se trata.

Erin Bortz, responsável pelo recrutamento na empresa de cibersegurança Huntress, expôs o princípio em termos que não dependem de qualquer legislação. 

A IA pode identificar as pessoas candidatas que se adequam a uma função, mas, segundo a sua perspetiva, a ferramenta é tão boa quanto os dados que recebe e não se pode confiar plenamente nela para tomar a decisão.

Quando a capacidade da IA avançou este ano e as expectativas em torno da sua utilização deixaram os seus colegas inquietos, Bortz afirmou que a liderança da Huntress respondeu criando um conselho de IA aberto à participação de todos para definir orientações, em vez de impor um mandato vindo do topo — uma escolha sobre quem tem direito a participar que corresponde à mesma questão de confiança suscitada pelos dados sobre a fricção. 

O primeiro degrau da carreira continuava a desaparecer

O sinal mais humano do trimestre foi também o mais documentado. O recrutamento para funções de entrada continuou a diminuir, e a investigação que relaciona esse declínio com a IA passou de sugestiva a difícil de ignorar. 

O estudo de Stanford que utilizou dados salariais da ADP concluiu que o emprego de trabalhadores entre os 22 e os 25 anos nas funções mais expostas à IA — desenvolvimento de software e atendimento ao cliente — caiu aproximadamente 6% entre o final de 2022 e meados de 2025, enquanto os trabalhadores mais velhos nas mesmas funções registaram ganhos de 6 a 9%. 

As ofertas para funções de entrada diminuíram, no geral, cerca de 35% desde o início de 2023, de acordo com a contagem da Revelio Labs. Os recém-licenciados representaram apenas 7% das contratações das grandes empresas tecnológicas em 2024, metade da percentagem anterior à pandemia.

A conclusão do estudo de Stanford que merece mais atenção é a distinção entre automatização e aumento das capacidades humanas. Quando a IA automatizou uma tarefa por completo, o recrutamento de pessoas em início de carreira diminuiu. Quando aumentou o trabalho humano, o emprego manteve-se ou cresceu. 

Esse é o argumento completo condensado num único dado. Os danos causados às carreiras em início de percurso não são uma característica inevitável da tecnologia. Seguem uma escolha sobre a forma como a tecnologia é implementada e, neste momento, a escolha dominante é aquela que esvazia a base da organização.

É aqui que a questão da gestão responsável deixa de ser abstrata. Remover o primeiro degrau não prejudica apenas a geração de 2026. Interrompe o mecanismo através do qual o conhecimento institucional é transmitido e através do qual uma empresa desenvolve os seus próprios profissionais seniores. 

Os líderes que encaram a automatização das funções de entrada como uma poupança de custos imediata estão a trocar uma margem de curto prazo por uma capacidade de longo prazo que terão de voltar a comprar mais tarde, provavelmente a um preço superior e, possivelmente, junto de uma força de trabalho que deixaram de desenvolver.

Justina Raskauskiene, responsável de RH na empresa de software de marketing Omnisend, considera tentadora a substituição de especialistas juniores por ferramentas de IA, mas, em última análise, vê-a como uma decisão míope.

A equipa dela continua a contratar pessoas em início de carreira quando existe procura por essas pessoas. A mudança está naquilo que fazem quando chegam. Em vez das tarefas que a IA executa agora mais rapidamente, Raskauskiene afirmou que os seus juniores se concentram em verificar, questionar e melhorar os resultados produzidos pela IA — o percurso de aumento das capacidades humanas que os dados de Stanford associam a um emprego estável, em vez do percurso de automatização que o elimina.

A Governação Subiu na Estrutura Organizacional

Perante três sinais que deveriam preocupar qualquer pessoa com uma visão centrada nas pessoas do local de trabalho, um apontou na direção oposta. O relatório da Deloitte sobre o estado da IA nas empresas em 2026 concluiu que as organizações onde a liderança sénior molda ativamente a governação da IA obtêm um valor significativamente superior ao das que entregam o trabalho exclusivamente a equipas técnicas.

O acesso da força de trabalho a ferramentas aprovadas aumentou de menos de 40% para cerca de 60% num único ano. A diferença de maturidade é real, a utilização por parte das pessoas com acesso continua aquém do esperado, mas a tendência indica que a governação está a subir em direção à direção executiva, em vez de continuar enterrada nas TI.

Isso é importante porque todos os outros sinais deste trimestre resultam de quem detém a decisão. O colapso da confiança, a exposição a problemas de conformidade, a eliminação do percurso de entrada, tudo isso acontece quando a implementação da IA é tratada como um exercício de aquisição, e não como uma responsabilidade da liderança.

A leitura encorajadora é que as pessoas mais bem posicionadas para a tratarem como esta última estão a começar a assumir o seu lugar. A leitura honesta é que a maioria ainda não o fez, e os outros três sinais do trimestre são a prova disso.

O que se confirmou entre abril e junho foi que a conversa sobre a IA no trabalho finalmente ultrapassou a questão de saber se esta deve ser adotada e passou à pergunta mais difícil: quem suporta o custo da adoção.

Até agora, esse custo recaiu sobretudo sobre as pessoas com menos poder para o recusarem: o trabalhador da linha da frente a quem foi imposto um mandato sem apoio, o candidato avaliado por uma ferramenta que ninguém auditou, o recém-licenciado impedido de conseguir o primeiro emprego.