IA não reduz trabalho, intensifica. E você já sabe disso.

Você conhece a sensação: são 15h, você já deployou duas features, refatorou um módulo inteiro, e criou três PRs. Tecnicamente, foi um dia produtivo. Mas você está destruído. O cérebro não consegue processar mais nada.

Uma pesquisa publicada essa semana na Harvard Business Review colocou números nesse fenômeno. Aruna Ranganathan e Xingqi Maggie Ye, pesquisadoras da Berkeley Haas School of Business, acompanharam 200 funcionários de uma empresa de tecnologia americana durante 9 meses (abril a dezembro de 2025) para entender como IA está mudando o trabalho.

A conclusão? IA não reduz trabalho. Ela intensifica.

O ritmo novo (e exaustivo)

O que as pesquisadoras encontraram é algo que qualquer dev usando Copilot, Claude Code ou agentes de IA já sente no corpo:

“IA introduziu um novo ritmo no qual trabalhadores gerenciam múltiplos threads ativos simultaneamente: escrevendo código manualmente enquanto IA gera uma versão alternativa, rodando múltiplos agentes em paralelo, ou ressuscitando tarefas abandonadas porque a IA poderia ‘cuidar delas’ em background.”

A sensação de ter um “parceiro” que ajuda cria momentum. Dá pra fazer mais. Muito mais. O problema é que esse “muito mais” vem com um custo que não aparece em nenhuma métrica de sprint:

• Troca constante de contexto — você está revisando output de um agente enquanto outro roda em paralelo
• Verificação contínua — cada geração precisa ser checada, ajustada, validada
• Tarefas abertas se acumulam — porque “a IA pode lidar”, você inicia mais coisas do que deveria

O resultado é uma sobrecarga cognitiva disfarçada de produtividade.

Simon Willison confirma: é exaustivo

Simon Willison, criador do Datasette e uma das vozes mais lúcidas sobre LLMs na comunidade dev, comentou o artigo com uma observação que ressoa:

“I’m frequently finding myself with work on two or three projects running parallel. I can get so much done, but after just an hour or two my mental energy for the day feels almost entirely depleted.”

Uma ou duas horas. Esse é o novo limite antes de atingir exaustão. Compare com um dia tradicional de código onde você podia manter foco sustentável por blocos de 3-4 horas.

E tem mais: Willison menciona que conhece pessoas perdendo sono porque ficam presas no loop de “só mais um prompt”. A gamificação acidental da produtividade por IA é real — e ninguém está contabilizando o custo.

O trade-off que ninguém discute

Nos comentários do Hacker News, um dev resumiu perfeitamente o problema:

“I feel I’m trading thinking time for execution time, and understanding time for testing time. I’m not yet convinced I like those tradeoffs.”

Leia de novo. Tempo de pensar por tempo de executar. Tempo de entender por tempo de testar.

Isso é profundo. O que as ferramentas de IA estão fazendo é comprimir a parte “fazer” do trabalho — mas não a parte “decidir se vale fazer”. Na verdade, elas estão expandindo a execução às custas da reflexão.

O mesmo dev continua:

“Agentic development pulls me down rabbit holes and makes me lose the plot and focus. Traditional development doesn’t — its side effects apparently keep me focused and in control.”

Rabbit holes. Perder o foco. Sair do controle. Isso não é produtividade. É agitação com resultado.

O dedo na ferida

Vamos ser diretos sobre o que esses dados revelam:

1. Métricas de produtividade estão quebradas: Se você mede “linhas de código” ou “PRs por semana”, IA vai inflar esses números enquanto destrói seu time. A intensidade não aparece em Jira.

2. “Parceiro de IA” é uma metáfora perigosa: Parceiros dividem carga. IA cria carga — de verificação, de contexto, de decisão. Você não ganha um junior. Você ganha uma máquina de criar tarefas.

3. Multitasking com IA é ainda pior que multitasking tradicional: Porque cada thread precisa de supervisão ativa. Você não delega. Você multiplica.

4. O hype ignora custos humanos: Empresas querem “mais adoção de IA” sem entender que mais IA = mais burnout, se não houver estrutura.

5. Devs sêniors estão sentindo primeiro: Porque são os que estão usando ferramentas mais avançadas, mais cedo. O burnout está chegando antes nos mais experientes.

O que fazer? (checklist realista)

A HBR sugere que empresas criem uma “prática de IA” — estruturas para uso sustentável. Mas vamos ser honestos: sua empresa provavelmente não vai fazer isso tão cedo. Então:

Para você, agora:

• Time-box sessões com agentes (max 90 minutos, depois pausa obrigatória)
• Não rode múltiplos agentes em paralelo — a sensação de “parceiro” é ilusão
• Antes de iniciar uma task com IA, pergunte: “eu faria isso sem IA?” — se não, talvez não valha fazer
• Track seu nível de energia, não só output

Para seu time:

• Discuta abertamente: IA está ajudando ou criando ansiedade?
• Considere dias “sem agentes” para trabalho que precisa de foco profundo
• Revise métricas — PRs/semana não conta história completa

Não espere:

• Que ferramentas de IA venham com limites de uso saudável
• Que seu corpo aguente indefinidamente
• Que a indústria resolva isso antes de você queimar

O grande quadro

Simon Willison fecha com uma observação certeira:

“I think we’ve just disrupted decades of existing intuition about sustainable working practices. It’s going to take a while and some discipline to find a good new balance.”

Décadas de intuição sobre trabalho sustentável. Destruídas em meses.

A promessa da IA era: fazer mais com menos esforço. A realidade está sendo: fazer muito mais, com mais esforço, disfarçado de facilidade.

A boa notícia? Agora temos pesquisa mostrando o problema. Não é frescura. Não é falta de adaptação. É um fenômeno real, medido, documentado.

A má notícia? Você provavelmente vai ignorar isso e continuar no loop de “só mais um prompt”.

Eu também.

Fontes

• AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It — Harvard Business Review, Feb 2026
• AI doesn’t reduce work, it intensifies it (commentary) — Simon Willison, Feb 2026
• Hacker News Discussion — 53+ points