Pedidos para desacelerar o ritmo do desenvolvimento da inteligência artificial, por medo do seu potencial de ameaçar a humanidade, dificilmente vão fazer sentido para a maioria dos trabalhadores de escritório. Afinal, grande parte deles ainda usa a tecnologia para tarefas bem básicas. Segundo uma pesquisa da Deloitte com 25 mil funcionários no Reino Unido, publicada neste mês, apenas cerca de um quarto dos adultos britânicos usa ferramentas de IA todos os dias no trabalho. E o uso, na maior parte dos casos, continua bem simples: buscar informações, escrever e-mails, checar fatos e criar resumos. 🤖
Mas tem um grupo menor que decidiu jogar em outro nível. Essas pessoas reestruturaram a própria vida profissional em torno do uso intensivo das novas ferramentas. O Microsoft Work Trend Index 2026 chama esse grupo de superusuários de IA, e eles representam apenas 16% dos usuários de inteligência artificial no ambiente profissional. O relatório identifica três características que definem esse perfil: são usuários avançados de agentes de IA, redesenharam fluxos de trabalho para maximizar a eficiência e compartilham o que sabem com o restante da organização.
Mas o que significa, na prática, se considerar um superusuário de IA no escritório? Executivos de empresas como Microsoft, Notion, Lewis Silkin, Oliver, Syspro e BCG compartilharam suas experiências, e os relatos mostram que a coisa vai muito além de pedir um resumo de e-mail. 💡
Alimente os Agentes com Conhecimento Institucional
Para alguns líderes, um agente de IA funciona quase como um chefe de gabinete. Pamela Maynard, diretora de transformação de IA para soluções de clientes e parceiros da Microsoft, descreve o seu agente como alguém que guarda o contexto institucional: suas prioridades, sua agenda, aquilo que ela realmente valoriza e até seus limites pessoais. Ela conta que o agente usa tudo isso para prepará-la: moldando a semana, destacando o que precisa da atenção dela e garantindo que ela chegue a cada compromisso pronta.
E tem um detalhe curioso. Segundo Pamela, o agente também questiona as decisões dela. Em uma ocasião, ele chegou a perguntar por que ela estava trabalhando numa tarde de domingo, quando deveria estar com amigos ou com a família. Esse tipo de interação mostra como os agentes deixaram de ser ferramentas passivas e passaram a atuar de forma proativa dentro da rotina de quem os usa.
Já Angela Tangas, que lidera a agência de marketing britânica Oliver, parte do grupo de publicidade digital e IA Brandtech, criou um agente batizado de Ask Ange. Ainda não é um avatar, mas funciona como uma primeira linha de apoio para a equipe dela quando ela não está disponível. Segundo Angela, tudo começou com as perguntas mais comuns que ela recebe ao conversar com clientes, a forma como ela costuma respondê-las e onde ela busca fontes de informação. É um trabalho em andamento: se a pergunta for complexa demais, o agente simplesmente encerra e encaminha a pessoa para a CEO de verdade.
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Redefina o Que Você É Capaz de Alcançar
No escritório de advocacia Lewis Silkin, o associado sênior Jordan Quartey usa a ferramenta jurídica especializada Harvey para reunir arquivos específicos de cada cliente, contendo pareceres e decisões anteriores do próprio escritório, além das trocas de e-mail atuais. Com isso, ele não precisa mais recorrer a colegas mais experientes logo no início de um caso. Ele consegue avançar bastante sozinho, aprendendo com o que já foi feito antes e usando esse contexto para desenvolver o próprio julgamento. Nas palavras dele, é mais eficiente e também uma forma melhor de aprender. ⚡
Esse é exatamente o tipo de ganho que define um superusuário: a tecnologia não substitui o profissional, mas libera o seu tempo e amplia o que ele consegue fazer de forma autônoma.
Já Ivan Zhao, cofundador e CEO da Notion, plataforma de colaboração e produtividade, usa uma metáfora musical muito boa para explicar a mudança nos padrões de trabalho. Ele compara a diferença entre uma banda de marcha e um conjunto de jazz. A banda de marcha, diz ele, é como a forma antiga de trabalhar: todo mundo em formação sincronizada, seguindo a mesma partitura de sempre, gastando muita energia só para manter o alinhamento.
O conjunto de jazz, por outro lado, tem pessoas talentosas improvisando em torno de uma noção compartilhada de onde a música está indo. No ambiente de trabalho dele, isso significa que os agentes cuidam do chato e repetitivo, enquanto a equipe gasta o tempo na improvisação e nos ajustes finos. Segundo Zhao, isso gera mais conversas longas entre colegas, discutindo o que estão construindo, por que estão construindo daquela forma e o que deveriam fazer em seguida.
Priorize os Colegas Humanos
Para Maynard, da Microsoft, a IA deveria nos dar mais espaço para o humano, e não menos. O tempo economizado com os ganhos de eficiência precisa ser usado para relacionamentos, mentoria e aquelas conversas humanas bagunçadas que nenhum agente consegue ter no lugar da gente. Ela faz um alerta importante: o verdadeiro risco é deixar o tempo recuperado ser silenciosamente preenchido com mais tarefas.
Enquanto alguns líderes querem simplesmente cortar reuniões, Maynard prefere fazê-las valerem mais a pena. Um agente cuida do briefing prévio, para que as equipes possam usar o tempo para a conversa de verdade. O resumo e os próximos passos praticamente se escrevem sozinhos, então o tempo na sala é dedicado às pessoas, e não ao processo.
Zhao conta que a equipe da Notion eliminou as reuniões chatas, porque um agente consegue resumir quais produtos foram lançados na semana ou quais vendas foram feitas. Isso abre espaço para reuniões mais espontâneas, aquelas em que você percebe algo durante o almoço ou passa pela mesa de um colega e começa a conversar sobre o que está na tela dele. Segundo ele, é justamente aí que costumam nascer as melhores ideias. 💬
Pare de Enxergar a IA Como Economia de Tempo
Angela Tangas tem uma visão interessante sobre isso. Ela diz que não mede os benefícios do seu time de agentes de IA pelo tempo que economiza, mas por como a tecnologia a torna uma líder mais eficaz.
Ela começa o dia com um resumo de notícias gerado por IA, cuidadosamente ajustado para trazer informações sobre os setores relevantes para o negócio dela. Angela dá um exemplo concreto: se um cliente emite um alerta de queda nos lucros, ela provavelmente não teria visto isso sem o seu prompt configurado. Para ela, isso permite ser muito mais proativa no dia a dia.
Depois, ela trabalha com agentes dentro da própria plataforma de IA da empresa para estimular ideias e se preparar para reuniões com clientes. Antes de encontrar um executivo, por exemplo, ela descreve o perfil do cliente ao agente, explica o que espera alcançar na conversa e pede para simular como aquele diálogo poderia acontecer. É quase um ensaio inteligente antes do jogo real.
Leanne Taylor, CEO da Syspro, fabricante de software, reforça esse ponto dizendo que quantas horas ela economiza é a pergunta errada. A ferramenta de IA da empresa dela é treinada nas rotinas e discussões corporativas, mas também aprende como ela pessoalmente pensa, decide e prioriza. O sistema entende a linguagem que ela usa quando está refletindo sobre algo, em oposição àquela que usa quando chega a uma conclusão. Isso significa que a tecnologia a ajuda a tomar decisões melhores, que refletem o jeito dela de liderar, e não uma versão genérica de liderança. 🚀
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Cuidado com o Chamado Bot Sitting
Berry Diepeveen, sócio sênior do BCG e líder da área de tecnologia e digital da consultoria para Reino Unido, Holanda e Bélgica, conta que tem equipes virtuais trabalhando para ele dia após dia. Mas ele faz uma ressalva fundamental: a supervisão adequada é vital.
Segundo Diepeveen, se ele cria uma enorme quantidade de conteúdo com apoio de IA, mas simplesmente joga tudo por cima do muro e um humano precisa de repente lidar com cinco, dez ou quinze vezes mais volume de trabalho, então o gargalo apenas mudou de lugar. Esse alerta é importante, porque mostra que o uso avançado de IA não pode virar uma máquina de empurrar tarefas para os colegas. O ganho precisa ser real para toda a cadeia, e não só para quem opera os agentes.
E, Acima de Tudo, Se Divirta
Para encerrar com uma nota que surpreende, Leanne Taylor, da Syspro, resume o que talvez seja o aprendizado mais inesperado de todos. Segundo ela, a coisa mais surpreendente sobre a IA é o quanto ela é divertida. Taylor esperava algo útil e eficiente, mas não esperava curtir a forma como trabalha mais do que curtia antes. Ela descreve que algo acontece quando a fricção diminui: você começa a brincar, a experimentar, a testar sem medo.
E talvez seja aí que esteja a grande lição por trás de tudo isso. Os superusuários de IA não chegaram nesse nível porque seguiram um manual rígido ou fizeram um curso específico. Eles chegaram porque trataram a tecnologia como um campo de experimentação constante, com autonomia para errar, ajustar e compartilhar o que descobriram. A transformação digital mais relevante que está acontecendo agora não começa no departamento de TI. Começa no comportamento das pessoas que decidem usar a tecnologia de um jeito diferente.
Tecnologia sem mudança de comportamento é só custo. Mas quando profissionais mudam a forma como trabalham, experimentam, colaboram e aprendem ativamente, a IA deixa de ser uma simples ferramenta e passa a ser um multiplicador real de capacidade. Os superusuários já entenderam isso na prática. A pergunta que fica é: quanto tempo vai levar para o restante das organizações chegar na mesma conclusão? ⚡
